Alasan Python Menjadi Tools Penting Data Scientist

Pentingnya peran seorang Data Scientist dalam proses pengambilan keputusan, tentu membuat profesi ini sangat dibutuhkan suatu perusahaan. Adapun kunci sukses berkarir sebagai seorang Data Scientist, yakni kemampuan dalam mengolah dan menganalisis datanya dengan baik. 

Kemampuan dalam mengolah data tentu menjadi kunci bagi kamu yang ingin berkarir sebagai Data Scientist. Selain itu, seorang Data Scientist juga dituntut untuk bisa menghasilkan insight yang menarik terhadap data yang telah dianalisa. 

Dengan tingginya minat pada profesi Data Scientist di era industri 4.0 ini menuntut kamu untuk bisa menguasai ilmu data dengan baik. Untuk memulai karir sebagai Data Scientist, kamu tentu perlu belajar dan berlatih Data Science secara mendalam.

Salah satu pemahaman yang kamu perlukan dalam mengolah data adalah penggunaan bahasa pemrograman.

Di dalam dunia pemrograman, terdapat satu bahasa yang populer dan biasa dipakai yaitu Python. Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang bisa kamu pelajari untuk memulai karir sebagai Data Scientist.

Lalu apa itu Python dan mengapa Python cocok bagi pemula? Yuk, kita simak pembahasan lebih lanjut terkait Bahasa Pemrograman Python!

1. Bahasa Pemrograman Python Mendukung IoT (Internet of Things)

Python merupakan salah satu bahasa pemrograman tingkat tinggi yang diracik oleh Guido van Rossum. Bahasa pemrograman ini dapat diterapkan di berbagai platform dan berkaitan dengan Data Science, Machine Learning, dan Internet of Things (IoT).

Bahasa pemrograman Python juga mampu melakukan eksekusi sejumlah instruksi multi guna secara langsung dengan metode orientasi objek. Selain itu, Python juga menggunakan semantik yang dinamis untuk memberikan tingkat keterbacaan pada syntax. 

Python sendiri banyak digunakan untuk pembuatan program yang umum, seperti aplikasi pada smartphone, IoT, games, program CLI, GUI (desktop), aplikasi mobile, web, dan beberapa program lainnya.

Kemudahan mempelajari Python tentu menjadi keunggulan tersendiri pada bahasa pemrograman ini untuk kamu pelajari. Dengan struktur sintaks yang rapi dan mudah dipahami, menjadikan Python bisa kamu jadikan langkah awal yang tepat dalam mempelajari bahasa pemrograman.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Cocok untuk Pemula: Open Source dan Cross Platform

Dengan bahasa pemrograman dan sintaksnya yang mudah untuk dipahami dan dipelajari ini, membuat Python sangat direkomendasikan bagi pemula yang baru mulai belajar Data Science.

Selain mudah dipelajari, Python juga bersifat open source dalam penggunaannya, sehingga kamu akan memudahkan kamu untuk mempelajari lebih dalam terkait penerapan bahasa pemrograman Python. Selain itu, Python bisa diunduh secara gratis dan bebas untuk dikembangkan dan didistribusikan. 

Selain itu, Python juga digunakan di berbagai bidang pengembangan seperti produk, software, maupun pada aplikasi. Contoh yang paling populer ialah penerapannya pada website dan internet, seperti HTML, email processing, dan FTP.

Bahasa pemrograman Python juga mampu untuk melakukan analisis data dari database Big Data. Dengan menyediakan dukungan struktur kode, bahasa pemrograman Python juga dapat mempermudah pengembangan suatu software. 

Python juga dapat dipakai di berbagai sistem operasi seperti Linux, Windows, UNIX, Mac OS, dan lainnya yang disebut sebagai cross platform. Artinya pengguna tidak perlu mengubah program yang ada pada sistem agar Python dapat dipakai pada sistem operasi yang digunakan. Hal ini menjadi salah satu alasan mengapa Python cocok untuk pemula di kalangan Data Scientist.

3. Populer di Kalangan Data Scientist

Tidak diragukan lagi, kemudahan penggunaan Python pada proses pengolahan data membuat bahasa pemrograman ini populer di kalangan Data Scientist. Python merupakan bahasa pemrograman yang paling tepat untuk kamu pelajari ketika ingin mendapatkan ilmu coding.

Dengan banyaknya fitur yang dimiliki Python, tentu menjadi alasan lain mengapa bahasa pemrograman ini sangat diminati oleh pemula yang ingin belajar Data Science. 

Keunggulan lainnya dari Python yaitu memiliki banyak library. Library merupakan suatu istilah kode tambahan yang tersedia di Python yang memiliki fungsi masing-masing. Library mempermudah penggunanya dalam membuat program tanpa harus menuliskan kode dari paling dasar.

Beberapa library pada Python yang sangat sering digunakan dan membantu dalam proses Data Science seperti, sklearn, pytorch, tensorflow dan lain sebagainya.

Dengan bergabung bersama platform edukasi online DQLab, kamu berkesempatan untuk belajar Data Science secara praktis dan aplikatif.

DQLab juga telah berkolaborasi dengan beberapa praktisi data yang ahli dibidangnya untuk memberikan kamu pengalaman belajar yang terstruktur dan interaktif.

Jadi tunggu apa lagi? Yuk, mulai belajar bersama DQLab dan bangun portofolio datamu untuk mempersiapkan diri berkarir di industri data!

4. Python Memiliki Varian C dan Java

Meskipun merupakan bahasa pemrograman yang independen, Python memiliki varian untuk bahasa pemrograman C dan Java. Varian C dikenal sebagai CPython dan dirancang untuk memberikan Python keuntungan dari C.

Salah satu karakteristik ini adalah dalam hal kinerja. Varian dapat bertindak baik sebagai penerjemah dan sekaligus sebagai kompiler. Varian Java dari Python dikenal sebagai Jython. Jython membawa beberapa aspek kunci Java seperti produktivitas dan memungkinkan mereka untuk berjalan di mesin virtual.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

Sebelum mengenal Data Science, kamu bisa mulai dengan mempelajari dasar-dasar pemrograman Python. Salah satu tools penting yang bisa kamu gunakan adalah Jupyter Notebook yang telah dikemas dengan pustaka Python.

Selain itu, kamu juga bisa belajar melalui komunitas Data Science DQLab. Dengan bergabung dalam komunitas DQLab, kamu dapat belajar sambil diskusi dengan para senior hingga membuka peluang kamu untuk berkarir di bidang Data Science.

Untuk mempelajari dasar Python secara mendalam, kamu dapat membuat akun secara GRATIS di DQLab.id, dan berpartisipasi dalam komunitas Data Science DQLab.

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annissa Widya Davita