Tag Archive Mendominasi

Tren Desain Web Tak Terduga yang Akan Mendominasi di 2016

Tak usah dikatakan bahwa tren desain web sangat berubah. Mereka dipengaruhi oleh berbagai faktor, sehingga hampir tidak mungkin untuk mengatakan tren apa yang akan mendominasi dalam satu atau dua tahun sebelumnya. Namun, tahun 2015 telah berlalu dan ahli desain web sekarang dapat menggambarkan perbaikan dasar yang diharapkan akan diamati pada tahun 2016. Mari kita cari tahu lebih lanjut tentang tren baru dan cara mereka akan mempengaruhi industri desain web secara keseluruhan tahun ini.

Tren Desain Web Utama 2016

1. Tipografi dan Transformasi Warna

Desainer web profesional menyadari betapa pentingnya font dan warna, ketika datang ke pembuatan situs. Ini adalah alat-alat itu, yang digunakan untuk mempresentasikan pesan yang ingin disampaikan pembuat situs web. Pada 2016, font akan menjadi lebih besar, lebih berani, dan lebih halus, sementara warna tidak lagi dibisukan. Ini akan menjadi perubahan dramatis dalam render tipe online – yang sudah lama diharapkan!

2. Cinemagraphs Akan Menang

Menjadi salah satu alat utama yang membantu menarik perhatian pengguna, cinemagraphs tidak akan kehilangan popularitas mereka di tahun 2016. Selain itu, desainer web menunjukkan bahwa mereka akan menang dan inilah mengapa. Tahun 2015 telah membawa perubahan penting pada tampilan sinematik hari ini. Peristiwa besar yang memengaruhi popularitas mereka adalah ketersediaan foto "langsung" ini pada perangkat iPhone canggih. Gambar-gambar yang tampak statis sebelumnya, kini telah menjadi animasi dan ini tidak bisa tetapi menangkap perhatian pengguna. Sejalan dengan itu, web designer akan memanfaatkan semua fitur cinemagraphs 'untuk menghasilkan efek visual yang belum ada sebelumnya. Ini akan menjadi tren baru di industri, yang akan menunjukkan daya serap gambar-gambar ini.

3. Dominasi Ilustrasi

Perubahan berikutnya akan mempengaruhi penggunaan ilustrasi, yang akan berlaku atas foto-foto. Lewatlah sudah hari-hari ketika header foto standar digunakan di situs web, membuat mereka terlihat mirip. Saat ini, situasi telah berubah dan penggunaan ilustrasi, yang dianggap lebih individual dan unik, telah menyebar luas. Nah, beberapa desainer mencoba menggabungkan penggunaan foto dan gambar, tetapi ini tidak akan membawa efek yang diinginkan. Ini karena gambar dapat diubah sesuai keinginan Anda, sehingga mencerminkan esensi dan misi sebenarnya dari suatu sumber daya, sementara foto tetap statis dan tidak dapat disesuaikan dengan kebutuhan situs web Anda.

4. Bercerita Fitur Pengantar

Bercerita relatif merupakan tren desain web baru, jadi hanya ada beberapa contoh tentang bagaimana fitur ini dapat mengubah seluruh persepsi situs web. Anda mungkin telah melihat situs web yang disajikan oleh Lidyana dan Nike. Jika Anda punya, maka Anda pasti mengerti apa yang saya maksud. Pengenalan produk dan layanan tertentu melalui bercerita adalah ide bagus, yang akan membuat pengguna selalu tertarik setiap saat. Berbicara tentang Nike, misalnya, Anda pasti akan setuju bahwa itu benar-benar menarik baik untuk mengamati rutinitas pagi seorang wanita, yang melakukan latihan fisiknya dan dapat mengklik tempat-tempat yang ditawarkan untuk dapat melihat produk Nike dia memakai selama rutinitasnya. Tidak diragukan lagi, pengguna akan tertarik pada cara produk Nike diiklankan di sini dan akan dapat menontonnya digunakan, yang juga sangat berarti.

Tercantum di atas hanyalah beberapa tren, yang diperkirakan akan mendominasi pada tahun 2016. Apakah prediksi akan menjadi nyata atau tidak, kita akan melihat dalam waktu terdekat.

Tags, , , , , , , , ,

 Alat dan Teknologi Teratas untuk Mendominasi Analytics pada tahun 2016

Analisis data selalu memberikan hasil akhir dalam beberapa istilah tertentu. Teknik, alat, dan prosedur yang berbeda dapat membantu dalam diseksi data, membentuknya menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Jika kita melihat ke arah analisis data masa depan, kita dapat memprediksi beberapa tren terbaru dalam teknologi dan alat yang digunakan untuk mengontrol ruang analitik:

1. Sistem penyebaran model
2. Sistem visualisasi
3. Sistem analisis data

1. Sistem penyebaran model:

Beberapa penyedia layanan ingin meniru model SaaS pada penghargaan, terutama yang berikut:

– OpenCPU
– Yhat
– Lab Data Domino

Selain itu, membutuhkan penggelaran model, persyaratan yang berkembang untuk mendokumentasikan kode juga terlihat. Pada saat yang sama, mungkin diharapkan untuk melihat sistem kontrol versi namun yang cocok untuk ilmu data, menyediakan kapasitas pelacakan berbagai variasi set data.

