5 Skill Python Penting untuk Karir Praktisi Data

Menguasai Python menjadi skill wajib untuk menjadi seorang data scientist. Tidak hanya memahami sintaks dasar, kalian juga harus mampu memahami penggunaan beberapa fitur lain yang disediakan oleh Python. Dengan menguasai secara keseluruhan, proses analisis data menjadi lebih intens dan insight yang diberikan juga lebih mendalam. Fitur tersebut misalnya untuk data manipulasi, visualisasi data, pemodelan machine learning, dan deep learning. 

Skill Python di atas bisa kalian pelajari secara bertahap. Misalnya dengan memahami data types, variabel, dan fungsi dalam Python. Selanjutnya menggunakan NumPy dan Pandas sebagai library data manipulasi. Hingga memahami TensorFlow untuk menganalisis deep learning. Bagaimana detail masing-masing skill tersebut? Yuk, simak penjelasan di bawah ini!

1. Konsep Dasar Python

Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang memiliki ciri khusus dan sejumlah konsep yang berbeda dengan lainnya. Bagi kalian yang ingin mendalami Python lebih jauh, ada beberapa hal berikut yang harus kalian pahami terlebih dahulu.

• Data types. Data types adalah jenis data yang dapat disimpan dan diolah oleh Python. Beberapa data types dalam Python yang perlu diketahui oleh seorang data scientist antara lain Numeric types: int, float, dan complex; Sequence types: list, tuple, dan range; String, Dictionary, dan Set. Setiap jenis data type memiliki karakteristik dan metode pemrosesan yang berbeda-beda. 

• Variabel dalam Python. Variabel adalah tempat untuk menyimpan nilai atau data dalam program Python. Variabel di Python dapat dideklarasikan dengan menggunakan tanda "=". Sebuah variabel harus memiliki nama yang unik dan memiliki karakteristik tertentu, seperti tidak boleh diawali dengan angka atau simbol, dan tidak boleh memuat spasi.

• Fungsi dalam Python. Fungsi adalah blok kode yang dapat dipanggil di dalam program Python. Fungsi dapat menerima argumen dan mengembalikan nilai. Sebuah fungsi biasanya dibuat untuk melakukan tugas tertentu yang sering diulang di dalam program.

  
  

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

2. Data Manipulasi

NumPy dan Pandas adalah dua library yang sangat populer dalam pemrosesan data dan analisis data menggunakan Python. NumPy adalah library Python yang digunakan untuk pemrosesan array multidimensi dan operasi matematika.NumPy menyediakan objek array yang efisien dan cepat dalam pemrosesan data numerik.

Beberapa operasi yang dapat dilakukan dengan NumPy antara lain: operasi matematika seperti penjumlahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian; indexing dan slicing; dan lain-lain. Untuk mengimpor NumPy, kita dapat menggunakan perintah "import numpy as np".

Sedangkan, Pandas adalah library Python yang digunakan untuk manipulasi dan analisis data. Pandas menyediakan dua jenis data structure yaitu Series dan DataFrame. Series adalah array satu dimensi yang dapat menyimpan data dari berbagai jenis data type.

DataFrame adalah struktur data dua dimensi yang terdiri dari baris dan kolom. Pandas menyediakan fitur untuk membaca data dari berbagai format file, seperti CSV, Excel, dan SQL. Beberapa operasi yang dapat dilakukan dengan Pandas antara lain: indexing, filtering, merging, grouping, dan lain-lain. Untuk mengimpor Pandas, kita dapat menggunakan perintah "import pandas as pd".

3. Visualisasi Data

Matplotlib adalah library Python yang digunakan untuk visualisasi data dengan grafik dan plot. Matplotlib memiliki banyak jenis grafik dan plot yang dapat digunakan untuk memvisualisasikan data seperti scatter plot, line plot, histogram, bar chart, dan lain-lain.

Untuk mengimpor Matplotlib, kita dapat menggunakan perintah "import matplotlib.pyplot as plt". Beberapa contoh penggunaan Matplotlib antara lain:

• Membuat scatter plot dengan perintah "plt.scatter(x,y)"

• Membuat line plot dengan perintah "plt.plot(x,y)".

