[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 15 Jam 13 Menit 9 Detik 

Cara Instalasi Python dan Pelajari Library Lengkap untuk Analisis Data

Belajar Data Science di Rumah 07-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/82506a365c16a9161f4d99bcd7770bcf_x_Thumbnail800.jpg

Python adalah salah satu bahasa paling populer yang digunakan oleh para ilmuwan data dan pengembang perangkat lunak untuk tugas-tugas ilmu data. Ini dapat digunakan untuk memprediksi hasil, mengotomatisasi tugas, merampingkan proses, dan menawarkan wawasan intelijen bisnis. Dimungkinkan untuk bekerja dengan data dalam vanilla Python, tetapi ada beberapa perpustakaan sumber terbuka yang membuat tugas data Python jauh lebih mudah. sahabat data pasti pernah mendengar beberapa di antaranya, tetapi apakah ada perpustakaan bermanfaat yang mungkin sahabat data lewatkan? Berikut adalah daftar pustaka Python terpenting untuk tugas ilmu data, yang mencakup area seperti pemrosesan data, pemodelan, dan visualisasi.


Karena Python adalah bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan saat ini. Ketika datang untuk memecahkan tugas dan tantangan ilmu data, Python tidak pernah berhenti mengejutkan penggunanya. Sebagian besar ilmuwan data sudah memanfaatkan kekuatan pemrograman Python setiap hari. Python adalah bahasa yang mudah dipelajari, mudah di-debug, banyak digunakan, berorientasi objek, sumber terbuka, berkinerja tinggi, dan masih banyak lagi manfaat pemrograman Python. Python telah dibangun dengan library Python yang luar biasa untuk ilmu data yang digunakan oleh programmer setiap hari dalam memecahkan masalah.


Lalu apa saja Library yang paling banyak digunakan untuk melakukan pemrosesan data di python? Yuk simak bersama DQLab Academy!


1. Penambangan Data

a. Scrapy

Salah satu perpustakaan ilmu data Python paling populer, Scrapy membantu membangun program perayapan (bot laba-laba) yang dapat mengambil data terstruktur dari web – misalnya, URL atau info kontak. Ini adalah alat yang hebat untuk menggores data yang digunakan, misalnya, model pembelajaran mesin Python.


Pengembang menggunakannya untuk mengumpulkan data dari API. Kerangka kerja lengkap ini mengikuti prinsip Jangan Ulangi Diri Sendiri dalam desain antarmukanya. Hasilnya, alat ini menginspirasi pengguna untuk menulis kode universal yang dapat digunakan kembali untuk membuat dan menskalakan perayap besar.


b. Beautiful Soup

BeautifulSoup adalah perpustakaan lain yang sangat populer untuk perayapan web dan pengikisan data. Jika Anda ingin mengumpulkan data yang tersedia di beberapa situs web tetapi tidak melalui CSV atau API yang tepat, BeautifulSoup dapat membantu Anda mengikisnya dan mengaturnya ke dalam format yang Anda butuhkan.


Baca juga : Yuk Cari Tahu Perbedaan Python R dan SQL


2. Pemrosesan dan Pemodelan Data

a. NumPy

NumPy (Python Numerik) adalah alat yang sempurna untuk komputasi ilmiah dan melakukan operasi array dasar dan lanjutan.


Library ini menawarkan banyak fitur praktis yang melakukan operasi pada n-array dan matriks dengan Python. Ini membantu untuk memproses array yang menyimpan nilai dari tipe data yang sama dan membuat operasi matematika pada array (dan vektorisasinya) menjadi lebih mudah. Faktanya, vektorisasi operasi matematika pada tipe array NumPy meningkatkan kinerja dan mempercepat waktu eksekusi.


b. SciPy

Library yang berguna ini mencakup modul untuk aljabar linier, integrasi, pengoptimalan, dan statistik. Fungsionalitas utamanya dibangun di atas NumPy, jadi arraynya menggunakan perpustakaan ini. SciPy sangat cocok untuk semua jenis proyek pemrograman ilmiah (sains, matematika, dan teknik). Ini menawarkan rutinitas numerik yang efisien seperti optimasi numerik, integrasi, dan lainnya dalam submodul. Dokumentasi ekstensif membuat bekerja dengan perpustakaan ini sangat mudah.


