4 Library Python untuk Tingkat Advanced

Pekerjaan seorang Data Scientist tidak akan jauh-jauh dari data serta tools pengolahan nya. Python merupakan salah satu tools yang akan sering digunakan oleh Data Scientist untuk memproses data, bahkan untuk membangun model Machine Learning. Tidak hanya digemari oleh Data Scientist, Python juga menjadi favorit para developer karena fleksibilitas nya. Python bisa menyelesaikan banyak jenis pekerjaan, mulai dari analisis data, scraping data, hingga membuat aplikasi. 

Tidak hanya itu, Python juga memiliki banyak library yang bisa digunakan untuk mempermudah pekerjaan Data Scientist dan praktisi data lainnya. Kita mungkin tidak asing lagi dengan library Numpy, Pandas, Matplotlib, dan library lain yang digunakan dalam pengolahan data dasar. Tapi bagaimana jika ingin mengolah data yang lebih rumit? Selain menggunakan library dasar, tentu saja kita akan membutuhkan library lain yang mampu menyelesaikan permasalahan di tingkat advanced. Dalam artikel ini akan dibahas beberapa library yang akan dibutuhkan oleh Data Scientist untuk memproses pengolahan data tingkat advanced. Apa saja sih library nya? Yuk, simak pembahasan berikut ini!

1.Tensorflow

Library pertama yang bisa dimanfaatkan adalah Tensorflow, dimana library ini bersifat open source sehingga bisa dinikmati secara gratis. Library ini erat kaitannya dengan Machine Learning dan Deep Learning. Pada dasarnya library ini merupakan framework untuk Machine Learning. Beberapa contoh penggunaan Tensorflow seperti membangun Neural Network dalam skala besar, membantu dokter mencegah kebutaan bagi pasien penderita diabetes, membantu ilmuwan dalam menemukan planet baru, serta menjadi teknologi yang ada di balik Google Cloud Vision dan AlphaGo. Tidak hanya itu, dengan menggunakan library ini, Data Scientist tidak perlu lagi membangun model Deep Learning yang kompleks dari awal.

Baca juga : Praktek Coding Python Live Code Editor Anti Ribet

2. Keras

Selain Tensorflow, Keras juga menjadi library open source yang harus dikuasai oleh Data Scientist. Library Keras dan Tensorflow ini saling berhubungan, karena Keras merupakan Application Programming Interface (API) yang berjalan di atas Tensorflow. Keras dan Tensorflow merupakan kombinasi yang hebat untuk mengatasi permasalahan Deep Learning seperti Neural Network, dan lainnya. Library Keras bersamaan dengan Tensorflow digunakan dalam salah satu fitur yang dimiliki oleh Netflix, serta diadopsi oleh peneliti yang ada di beberapa organisasi ilmiah yang cukup terkenal seperti CERN dan NASA.

3. PyTorch

Sama seperti Tensorflow, library ini juga menjadi framework Machine Learning termasuk dalam hal membangun Neural Network. Library yang bersifat open source ini memiliki API yang bisa melakukan komputasi tensor yang lebih fleksibel untuk data yang kompleks, berbeda dengan Tensorflow yang menggunakan grafik komputasi statis. Lalu mana yang lebih baik antara Tensorflow dengan PyTorch? Jawabannya tidak ada yang lebih baik karena keduanya memiliki pasarnya masing-masing. Misalnya saja Tensorflow akan banyak digunakan oleh profesional yang mengerjakan project AI (Artificial Intelligence), sementara PyTorch digunakan oleh para peneliti karena mendukung pelatihan yang cepat dan dinamis.

4. Scrapy

Jika pada tiga library sebelumnya merupakan library yang digunakan untuk membangun Machine Learning dan Deep Learning, maka pada library kali ini kita bisa memanfaatkannya untuk mendapatkan data. Mengingat pekerjaan seorang Data Scientist yang juga harus mencari data, maka tidak ada salahnya jika menguasai library ini. Pada dasarnya, library ini digunakan untuk web scraping. Namun meskipun begitu, library ini juga dapat digunakan untuk web crawling serta ekstraksi data dengan bantuan API.

Baca juga : Array Python : Array VS List Serupa Namun Tak Sama, Yuk, Kenali Perbedaannya

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. Tunggu apa lagi?

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri