PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

1 Hari 6 Jam 28 Menit 13 Detik

4 Skill Python untuk Persiapan Karir Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 16-Agustus-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-01-1-2023-08-18-123943_x_Thumbnail800.jpg

Python, sebagai salah satu bahasa pemrograman yang paling populer saat ini, telah menjadi tools penting untuk meniti karir sebagai data scientist. Dengan pertumbuhan kebutuhan untuk mengolah serta menganalisis data, peran seorang data scientist juga menjadi semakin krusial dalam berbagai industri. Maka tidak heran jika semakin banyak lowongan pekerjaan untuk data scientist.


Memiliki skill Python bukan hanya memperkuat dasar analitik, tetapi juga membuka peluang karir yang luas dan menjanjikan. Mengapa demikian? Karena semua pekerjaan sebagai ahli data membutuhkan skill ini loh. Tanpa berlama-lama lagi, pada artikel ini akan dibahas empat skill Python yang wajib dimiliki kalian untuk mempersiapkan diri dalam karir sebagai data scientist. Yuk simak pembahasannya!


1. Manipulasi Data

python

Manipulasi data adalah salah satu skill Python wajib dalam pekerjaan seorang Data Scientist. Manipulasi data melibatkan proses mengimpor, membersihkan, mengubah format, menggabungkan, dan mempersiapkan data sehingga dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. Langkah pertama dalam manipulasi data adalah mengimpor data ke dalam environment Python. Kalian dapat menggunakan library seperti pandas untuk mengimpor data dari berbagai format, seperti CSV, Excel, JSON, atau database SQL.


Data yang diimpor biasanya tidak selalu bersih dan rapi. Tahap pembersihan data melibatkan identifikasi dan penanganan nilai yang hilang (missing values), outlier, dan data yang tidak konsisten. Metode seperti penghapusan, imputasi, atau transformasi dapat digunakan untuk menangani masalah ini. Selanjutnya dilakukan transformasi data. Pada tahap ini, kalian dapat melakukan transformasi pada data untuk membuatnya lebih sesuai dengan kebutuhan analisis. Ini bisa termasuk mengubah tipe data, normalisasi, pembuatan fitur baru, atau mengaplikasikan fungsi ke kolom tertentu.


2. Visualisasi Data

python

Visualisasi data adalah proses mewakili informasi dalam bentuk grafik atau plot untuk membantu memahami pola, tren, dan hubungan dalam data. Visualisasi data sangat penting dalam pekerjaan seorang Data Scientist karena memungkinkan komunikasi hasil analisis secara efektif kepada stakeholder. Tujuan utama dari visualisasi data adalah untuk menggambarkan data secara visual sehingga dapat dengan mudah dimengerti dan diinterpretasikan. Visualisasi dapat membantu mengidentifikasi pola, outlier, korelasi, dan informasi penting lainnya dalam data. 


Tapi perlu diingat, berbagai jenis data memerlukan jenis visualisasi yang berbeda pula. Misalnya, untuk data numerik, kalian dapat menggunakan histogram, scatter plot, atau line plot. Untuk data kategorikal, bar plot, pie chart, atau heat map bisa lebih sesuai. Library populer seperti Matplotlib, Seaborn, dan Plotly dapat digunakan untuk membuat visualisasi data di Python. Matplotlib adalah pustaka dasar yang kuat untuk membuat berbagai jenis plot. Seaborn adalah pustaka tingkat tinggi yang memudahkan pembuatan plot yang lebih menarik secara visual. Plotly memungkinkan pembuatan plot interaktif.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


3. Machine Learning

python

Machine learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan yang berkaitan dengan pengembangan algoritma dan model komputer yang memungkinkan sistem untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu. Dalam karir Data Scientist, pemahaman tentang machine learning sangat penting karena memungkinkan kalian untuk membuat model prediksi dan analisis berdasarkan data.


Machine learning melibatkan pemberian komputer kemampuan untuk belajar dari data tanpa pemrograman eksplisit. Ada tiga tipe utama machine learning: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Dalam supervised learning, kalian perlu memiliki data training yang memiliki input dan output yang sesuai. Model machine learning menggunakan data ini untuk belajar dan kemudian diuji pada data yang tidak terlihat sebelumnya (data uji) untuk mengukur kinerjanya. Sebelum melatih model, kalian juga perlu melakukan feature engineering, yaitu memilih, mengubah, atau membuat fitur yang relevan dari data. Fitur yang baik dapat meningkatkan kinerja model.


4. Teks Mining

python

Text mining, juga dikenal sebagai text analytics, adalah proses mengekstrak informasi dan insight yang berharga dari teks secara otomatis menggunakan metode dan teknik komputasi. Dalam karir Data Scientist, text mining adalah keterampilan penting karena banyak informasi yang disimpan dalam bentuk teks, seperti ulasan pelanggan, artikel berita, media sosial, dan lain-lain.


Langkah pertama dalam text mining adalah pemrosesan teks dasar, termasuk tahap pembersihan, tokenisasi (pemecahan teks menjadi kata-kata), menghapus tanda baca, dan mengubah teks menjadi huruf kecil (lowercasing). Dalam text mining, teks perlu diubah menjadi representasi numerik yang dapat digunakan dalam model machine learning. Ekstraksi fitur teks melibatkan konversi kata-kata menjadi vektor numerik, seperti TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) atau penggunaan model tertentu seperti Word2Vec atau GloVe.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


Selain empat skill di atas, masih banyak loh skill Python yang harus kalian miliki. Maka persiapkan dari sekarang! Kalian bisa mulai belajar melalui DQLab. Saat ini, DQLab memberikan fasilitas Live Class yang membantu kalian untuk memahami penggunaan Python secara menyeluruh. Salah satunya adalah Bootcamp Data Analyst with Python & R. Pada kelas ini, kalian akan belajar skill Data Analyst secara intensif lewat materi fundamental Python & SQL untuk mengolah dan menganalisa data. Kalian bisa mengakses rekaman dan materi selamanya dengan satu kali daftar, loh!

python

Tidak hanya itu, DQLab juga memiliki modul pembelajaran online yang bisa kalian akses kapanpun dan dimanapun! Apa keunggulan modul pembelajaran DQLab?

  • Terintegrasi dengan Chat GPT yang membantu menjelaskan konsep serta coding yang tepat jika ada error

  • Dapat diakses kapanpun dan dimanapun

  • Dilengkapi Live Code Editor sehingga praktis tanpa perlu aplikasi tambahan

Tunggu apalagi, yuk segera Sign Up dan daftarkan diri kalian untuk mempersiapkan karir yang cemerlang bersama DQLab!

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login