c. Panda

Pandas adalah pustaka yang dibuat untuk membantu pengembang bekerja dengan data "berlabel" dan "relasional" secara intuitif. Ini didasarkan pada dua struktur data utama: "Seri" (satu dimensi, seperti daftar item) dan "Bingkai Data" (dua dimensi, seperti tabel dengan banyak kolom). Pandas memungkinkan mengonversi struktur data ke objek DataFrame, menangani data yang hilang, dan menambahkan/menghapus kolom dari DataFrame, memasukkan file yang hilang, dan memplot data dengan histogram atau kotak plot. Ini harus dimiliki untuk perselisihan, manipulasi, dan visualisasi data.


(Ingin belajar panda? Lihat kursus dasar NumPy dan Pandas Dataquest, atau salah satu dari banyak tutorial panda gratis kami.)


d. Keras

Keras adalah perpustakaan yang bagus untuk membangun jaringan saraf dan pemodelan. Ini sangat mudah digunakan dan memberi pengembang tingkat ekstensibilitas yang baik. Library memanfaatkan paket lain, (Theano atau TensorFlow) sebagai backendnya. Selain itu, Microsoft mengintegrasikan CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit) untuk berfungsi sebagai backend lain. Ini adalah pilihan yang bagus jika Anda ingin bereksperimen dengan cepat menggunakan sistem yang ringkas – pendekatan desain minimalis benar-benar terbayar!


e. SciKit-Learn

Ini adalah standar industri untuk proyek ilmu data yang berbasis di Python. Scikits adalah sekelompok paket di SciPy Stack yang dibuat untuk fungsi tertentu – misalnya, pemrosesan gambar. Scikit-learn menggunakan operasi matematika SciPy untuk mengekspos antarmuka ringkas ke algoritme pembelajaran mesin yang paling umum.


Ilmuwan data menggunakannya untuk menangani pembelajaran mesin standar dan tugas penambangan data seperti pengelompokan, regresi, pemilihan model, pengurangan dimensi, dan klasifikasi. Keuntungan lain? Muncul dengan dokumentasi berkualitas dan menawarkan kinerja tinggi.


f. PyTorch

PyTorch adalah kerangka kerja yang sempurna untuk ilmuwan data yang ingin melakukan tugas pembelajaran mendalam dengan mudah. Alat ini memungkinkan melakukan komputasi tensor dengan akselerasi GPU. Ini juga digunakan untuk tugas lain – misalnya, untuk membuat grafik komputasi dinamis dan menghitung gradien secara otomatis. PyTorch didasarkan pada Torch, yang merupakan perpustakaan pembelajaran mendalam sumber terbuka yang diimplementasikan dalam C, dengan pembungkus di Lua.


g. TensorFlow

TensorFlow adalah kerangka kerja Python populer untuk pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, yang dikembangkan di Google Brain. Ini adalah alat terbaik untuk tugas-tugas seperti identifikasi objek, pengenalan suara, dan banyak lainnya. Ini membantu dalam bekerja dengan jaringan saraf tiruan yang perlu menangani beberapa set data. Library mencakup berbagai pembantu lapisan (tflearn, tf-slim, skflow), yang membuatnya lebih fungsional. TensorFlow terus diperluas dengan rilis barunya – termasuk perbaikan pada potensi kerentanan keamanan atau peningkatan dalam integrasi TensorFlow dan GPU.


h. XGBoost

Gunakan perpustakaan ini untuk menerapkan algoritme pembelajaran mesin di bawah kerangka Gradient Boosting. XGBoost portabel, fleksibel, dan efisien. Ini menawarkan peningkatan pohon paralel yang membantu tim untuk menyelesaikan banyak masalah ilmu data. Keuntungan lain adalah pengembang dapat menjalankan kode yang sama pada lingkungan terdistribusi utama seperti Hadoop, SGE, dan MPI.


