SUPER 6.6 SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 120K!

0 Hari 6 Jam 45 Menit 55 Detik

4 Contoh Penggunaan Python dalam Data Science

Belajar Data Science di Rumah 18-Desember-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-01-2023-12-15-184045_x_Thumbnail800.jpg

Mungkin sudah banyak diantara kalian bahasa pemrograman Python ini. Python menjadi sangat populer karena bahasa ini mampu mengerjakan berbagai macam tugas seperti membuat website, pengembangan sebuah aplikasi, data science, dan lain sebagainya.


Tidak seperti bahasa pemrograman yang lain, Python ini hanya berfokus kepada keterbacaan kodenya saja, sehingga membuat para developer lebih memfokuskan ke dalam pengembangan programnya dibandingkan penyusunan kodenya. 


Dapat dikatakan bahwa Python dan juga data science memiliki keterkaitan. Hal ini karena Python mampu menangani proses data science dengan menggunakan library dan juga fungsi di dalamnya. Maka dari itu seorang praktisi data harus memiliki skill Python ini agar mempermudah dalam mengerjakan tugas maupun project dalam sebuah perusahaan.


Adapun fungsi dan penggunaan Python ini dalam data science. Apa sajakah itu? Mari kita simak artikel di bawah ini!


1. Data Collection dan Cleaning

Salah satu penggunaan dalam data science dengan menggunakan Python ini adalah data collection dan juga data cleaning. Dengan menggunakan Python ini, seorang data scientist dapat menggunakan hampir semua jenis data yang tersedia dalam berbagai macam format di dalamnya seperti format CSV (Comma-separated Value), TSV (Tab-separated Value), atau dengan format JSON sekalipun. Python juga memungkinkan seorang data scientist untuk mengimpor tabel langsung dari SQL ke dalam website dengan menggunakan code scripping. 


Python


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Data Exploration

Selain cleaning data, seorang data scientist juga harus menemukan sebuah pertanyaan bisnis untuk bisa dijawab yang kemudian dapat dikonversikan pada pertanyaan data science. Di dalam proses ini, seorang data scientist membutuhkan Python untuk bisa mengidentifikasi properti mereka dan juga memisahkan data dengan berdasarkan tipenya.


Contohnya seperti code dengan tipe numerik, ordinal, nominal, atau kategoris untuk bisa menyiapkan treatment apa saja yang dibutuhkan di dalamnya. 


3. Data Visualization dan Interpretation

Python juga bisa digunakan oleh data scientist untuk memvisualisasikan hasil dari temuan yang mereka dapat. Hal ini ditunjukkan dengan banyak sekali package data visualization di dalam Python ini. Salah satu library yang cukup sering dipakai oleh para data scientist untuk meng-generate grafik dasar dan diagram adalah Matplotlib. Untuk membuat sebuah visualisasi data yang estetik, data scientist bisa menggunakan library python lainnya seperti Plotly.


Python


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


4. Data Modelling

Nah selanjutnya penggunaan Python dalam data science yang cukup krusial adalah data modelling. Data modelling ini mengharuskan seorang data scientist untuk me-minimize dimensionality dari dataset. Pada proses data modelling, data scientist bisa menggunakan Python yang memiliki banyak sekali library yang bisa membantu mereka untuk memproses machine learning untuk melaksanakan perintah yang berkaitan dengan data modelling.


Hai Sobat Python dan Data Enthusiast! Siapa di antara kalian yang ingin menguasai pemrograman Python dan menjadi ahli analisis data? Saatnya kalian bergabung dalam Bootcamp Python bersama DQLab! Jangan lewatkan kesempatan ini untuk mengubah karir dan meraih impian kalian. 


Bersama DQLab, mari bersinergi menggapai puncak keahlian Python dan analisis data! Daftar sekarang dan mari bersama-sama membentuk masa depan yang cerah! Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login