Wrangling Python: 3 Alasan Mengapa Data Wrangling Wajib Dikuasai

Wrangling python merupakan proses dalam data science dimana data ditransformasi ke dalam format yang lebih rapi. Dalam data science langkah utama dalam prosesnya adalah pengumpulan data. Data ini seringkali formatnya tidak seragam karena dikumpulkan dari berbagai sumber data. Bentuk format data yang belum seragam ini disebut raw data. Maka data tersebut perlu diubah ke dalam format yang sama agar lebih mudah untuk proses selanjutnya.

Bahasa pemrograman yang populer digunakan dalam melakukan wrangling data adalah Python. Bahasa pemrograman Python bersifat open source sehingga bisa dimanfaatkan oleh siapa saja dan juga mudah dipelajari dan dipahami. Jika ingin menjadi seorang praktisi data, kemampuan dalam data wrangling python ini penting dikuasai. Mengapa? Yuk, simak 3 alasannya dibawah ini.

1. Proses Penting Dalam Mengolah Data

Seperti yang sudah diketahui bahwa proses data science meliputi pengumpulan data, memproses data, analisis, dan penarikan kesimpulan. Proses data wrangling adalah bagian dari memproses atau mengolah data. Library yang sering digunakan untuk wrangling pada Python adalah Pandas. Dengan Pandas kita bisa mengakses data yang akan digunakan seperti dalam data dalam format csv, tsv, atau excel. Selain mengakses data, penting juga untuk tahu bentuk datasetnya seperti jumlah data, tipe data, dan sebagainya. Dalam wrangling ada proses dimana data diubah ke dalam format yang sama. Proses ini membutuhkan ketelitian karena data yang digunakan biasanya berjumlah sangat banyak. Biasanya akan ditemukan data yang tidak lengkap, format tanggal yang berbeda, dan lain-lain. Disinilah data wrangling berperan penting untuk menangani permasalahan tersebut. Wrangling dengan Python kita bisa melakukan handling missing value agar data yang digunakan menjadi lengkap, merubah format data menjadi satu format yang sama agar mudah dianalisis, menghapus data yang tidak diperlukan, melakukan grouping data, dan sebagainya. Jadi, untuk teman-teman yang ingin menjadi praktisi data, pelajari dengan sungguh-sungguh dan pahami proses wrangling dengan Python.

Baca juga : Belajar Data Science: Kenali Dasar Bahasa Pemrograman Python yang Cocok bagi Pemula

2. Berbeda Bentuk Data, Berbeda Juga Penanganannya

Ketika akan melakukan analisis terhadap suatu set data, data yang dikumpulkan dari berbagai sumber yang saling berkaitan perlu diproses terlebih dahulu. Dalam wrangling dengan Python, penanganannya berbeda-beda sesuai dengan bentuk data yang dihadapi. Library dan fungsi yang digunakan juga harus sesuai agar tujuan untuk merubah format data menjadi lebih rapi dapat tercapai. Misalnya data yang kita punya terdapat missing value. Ada beberapa hal yang bisa dilakukan untuk menangani missing value ini seperti menghapus data atau mengisikan nilai yang kosong. Contoh lainnya ketika suatu set data memiliki data tanggal dalam format berbeda. Maka kita perlu merubah formatnya bisa dengan fungsi to_datetime. Masih banyak lagi fungsi atau method yang bisa digunakan untuk merubah data ke dalam format yang sama. Jadi, seringlah mengeksplorasi berbagai bentuk dan tipe data dan ditransformasi ke bentuk yang diinginkan dengan fungsi dan method yang tepat.

3. Melatih Skill Agar Semakin Ahli Di Bidang Data

Ketika belajar data, kita tidak boleh cepat puas. Setiap hari data bertumbuh dengan sangat cepat serta bentuk dan tipenya yang semakin beragam. Skill yang wajib dikuasai sebagai praktisi data salah satunya adalah pemrograman. Python seringkali digunakan dalam melakukan wrangling data. Semakin banyak data yang kita olah, secara tidak langsung hal ini melatih kemampuan kita dalam berpikir kreatif dan meningkatkan kemampuan problem solving. Karena kemampuan tersebut merupakan soft skill yang wajib dikuasai jika ingin menjadi seorang praktisi data yang handal. Teruslah berlatih agar skill di bidang data terus terasah. 

Baca juga :  Python : Kenali 3 Buku yang Akan Mempercepat Kamu Dalam Belajar Python

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       

Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

Penulis: Dita Kurniasari

Editor : Annissawd