PROMO SUPER HUT JAKARTA KE-497!
Belajar Data Science 12 Bulan hanya 175K!

0 Hari 19 Jam 17 Menit 18 Detik

3 Cara Terbaik untuk Belajar Data Wrangling Menggunakan Python

Belajar Data Science di Rumah 08-Februari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/5ed7b807449daab5f928ec2c38f5b53b_x_Thumbnail800.png

Data wrangling adalah proses pembersihan dan penataan kumpulan data yang kompleks dengan tujuan untuk mempermudah proses analisis dan membuat keputusan cepat dalam waktu yang relatif singkat. Data wrangling lebih sering digunakan saat ini karena adanya ledakan penggunaan internet dan perangkat IoT sehingga produksi data tak terstruktur semakin meningkat. Data wrangling biasanya digunakan untuk membersihkan raw data dari noise seperti data yang tidak perlu, data rusak, missing value, dan lain sebagainya. Salah satu bahasa pemrograman yang memiliki fitur bawaan untuk data wrangling adalah bahasa pemrograman python. Bahasa pemrograman ini memiliki fitur bawaan yang bisa digunakan untuk proses wrangling dengan jenis data apapun sehingga dapat digunakan untuk tujuan analisis apapun. 

Data wrangling adalah salah satu bagian tersulit dari data science. Oleh karena itu, seorang data scientist harus banyak berlatih agar dapat menghandle semua data cleaning menggunakan teknik data wrangling. Latihan ini tidak bisa dilakukan sekali dua kali karena setiap dataset memiliki kerumitan dan treatment yang berbeda-beda. Semakin banyak berlatih, maka pengalaman data cleaning juga akan semakin banyak. Seperti kata pepatah, pengalaman adalah guru yang paling berharga. Oleh karena itu, pada artikel kali ini DQLab akan menjelaskan bagaimana cara belajar data wrangling untuk kamu yang ingin memulai karir sebagai data scientist. Penasaran? Let"s get started!

1. Pelajari Struktur Data dengan Baik dan Praktikan Penanganan Data OS dengan Python

Python dirancang untuk menjadi bahasa pemrograman tingkat tinggi sehingga bahasa pemrograman ini memiliki serangkaian struktur data yang luar biasa dengan metode bawaan yang powerful. Agar dapat menangani data wrangling dengan baik, maka kita perlu mempelajari struktur data yang akan kita gunakan. Misalnya, dictionary pada python dapat bertindak hampir mirip dengan database mini dalam memori dengan key value. Hal yang bisa kita lakukan adalah dengan mengeksplorasi library bawaan yang berhubungan dengan data wrangling.  Selain itu, kita harus mulai mempelajari cara membuka dan memanipulasi file dan bagaimana cara memanipulasi serta menavigasi struktur direktori. 

Baca juga : Python Array : Memahami Kegunaan Array Dalam Python

2. Pelajari Library NumPy, Pandas, Uji Statistik, dan Visualisasi Data

Cara kedua untuk belajar data wrangling adalah memahami library python yang akan sering digunakan. Kita harus menguasai cara membuat, mengakses, mengurutkan, dan mencari array NumPy. Selain itu pelajari juga looping dengan operasi vektor. Hal ini akan membantu kita untuk meningkatkan kemampuan operasi data. Pelajari pula fungsi-fungsi pada library tersebut, misalnya npy untuk mengakses atau membaca kumpulan big data lebih cepat jika dibandingkan list biasa. Selain data wrangling, kita juga harus belajar cara atau teknik pengumpulan data. Pertama, kita harus mempelajari secara detail jenis file atau data yang dapat dibaca menggunakan library pandas. 

Setelah memahami beberapa library terkait data wrangling, kita juga harus mempelajari beberapa uji statistik standar dan visualisasi data. Kita bisa mulai belajar membuat plot sederhana menggunakan dataset yang kecil. Visualisasi data yang sering digunakan adalah boxplot untuk melihat sebaran dan rentang data serta untuk mendeteksi outlier (pencilan). Untuk data time series, kita bisa mulai dengan mempelajari konsep dasar pemodelan ARIMA untuk memeriksa data. 

3. Pelajari Bahasa Pemrograman Lain

Dalam data wrangling, kita tidak hanya membutuhkan satu bahasa pemrograman, tetapi perlu beberapa bahasa pemrograman pendukung. Salah satu bahasa pemrograman yang sering dikombinasikan dengan python dalam proses data wrangling adalah SQL. Seorang data engineer pasti memerlukan database konvensional untuk membaca dan menyimpan data. Kita bisa menggunakan interface python untuk mengakses database tersebut sehingga kita harus memahami konsep dasar manajemen database dan aljabar relasional. Konsep ini bisa kita kembangkan jika kita ingin bekerja menggunakan big data dan massive data mining seperti penggunaan teknologi hadoop, pig, hive, impala, dan lain sebagainya. 

Data wrangling dapat digunakan dalam data science. Data science adalah gabungan ilmu statistika dan ilmu komputer yang saat ini sedang banyak digunakan oleh berbagai perusahaan. Hal ini karena semakin banyak perusahaan yang sadar bahwa data dapat digunakan untuk membantu dan mendukung proses pengambilan keputusan. Perusahaan memanfaatkan data untuk memperoleh informasi yang insightful yang bermanfaat bagi performa perusahaan. Oleh karena itu, beberapa tahun terakhir rekrutmen data science terus meningkat, bahkan profesi data scientist masuk ke dalam profesi dengan salary tinggi di dunia. Uniknya, ilmu ini bisa dipelajari oleh siapapun.

Baca juga : 3 Metode Numpy Array Python Sebagai Dasar Proses Manipulasi Data

4. Yuk, BELAJAR DATA SCIENCE GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN                                         


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: Galuh Nurvinda Kurniawati

Editor: Annissa Widya Davita

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login