Python Menjadi Tools Favorit Data Scientist?
Data Scientist adalah pekerjaan yang membutuhkan penguasaan ilmu Data Science. Pada dasarnya, ilmu Data Science adalah kombinasi dari beberapa ilmu yang telah ada sebelumnya, seperti matematika/statistika, domain bisnis, serta bahasa pemrograman. Hingga saat ini, ada banyak sekali bahasa pemrograman yang tersedia, namun yang paling favorit digunakan masih bisa dihitung jari, misalnya saja Python dan SQL. SQL bisa digunakan untuk melakukan berbagai pekerjaan yang berhubungan database, sementara Python jauh lebih fleksibel.
Python pertama kali diciptakan di akhir tahun 1980an. Pada awalnya Python dirancang untuk menjadi penerus bahasa pemrograman ABC yang merupakan bahasa pemrograman lain yang dikembangkan di Centrum Wiskunde & Informatica (CWI), sebuah lembaga penelitian untuk matematika dan ilmu komputer, di Belanda. Hingga saat ini Python masih menjadi kecintaan para Data Scientist karena beberapa kelebihan yang dimiliki. Dalam artikel ini kita akan membahas 4 alasan mengapa Python bisa menjadi favorit Data Scientist hingga saat ini. Yuk, simak pembahasannya!
1. Python Bersifat Serbaguna
Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang bersifat general purpose, sehingga hal ini yang kemudian membuat Python dapat menyelesaikan banyak pekerjaan yang berbeda. Misalnya Data Scientist akan menggunakannya untuk melakukan pemodelan Machine Learning dan membuat visualisasi data, sementara seorang developer website akan menggunakan Python untuk membuat situs web. Sehingga Python tidak hanya menjadi favorit Data Scientist saja, namun juga banyak profesi lainnya.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Bersifat Sederhana dan Mudah Dipelajari
Dibandingkan dengan banyak bahasa pemrograman lainnya, Python bisa dikatakan sebagai bahasa pemrograman yang paling sederhana dan paling mudah untuk dipelajari oleh pemula. Bahasa Python akan sangat mirip dengan bahasa yang digunakan manusia dalam kehidupan sehari-hari versi bahasa Inggrisnya. Hal ini dikenal juga dengan sifat Python yang high level programming language, dimana bahasa tersebut bisa dibaca dan ditulis dengan mudah.
3. Memiliki Banyak Library
Dalam penggunaan Python, kita tidak perlu mengetik semua coding dasar yang umum digunakan secara manual, karena kita bisa memanfaatkan library yang ada. Ada sekitar ratusan library yang berbeda di Python yang bisa menunjang berbagai jenis pekerjaan. Namun untuk Data Scientist sendiri, library yang sering digunakan di Python seperti Pandas, Numpy, Matplotlib & Seaborn, dan Scikit Learn. Namun jika pekerjaannya sudah mulai masuk ke hal hal yang berhubungan dengan AI, maka mereka akan membutuhkan beberapa library tambahan seperti Keras, Tensorflow, Open CV, dll.
4. Banyak yang Menggunakannya
Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang memiliki banyak pengguna. Tentu saja hal ini didukung oleh Python yang bersifat fleksibel dan mudah untuk diakses. Banyaknya orang yang menggunakan Python akan membuat kita lebih mudah menemukan solusi ketika berhadapan dengan berbagai permasalahan yang ada di Python, karena sudah banyak orang yang berhasil menyelesaikannya terlebih dahulu. Tentu saja bahasa yang memiliki banyak pengguna akan memiliki komunitas yang lebih banyak jika dibandingkan dengan bahasa pemrograman yang sedikit penggunanya.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Data Scientist kerap kali menjadi mimpi bagi banyak orang.Tidak ada salahnya mengikuti kursus Data Science untuk bisa memberikan bekal agar menjadi Data Scientist yang profesional. DQLab menjadi salah satu lembaga kursus Data Science yang bisa dicoba. Di sana kamu akan mendapatkan module lengkap, sertifikat sebagai bukti telah menyelesaikan modul pembelajaran dan juga bisa langsung menerapkan pembelajarannya melalui fitur project yang tersedia, serta mentor yang kompeten di bidangnya.
Tunggu apalagi? Yuk langsung bergabung dengan cara signup di DQLab kemudian nikmati pembelajaran modul gratis “Introduction to Data Science with Python” atau “Introduction to Data Science with R”. Dengan memulai pembelajarannya dari sekarang, kamu siap menghadapi tantangan di era digital dan mewujudkan karirmu sebagai Data Scientist di tahun 2023.
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri