Calon Praktisi Data Wajib Tahu Apa itu Bahasa Python

Python telah menjadi salah satu bahasa pemrograman paling populer dan banyak digunakan terutama dalam bidang Data Science. Hal ini bukan tanpa alasan, karena Python menawarkan fleksibilitas, kemudahan penggunaan, serta ekosistem yang kaya library dan fitur yang mendukung analisis data, machine learning, hingga deep learning.

Dalam artikel ini akan dibahas lebih lanjut terkait Python beserta istilah-istilah penting yang perlu dipahami oleh setiap praktisi Data Science.

1. Mengapa Python Penting bagi Data Science?

Python menjadi sangat penting dalam dunia Data Science karena sifatnya yang mudah dipelajari dan digunakan, bahkan bagi pemula sekalipun. Dengan ini banyak orang dari berbagai latar belakang dapat memanfaatkannya di dalam bidang Data Science. Selain itu, Python memiliki beragam library dengan fungsinya masing-masing, seperti NumPy, Pandas, dan SciPy, yang sangat membantu dalam pengolahan dan analisis data.

Python juga mendukung berbagai framework machine learning seperti TensorFlow, Keras, dan Scikit-Learn, yang memungkinkan praktisi Data Science untuk dengan cepat membangun, menguji, dan menerapkan model-model prediktif.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

2. Fitur Utama Python yang Mendukung Data Science

Salah satu fitur utama Python yang membuatnya ideal untuk Data Science adalah mampu menangani data dalam berbagai format dan struktur. Python mendukung file CSV, JSON, Excel, dan banyak lagi, memungkinkan data scientist untuk mengakses dan memanipulasi data dengan mudah.

Python juga memiliki sintaks yang jelas dan mudah dibaca, sehingga code lebih mudah dipahami dan diupdate. Fitur lain yang sangat penting adalah kemampuan Python untuk berintegrasi dengan berbagai alat dan platform, seperti Hadoop untuk big data processing atau Tableau untuk visualisasi data, yang membuat Python menjadi tools yang serbaguna dalam proses data science.

3. Istilah Penting dalam Python untuk Data Science

Dalam proses belajar Python untuk Data Science, ada beberapa istilah penting yang wajib dipahami. Berikut beberapa di antaranya:

a. Array

Array adalah struktur data dasar dalam Python yang digunakan untuk menyimpan data dalam bentuk deretan elemen yang terorganisir dalam satu atau lebih dimensi. Dalam Data Science, array sering digunakan dalam bentuk yang lebih kompleks seperti matriks, yang memungkinkan operasi matematika seperti perkalian matriks dan transformasi linier.

NumPy menjadi salah satu library yang mendukung untuk array multidimensi, yang merupakan dasar dari banyak operasi numerik dalam analisis data.

b. DataFrame

DataFrame adalah salah satu struktur data paling penting dalam Python yang digunakan dalam Data Science, khususnya dalam library Pandas. DataFrame adalah tabel dua dimensi yang terdiri dari baris dan kolom, mirip dengan spreadsheet di Excel atau tabel dalam database relasional. DataFrame memungkinkan manipulasi data yang mudah, seperti filtering, grouping, dan merging data, yang sangat penting dalam proses pembersihan dan eksplorasi data.

c. Series

Series adalah struktur data lain yang disediakan oleh Pandas, yang pada dasarnya adalah satu kolom dari DataFrame. Series adalah array satu dimensi yang dilengkapi dengan label, yang memungkinkan pengindeksan data secara lebih mudah. Series sering digunakan untuk menyimpan data seperti waktu atau urutan angka, dan merupakan elemen dasar dari DataFrame. Kalian perlu tahu bagaimana cara kerja Series karena ini merupakan dasar dari banyak operasi di Pandas.

d. Feature Engineering

Feature engineering adalah proses mengubah data mentah menjadi fitur yang bisa digunakan dalam model machine learning. Python menawarkan banyak tools untuk membantu dalam proses ini, seperti Scikit-Learn untuk melakukan transformasi data, penghapusan outlier, normalisasi, dan lain-lain.

Feature engineering sering dianggap sebagai salah satu bagian paling penting dalam pipeline machine learning, karena fitur yang baik dapat secara signifikan meningkatkan kinerja model.

e. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook adalah tools yang sangat populer di kalangan Data Scientist untuk pengembangan code Python secara interaktif. Jupyter Notebook memungkinkan kalian menulis dan menjalankan code di dalam "notebook" yang juga bisa menyertakan teks deskriptif, visualisasi, dan hasil output secara langsung.

Jadi akan memudahkan dalam proses eksplorasi data, debugging, dan dokumentasi. Jupyter Notebook juga mendukung banyak library visualisasi seperti Matplotlib dan Seaborn.

4. Cara Kerja Python dalam Proses Data Science

Dalam proses Data Science, Python biasanya digunakan melalui serangkaian langkah yang terstruktur, dimulai dari pengumpulan data, pembersihan dan manipulasi data, hingga model building dan evaluasi. Pertama, data scientist mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti database, API, atau file eksternal.

Kemudian, data tersebut dibersihkan dan dimanipulasi menggunakan pustaka seperti Pandas dan NumPy, untuk memastikan data siap digunakan dalam model. Setelah data siap, Python digunakan untuk membangun model machine learning menggunakan pustaka seperti Scikit-Learn atau TensorFlow.

Proses ini diakhiri dengan evaluasi model, di mana hasilnya dianalisis dan digunakan untuk membuat prediksi atau keputusan bisnis. Seluruh proses ini sering dilakukan dalam lingkungan interaktif seperti Jupyter Notebook, yang memungkinkan iterasi cepat dan eksplorasi data yang mendalam.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

Kalian bisa menggunakan Python untuk beragam kebutuhan, bahkan juga untuk membuat model prediksi atau machine learning lainnya. Nah, untuk bisa di level tersebut tentu kalian perlu memahami dasarnya dulu kan? DQLab hadir untuk membantu kalian memahami dasar-dasar machine learning dan ilmu data lainnya!

DQLab adalah platform belajar online yang memiliki metode  HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Menariknya lagi, DQLab juga mengintegrasikan modulnya dengan fitur ChatGPT nih! Fungsinya untuk apa?

• Membantumu mendapatkan penjelasan dari code yang sedang dipelajari.

• Membantumu menemukan code yang salah atau tidak sesuai. 

• Memberikan alternatif solusi dari problem/error yang kalian temukan.

  
  

Jadi, tunggu apalagi? Nikmati pengalaman belajar praktis dan menyenangkan di DQLab dengan Sign Up segera di sini atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!