Yuk Membuat Aplikasi Dengan Python untuk Data Science dengan...
💥PROMO SPESIAL 12.12!💥
Belajar Data Science Bersertifikat 6 Bulan hanya 120K!
0 Hari 1 Jam 33 Menit 24 Detik

Yuk Membuat Aplikasi Dengan Python untuk Data Science dengan Tools Ini !

Belajar Data Science di Rumah 02-September-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/7f089bc0699f663202277e3c3213d286_x_Thumbnail800.jpg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Ternyata membuat aplikasi dengan python bisa kamu lakukan mulai dari yang sederhana hingga beberapa aplikasi yang cukup kompleks. Namun, untuk membuat aplikasi dengan python dapat dilakukan dengan implementasi tools yang dapat mempermudah proses implementasi. Ingatkah kamu bahwa salah satu keuntungan python adalah memiliki sifat yang open source, keuntungan ini ternyata dimiliki pula oleh beberapa tools untuk membuat aplikasi dengan python. 

Tahukah kamu bahwa menonton di bioskop dan mendapatkan rekomendasi terbaik merupakan salah satu implementasi dalam membuat aplikasi dengan python? atau ketika kamu melakukan analisis terhadap pelanggan untuk mengetahui bagaimana perilaku dalam hal kesetiaan pelanggan terhadap produk yang kamu miliki atau melakukan churn terhadap pelanggan yang kamu miliki.

Yuk bersama DQLab kenali dan pahami  tools open source ini untuk membuat aplikasi dengan python !

1. Numba : Just in Time Execution 

Ternyata, Numba merupakan salah satu kompiler yang bekerja paling baik dalam pembuatan aplikasi terkait data science. Tools ini menggunakan implementasi array dan fungsi NumPy atau Numerical Python untuk melakukan manipulasi dan perbaikan data  serta loop atau perulangan yang sangat dibutuhkan untuk membangun aplikasinya. 

Keistimewaan lainnya yang dimiliki Numba adalah dapat menyalurkan kemampuan untuk meningkatkan kecepatan aplikasi terutama pada fungsi kerja atau yang kita kenal sebagai library yang digunakan untuk implementasi data science dengan menggunakan python. Hal ini disebabkan karena Numba dapat bekerja dalam beberapa fungsi dalam python. 

Beberapa fitur utama yang dimiliki oleh Numba adalah pembuatan kode relatif sangat cepat bahkan pada waktu proses yang sesuai dengan keinginan pengguna atau in time execution. Bahkan, integrasi dengan perangkat lainnya lebih mudah dilakukan karena terdapat library NumPy (Numerical Python) atau library untuk data science. 

Baca juga : Pentingnya Belajar Python untuk Hadapi Dunia Kerja, Yuk Coba DQLab Learning Module di Rumah!


2. SciPy : Selesaikan persoalan Matematis Statistik dalam Data Science

Tahukah kamu bahwa SciPy atau Scientific Python banyak digunakan untuk membuat proses pembuatan aplikasi dengan python khusus untuk perhitungan scientific dalam data science. Secara real case dalam industri implementasi data science banyak hubungan matematis statistik yang sudah diselesaikan menggunakan SciPy seperti permasalahan untuk integral, turunan, masalah optimasi dalam kasus operasi riset, hingga permasalahan interpolasi. Namun, ternyata dalam implementasi SciPy untuk membuat aplikasi dengan python SciPy harus selalu menggunakan library NumPy untuk mempermudah implementasi dan manipulasi objek objek yang akan dikomputasi dalam membuat aplikasi dengan python. 

3. Hasilkan Portofolio Aplikasi Data Science Menggunakan Python Bersama DQLab !

Tentu jika hanya mempelajari teori namun tidak melakukan implementasi dengan menggunakan studi kasus yang sering sekali terjadi pada banyak industri bisnis di dunia akan cukup membuat kamu kesulitan dalam menggunakan beberapa tools yang sudah dibahas di atas. Namun, kamu tidak perlu khawatir DQLab sudah menyediakan berbagai studi kasus yang dapat kamu selesaikan melalui pemahaman terperinci. Berikut ini adalah beberapa studi kasus yang ditawarkan oleh DQLab. 

Recommender System

Implementasi python pada studi kasus ini menggunakan algoritma clustering untuk memberikan sebuah rekomendasi. Recommender System dapat digunakan untuk mencegah tindakan curang / fraud. Fraud atau tindakan kecurangan biasanya sangat menghantui para Ie-commerce, Salah satu bentuk fraud adalah penyalahgunaan penggunaan promosi yang justru digunakan untuk kepentingan pribadi dengan melanggar beberapa peraturan yang sudah ditentukan .

Selain itu, memberi rekomendasi konten seperti konten youtube dalam implementasinya penggunaan Recommender System, youtube sebagai platform yang cukup besar dapat membantu kamu mendapatkan rekomendasi konten yang serupa dengan konten yang sering kamu lihat. Proses ini menggunakan penggabungan metadata, kemudian, perhitungan terhadap seberapa banyak persamaan setiap konten dan diurutkan dari persamaan yang paling tinggi ke yang paling rendah kemudian direkomendasikan ke pengguna Youtube.

Customer Churn Analytics 

Churn dapat dilakukan untuk memprediksi apakah konsumen pra-bayar akan tetap menjadi pelanggan 3 bulan setelah melakukan proses aktivasi dengan menganalisa perilaku penggunaan 14 hari setelah aktivasi paket. Dalam industri telekomunikasi, setiap aktivitas pelanggan prepaid (prabayar) dicatat dalam bentuk durasi penggunaan telepon, penggunaan sms, penggunaan data, pembelian paket, serta pendapatan yang disimpan dalam basis data. 

Baca Juga : Belajar Data Science dengan Mengenal Recommender System Python, Ternyata ini 3 Studi Kasus yang Dihadapi, Lho!

4. Yuk Bangun Portofolio Data Mu dengan Membuat Aplikasi Data Science dalam Bahasa Python Bersama DQLab!Yuk, Mulai Belajar Data Science Gratis sekarang!

Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data. 

Sign Up untuk nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

Penulis : Tantut Wahyu

Editor : Annissa Widya Davita

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login