3. Visualisasi data

a. Matplotlib

Ini adalah perpustakaan ilmu data standar yang membantu menghasilkan visualisasi data seperti diagram dan grafik dua dimensi (histogram, scatterplot, grafik koordinat non-Cartesian). Matplotlib adalah salah satu pustaka plot yang sangat berguna dalam proyek ilmu data — Matplotlib menyediakan API berorientasi objek untuk menyematkan plot ke dalam aplikasi.


Berkat perpustakaan inilah Python dapat bersaing dengan alat-alat ilmiah seperti MatLab atau Mathematica. Namun, pengembang perlu menulis lebih banyak kode daripada biasanya saat menggunakan pustaka ini untuk menghasilkan visualisasi tingkat lanjut. Perhatikan bahwa pustaka plot populer bekerja dengan lancar dengan Matplotlib.


b. Seaborn

Seaborn didasarkan pada Matplotlib dan berfungsi sebagai alat pembelajaran mesin Python yang berguna untuk memvisualisasikan model statistik – peta panas dan jenis visualisasi lain yang merangkum data dan menggambarkan distribusi keseluruhan. Saat menggunakan perpustakaan ini, Anda mendapatkan manfaat dari galeri visualisasi yang luas (termasuk yang kompleks seperti deret waktu, plot gabungan, dan diagram biola).


c. Bokeh

Pustaka ini adalah alat yang hebat untuk membuat visualisasi interaktif dan skalabel di dalam browser menggunakan widget JavaScript. Bokeh sepenuhnya independen dari Matplotlib. Ini berfokus pada interaktivitas dan menyajikan visualisasi melalui browser modern – mirip dengan Dokumen Berbasis Data (d3.js). Ini menawarkan satu set grafik, kemampuan interaksi (seperti menghubungkan plot atau menambahkan widget JavaScript), dan gaya.


d. Plot

Alat berbasis web untuk visualisasi data yang menawarkan banyak grafik out-of-box yang berguna – Anda dapat menemukannya di situs web Plot.ly. Perpustakaan bekerja sangat baik dalam aplikasi web interaktif. Pembuatnya sibuk memperluas perpustakaan dengan grafik dan fitur baru untuk mendukung beberapa tampilan tertaut, animasi, dan integrasi crosstalk.


e. pidot

Pustaka ini membantu menghasilkan grafik berorientasi dan non-berorientasi. Ini berfungsi sebagai antarmuka ke Graphviz (ditulis dengan Python murni). Anda dapat dengan mudah menunjukkan struktur grafik dengan bantuan perpustakaan ini. Itu berguna saat Anda mengembangkan algoritme berdasarkan jaringan saraf dan pohon keputusan.


4. Presentasi Data

Presentasi Data adalah langkah terakhir dari proses Ilmu Data. Ini memungkinkan untuk menyajikan hasil analisis kepada khalayak yang lebih luas. Banyak alat yang dapat digunakan untuk Penyajian Data. Di sini saya hanya mengusulkan beberapa perpustakaan untuk membangun presentasi dengan cepat.

a. Streamlit

Streamlit adalah perpustakaan yang memungkinkan untuk membangun aplikasi web dalam hitungan menit dan menyebarkannya secara instan, hanya dalam beberapa baris kode.

Tetap disini untuk mempelajari sesuatu tentang Streamlit ;P

b. Gradio

Gradio adalah library yang menyediakan antarmuka untuk model Machine Learning. Hasil dapat diintegrasikan langsung ke notebook Python, atau dibagikan melalui tautan dengan siapa pun.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


5. Belajar Coding Dasar bersama DQLab Academy

Berapa banyak dari kesalahan umum ini yang pernah sahabat data lakukan? Hal Ini bisa membuat frustasi pada awalnya, tetapi membuat kesalahan membuat kita menjadi programmer yang lebih baik, selama kita berusaha untuk mempelajarinya. Meskipun langkah pertama mungkin sulit, jangan mudah menyerah, dan terus coding yuk bersama DQLab Academy!



Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!