BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 2 Jam 14 Menit 37 Detik

Belajar Data Science dengan Python Advance Level Menggunakan 3 Library Ini

Belajar Data Science di Rumah 04-Desember-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ca0eb19ead309faf53185f273d8c8e23_x_Thumbnail800.jpg

Belajar Data Science dengan Python sama hal nya dengan mempelajari hal-hal lainnya. Ada tingkatan-tingkatan tertentu yang harus dilewati baru dapat dikatakan mahir. Setiap tingkatan pasti yang dipelajari berbeda, semakin tinggi tingkatan maka semakin rumit studi kasus yang akan dihadapi. Pada dasarnya, belajar bahasa pemrograman Python menjadi lebih mudah dibandingkan beberapa bahasa pemrograman lain yang masih bersifat low-level programming language.

Dalam ilmu Data Science, bahasa Python termasuk bahasa pemrograman yang wajib untuk dikuasai. Mengingat Data Science mulai masuk ke berbagai sektor industri, maka Python lah yang cocok digunakan dalam ilmu Data Science. Hal ini disebabkan karena Python yang lebih mudah masuk ke berbagai disiplin ilmu, kemudian juga dapat mengatasi berbagai permasalahan yang ada.

Namun dalam menyelesaikan permasalahan-permasalahan yang mulai terasa cukup rumit, kita juga mulai membutuhkan library yang sesuai dengan permasalahan yang spesifik. Tentunya jika hanya menggunakan library dasar seperti numpy, pandas, dll hasil yang didapatkan akan kurang tepat. Nah, berikut ini akan dibahas apa saja sih library yang akan digunakan untuk menyelesaikan masalah yang terbilang rumit tersebut. Yuk, ikutin terus!

1. Library NLTK (Natural Language Toolkit)

Library ini termasuk library Python yang biasa digunakan di tingkat advanced. Library ini bertujuan untuk membangun program Python yang hampir mirip dengan bahasa sehari-hari yang digunakan oleh manusia. Jika teman-teman pernah mendengar istilah chatbot, yaitu robot yang dapat membalas chat kita secara otomatis dengan menggunakan bahasa seperti manusia, maka dibalik teknologi tersebut pasti dibangun dengan menggunakan library NLTK ini. Library ini akan bekerja dengan lebih optimal jika digabungkan dengan API yang komprehensif.

Baca juga : Python Array : Memahami Kegunaan Array Dalam Python

2. Library Tensorflow

Library Tensorflow merupakan salah satu library Python yang biasa digunakan di tingkat advanced. Library ini biasanya digunakan untuk Machine Learning dan bersifat open source atau dapat diakses oleh siapapun. Pada dasarnya library ini juga dapat melakukan berbagai macam tugas, namun fokusnya adalah di bagian training dan inference dari Deep Neural Network. Tensorflow sendiri merupakan library yang berupa simbolis matematika berdasarkan data flow dan pemrograman yang berbeda.

3. Library Keras

Library Python selanjutnya yang biasa digunakan di tingkat advanced adalah library Keras. Keras merupakan high level neural network API yang dapat di-update hingga versi 2.3. Library ini dapat mendukung library-library lain seperti Tensorflow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano, dll. Library ini sama seperti kedua library sebelumnya bersifat open source, sehingga dapat digunakan oleh siapa saja. Umumnya library ini sering digunakan oleh praktisi data untuk Artificial Neural Network. 

4. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi masa kini! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

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

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri 

Editor : Annissa Widya



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login