• Membuat histogram dengan perintah "plt.hist(x)".

Seaborn adalah library Python yang juga digunakan untuk visualisasi data dengan grafik dan plot. Seaborn memiliki beberapa fitur yang lebih lengkap dan lebih modern daripada Matplotlib seperti fitur untuk memvisualisasikan data dengan heatmap, pairplot, dan lain-lain.

Untuk mengimpor Seaborn, kita dapat menggunakan perintah "import seaborn as sns". Beberapa contoh penggunaan Seaborn antara lain:

• Membuat heatmap dengan perintah "sns.heatmap(data)".

• Membuat pairplot dengan perintah "sns.pairplot(data)".

• Membuat box plot dengan perintah "sns.boxplot(x='column', y='column', data=data)".

  
  

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

4. Pemodelan Machine Learning

Scikit-Learn atau juga dikenal sebagai sklearn, adalah library Python yang digunakan untuk melakukan machine learning. Library ini menyediakan banyak algoritma machine learning yang siap digunakan dan juga menyediakan fitur untuk preprocessing data, seleksi fitur, dan evaluasi model.

Beberapa algoritma machine learning yang tersedia di Scikit-Learn antara lain:

• Regresi. Ada beberapa algoritma regresi di antaranya regresi linier yang digunakan untuk memprediksi nilai numerik yang kontinu, regresi logistik yang digunakan untuk klasifikasi biner (dua kelas), regresi multinomial yang digunakan untuk klasifikasi multikelas.

• Klasifikasi. Beberapa algoritma yang ada yaitu K-Nearest Neighbors (K-NN) yang digunakan untuk klasifikasi berdasarkan jarak dengan K tetangga terdekat, Decision Tree yang digunakan untuk membuat pohon keputusan berdasarkan fitur yang paling penting, Random Forest yang digunakan untuk menggabungkan beberapa pohon keputusan.

• Clustering. Beberapa algoritma untuk clustering yaitu K-Means yang digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan jarak ke centroid, Hierarchical Clustering yang digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan jarak antar data.

  
  

5. Deep Learning

TensorFlow adalah sebuah library Python yang digunakan untuk membangun dan melatih model deep learning. TensorFlow menyediakan banyak fitur dan fungsi untuk membangun jaringan saraf tiruan atau neural network. Neural network adalah model machine learning yang terinspirasi dari struktur dan fungsi jaringan saraf biologis.

Neural network digunakan untuk mempelajari pola-pola yang kompleks dari data, dan dapat digunakan untuk berbagai tugas seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, dan lain-lain.

TensorFlow menyediakan banyak fitur dan fungsi untuk membangun dan melatih neural network, seperti layers, activation functions, optimizers, dan loss functions. Layers digunakan untuk membuat layer dalam neural network, activation functions digunakan untuk menambahkan non-linearitas ke dalam model, optimizers digunakan untuk mengoptimalkan parameter model saat dilatih, dan loss functions digunakan untuk mengukur seberapa baik model bekerja saat dilatih.

Selain itu, TensorFlow juga menyediakan beberapa fitur yang berguna untuk preprocessing data, seperti normalization, augmentation, dan data generation. Normalization digunakan untuk menormalkan skala data, augmentation digunakan untuk menambahkan variasi data dalam proses training model, dan data generation digunakan untuk menghasilkan data baru secara otomatis.

Untuk mengevaluasi performa model, TensorFlow menyediakan metrics yang digunakan untuk mengukur performa model dengan menggunakan metrik tertentu seperti akurasi, presisi, recall, dan lain-lain. Selain itu, TensorFlow juga menyediakan fitur untuk pengembangan model pada platform yang berbeda seperti desktop, mobile, dan web.

Ternyata banyak skill Python yang perlu disiapkan ya untuk menjadi data scientist? Nah, maka sudah saatnya kalian harus mulai belajar 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!

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 atau ikuti  Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!