2. Sistem visualisasi:

Visualisasi berada di tepi semakin didominasi oleh pemanfaatan teknik web seperti sistem JavaScript. Pada dasarnya semua orang ingin membuat visualisasi yang dinamis, meskipun tidak semua orang adalah pengembang web, atau tidak semua orang memiliki waktu untuk menghabiskan menulis kode JavaScript. Tentu saja, beberapa sistem telah mendapatkan popularitas dengan cepat:

Bokeh:

Perpustakaan ini mungkin terbatas pada Python saja, namun, itu juga menyediakan kemungkinan yang kuat untuk adopsi yang cepat di masa depan.

Plotly:

Menyediakan API di Matlab, R, dan Python, alat visualisasi data ini telah menciptakan nama untuk itu dan muncul di jalur untuk adopsi yang luas secara cepat.

Selain itu, 2 contoh ini hanyalah permulaan. Kita harus berharap untuk melihat sistem berbasis JavaScript yang menyediakan API dengan Python dan R konstan untuk berkembang ketika mereka melihat adopsi yang cepat.

3. Sistem analisis data:

Sistem open source seperti R, dengan ekosistem dewasa yang cepat dan Python, dengan perpustakaan dan panda skikit-learn; tampak berdiri untuk melanjutkan kendali mereka atas ruang analitik. Khususnya, beberapa proyek di ekosistem Python nampak matang untuk diadopsi dengan cepat:

Bcolz:

Dengan memberikan kapasitas untuk melakukan pemrosesan pada disk daripada di memori, target proyek yang menarik ini untuk menemukan bidang tengah antara memanfaatkan perangkat lokal untuk perhitungan di-memori dan memanfaatkan Hadoop untuk pemrosesan klaster, sehingga memberikan solusi yang disiapkan sementara ukuran data sangat kecil membutuhkan kluster Hadoop namun tidak terlalu kecil karena dikelola dalam memori.

Api:

Hari-hari ini, para ilmuwan data bekerja dengan banyak sumber data, mulai dari database SQL dan file CSV ke cluster Apache Hadoop. Mesin ekspresi kobaran membantu para ilmuwan data menggunakan API konstan untuk bekerja dengan berbagai sumber data lengkap, mencerahkan beban kognitif yang dibutuhkan oleh pemanfaatan sistem yang berbeda.

Tentu saja, Python dan R ekosistem hanyalah permulaan, untuk sistem Apache Spark juga muncul peningkatan adopsi – paling tidak karena menyediakan API di R dan juga dengan Python.

Menetapkan pada tren biasa memanfaatkan ekosistem open source, kita juga dapat memprediksi untuk melihat bergerak menuju pendekatan berdasarkan distribusi. Misalnya, Anaconda memberikan kontribusi untuk R dan Python, dan Canopy hanya menyediakan distribusi Python yang cocok untuk ilmu data. Dan tidak ada yang akan terkejut jika mereka melihat integrasi perangkat lunak analitik seperti Python atau R dalam database umum.

Di luar sistem sumber terbuka, perangkat pengembangan alat juga membantu pengguna bisnis berkomunikasi dengan data secara langsung sambil membantu mereka membentuk analisis data terpandu. Alat-alat ini berusaha untuk mengabstraksikan prosedur ilmu data dari pengguna. Meskipun pendekatan ini masih belum matang, ia menyediakan apa yang tampaknya merupakan sistem yang sangat potensial untuk analisis data.

Ke depan, kami berharap bahwa alat data dan analitik akan melihat penerapan cepat dalam prosedur bisnis utama, dan kami mengantisipasi penggunaan ini untuk membimbing perusahaan menuju pendekatan berbasis data untuk membuat keputusan. Untuk saat ini, kami harus tetap memperhatikan alat-alat sebelumnya, karena kami tidak ingin ketinggalan melihat bagaimana mereka membentuk kembali dunia data.

Jadi, temui kekuatan Apache Spark dalam suasana pertumbuhan terintegrasi untuk ilmu data. Juga, pengalaman ilmu data dengan bergabung dengan kursus pelatihan sertifikasi sains data untuk mengeksplorasi bagaimana kedua R dan Spark dapat digunakan untuk membangun aplikasi ilmu data Anda sendiri. Jadi, ini adalah ikhtisar lengkap tentang alat dan teknologi teratas yang mendominasi ruang analitik pada tahun 2016.

Tags, , , , , , , , ,