4 Implementasi Python dalam Ilmu Data Science
Python dan ilmu Data Science adalah satu kesatuan yang tidak bisa dipisahkan. Dalam ilmu Data Science, kita akan mempelajari kombinasi dari beberapa ilmu yang telah ada sebelumnya, seperti ilmu Statistika/Matematika, Pemrograman, serta pemahaman akan bisnis yang sedang dijalankan. Bahasa pemrograman yang harus dikuasai ketika mempelajari ilmu Data Science sangatlah beragam. Namun hingga saat ini, Python masih termasuk sebagai bahasa pemrograman favorit banyak praktisi data.
Python adalah bahasa pemrograman yang sangat fleksibel karena dapat menyelesaikan berbagai permasalahan yang ada. Hal ini juga didukung oleh ketersediaan berbagai library dalam Python. Sehingga sangat wajar jika bahasa ini tidak hanya dijadikan favorit oleh praktisi data, namun juga profesi lainnya seperti software developer, ilmuwan, dan masih banyak lagi.
Dalam ilmu Data Science sendiri, Python dapat diimplementasikan di berbagai kondisi yang akan kita bahas dalam artikel kali ini. Tanpa perlu mengulur waktu lagi, yuk kita simak pembahasannya!
1. Manipulasi dan Analisis Data
Hampir semua data yang harus diolah dalam ilmu Data Science merupakan data yang belum siap digunakan. Sehingga praktisi data perlu melakukan langkah tambahan untuk memanipulasi data tersebut sebelum akhirnya digunakan untuk analisis data.
Pandas adalah salah satu library Python yang digunakan untuk manipulasi dan analisis data. Library ini menyediakan struktur data seperti Data Frame yang memungkinkan pemrosesan data tabular dengan mudah. Bagi para pemula di ilmu Data Science, penguasaan library Pandas termasuk dalam hal fundamental yang harus dilakukan.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Visualisasi Data
Pict by Data Expertise
Visualisasi data merupakan proses pengubahan data yang berbentuk non visual seperti teks dan numerik ke dalam bentuk visual. Visualisasi data ini bertujuan untuk mempermudah audiens dalam menangkap permasalahan yang ingin disampaikan, sehingga dapat fokus pada solusi yang bisa diberikan.
Dalam bahasa pemrograman Python, library Matplotlib dan Seaborn dapat digunakan untuk membuat visualisasi data, dimana library ini dapat menyediakan berbagai jenis plot, grafik, dan diagram untuk membantu pemahaman dan komunikasi informasi.
3. Analisis Statistika
Analisis statistika menjadi hal yang tidak bisa diabaikan begitu saja dalam ilmu Data Science, mengingat ilmu ini adalah salah satu ilmu yang membangun ilmu Data Science. Analisis statistika tidak akan jauh-jauh dari data yang berbentuk numerik, sehingga kita perlu memanggil library khusus untuk mengatasi data numerik.
NumPy menjadi salah satu library paling umum yang bisa digunakan untuk operasi matematika dan manipulasi array karena library ini menyediakan fungsi-fungsi yang efisien untuk bekerja dengan data numerik.
4. Machine Learning dan Deep Learning
Machine Learning dan Deep Learning merupakan bagian dari Artificial Intelligence, dimana kedua teknologi ini berusaha untuk membuat mesin dapat berpikir layaknya manusia. Dalam Python, kita bisa menggunakan library Scikit-learn untuk memproses Machine Learning, karena library ini telah menyediakan algoritma-algoritma yang efisien untuk klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan banyak lagi. Sementara untuk Deep Learning, kita bisa memanfaatkan TensorFlow dan PyTorch yang memungkinkan pelatihan dan implementasi model neural networks.
Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL
Dengan pemahaman dasar-dasar ini, setidaknya kita sudah memiliki fundamental yang cukup kuat untuk memulai belajar Python. Selanjutnya, kita bisa menjelajahi topik lebih lanjut seperti struktur data, pemrograman berorientasi objek, serta library Python.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst! Atau kamu ingin mempelajari Artificial Intelligence lebih dalam & intensif? Yuk ikuti DQLab LiveClass! Nikmati pembelajaran secara langsung dengan metode simulasi yang akan membantu kamu dalam persiapan karir. Kunjungi halaman Bootcamp Data Analyst with SQL and Python untuk informasi lebih lanjut ya!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri