5 Tahap Menggunakan Python untuk Persiapan Karir
Sebagai salah satu bahasa yang sering digunakan oleh Data Scientist, Python merupakan salah satu skill teknis yang wajib kamu miliki.
Python juga dikenal sebagai bahasa pemrograman tingkat tinggi yang powerfull bagi para programmer yang digunakan untuk berbagai keperluan seperti untuk pengembangan website, Internet of Things, game hingga data science.
Itu alasan yang mendasari mengapa Python memiliki penggemar fanatik. Jadi, tidak ada alasan bagi kamu meskipun masih tergolong pemula untuk mulai belajar Python. Karena saat ini kamu berada di artikel yang tepat untuk kamu yang ingin belajar Python gratis pula.
Untuk mulai mempelajari segala sesuatu adalah dari fundamental atau konsep dasarnya, begitu pula jika kamu ingin belajar Python. Berikut 5 tahapan yang perlu kamu tahu sebelum menggunakan Python!
1. Data Wrangling
Dalam Data Science terdapat tahapan data wrangling. Tahap ini merupakan proses dimana data di manajemen dan dibentuk menjadi lebih tertata agar data lebih mudah dibaca. Ketika melakukan mengumpulkan data untuk analisis, data yang diperoleh akan sangat beragam
Oleh karena itu dibutuhkan proses data wrangling untuk mentransformasi data mentah ke dalam bentuk yang lebih rapi. Proses ini bisa dilakukan dengan menggunakan library Python seperti Pandas dan Numpy.
Di DQLab tersedia module Data Wrangling Python yang berisi materi tentang data wrangling dan juga prakteknya diantaranya yaitu membaca file dengan Pandas, melakukan akses data, menampilkan data dalam range tertentu, menampilkan informasi statistik dengan Numpy, normalisasi data, dan proses wrangling lainnya.
Baca juga : Yuk Cari Tahu Perbedaan Python R dan SQL
2. Memproses dan Membersihkan Data
Data yang baru saja dikumpulkan kemungkinan besar memiliki banyak bagian yang tidak relevan bahkan ada bagian yang hilang. Oleh karena itu perlu adanya proses pembersihan data atau biasa dikenal dengan data cleaning. Hal yang bisa diatasi menggunakan data cleaning adalah penanganan missing value dan noise.
Cleansing dilakukan menggunakan Python dan Pandas dan dibagi menjadi 5 tahapan yaitu:
Memfilter data dengan format tertentu, serta membuang data yang mengandung duplikasi.
Menghapus Missing Values.
Mengisi Missing Values dengan nilai tertentu dan nilai median dari kolom tertentu sehingga terbukti sudah tidak ada missing values lagi pada setiap kolom pada dataset.
Mengatasi Outlier.
Standarisasi Variable.
3. Exploratory Analysis Data
Tidak berhenti disitu, data yang telah diproses dan dibersihkan, akan memasuki tahap exploratory analysis. Pada tahap ini, kita dapat melihat pola, tren serta apa saja insight yang bisa didapatkan.
Exploratory Data Analysis (EDA) adalah suatu proses uji investigasi awal yang bertujuan untuk mengidentifikasi pola, menemukan anomali, menguji hipotesis dan memeriksa asumsi.
Dengan melakukan EDA, pengguna akan sangat terbantu dalam mendeteksi kesalahan dari awal, dapat mengidentifikasi outlier, mengetahui hubungan antar data serta dapat menggali faktor-faktor penting dari data.
Contoh penerapan EDA pada bahasa Python, kita dapat menggunakan statistik deskriptif untuk melihat ringkasan dari data secara keseluruhan, salah satunya adalah dari data frame dengan menggunakan fungsi describe().
Fungsi ini dapat memberikan informasi mengenai nilai rata-rata, standar deviasi dan interquartile range.
4. Pemodelan Data
Selanjutnya adalah tahap pemodelan dan algoritma yang biasanya dilakukan oleh seorang Data Scientist.
Data yang sudah dikumpulkan dan dipersiapkan akan dilakukan pemilihan model. Pada tahap ini, ibaratnya akan menjawab pertanyaan “model Machine Learning yang ingin kamu buat kira-kira apa?”. Hal ini penting untuk memilih model yang relevan sesuai dengan case yang dihadapi.
Disini kamu bisa pilih dan sesuaikan dengan tujuan dan pembuatannya. Apakah itu model face recognition, prediksi harga dan lain-lain. Pertimbangkan juga apakah model yang kamu buat ini cocok untuk data numerik ataupun memilih kategori yang sesuai.
5. Komunikasi dan Presentasi Hasil Data
Tahap terakhir merupakan proses komunikasi dan presentasi hasil data untuk pengambilan keputusan.
Setelah melakukan empat langkah sebelumnya, maka kita akan menemukan insight atau kesimpulan dari data.
Hal yang paling penting adalah kita harus bisa menyampaikan hasil temuan kita kepada para stakeholder sehingga mereka bisa mengenal customernya dengan baik.
Dengan menggunakan teknik komunikasi yang tepat, hal ini nantinya akan mengarah pada tindakan yang akan dilakukan.
Tentu saja praktisi data harus bisa mengkombinasikan insight dari data dengan wawasan bisnis para stakeholder sehingga mereka bisa menangkap dengan jelas keadaan yang sedang terjadi dan dapat membuat keputusan yang terbaik.
Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL
Untuk mulai mempelajari segala sesuatu adalah dari fundamental atau konsep dasarnya, begitu pula jika kamu ingin belajar Python.
DQLab menyediakan modul Python fundamental hingga advanced untuk Data Science. Dimana dalam modul tersebut kamu akan mempelajari mulai dari dasar-dasar Python, struktur bahasa pemrograman Python, perulangan, function hingga modul atau package yang sering digunakan untuk visualisasi data atau untuk membuat pemodelan Machine Learning, secara bertahap.
Semua itu bisa kamu dapatkan sekaligus dalam kelas persiapan dan kelas penerapan industri DQLab, tak hanya materi-materi berkualitas tapi kamu juga dapat merasakan kumpulan mini project yang semakin mengasah skill kamu.
Kamu bisa mulai dengan free modul DQLab yang bertajuk Introduction to Data Science with Python and R dan dapatkan free sertifikat. Caranya mudah banget, cukup buat akun Gratis dengan Signup di DQLab.id dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS.