3.3 TRIPLE THE SALE!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp130K!

0 Hari 1 Jam 4 Menit 38 Detik

Catat, Ini Tips Gunakan Python pada Data Science

Belajar Data Science di Rumah 11-Desember-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-01-2023-12-11-155756_x_Thumbnail800.jpg

Python memang menjadi salah satu bahasa pemrograman yang banyak digunakan untuk keperluan data science. Selain mudah dipahami, Python juga memiliki fungsionalitas yang lengkap. Tapi tentunya untuk bisa menggunakan dengan baik, SahabatDQ perlu persiapan yang matang. Semakin kuat dasar-dasar yang kalian miliki, semakin efisien juga penggunaannya.


Nah, dalam artikel ini akan diberikan beberapa tips yang bisa kalian terapkan ketika memutuskan menggunakan Python sebagai bahasa pemrograman dalam data science. Dengan menerapkan tips-tips berikut, diharapkan kalian bisa lebih mudah untuk menyelesaikan projek data science dan menghasilkan insight yang berguna. Langsung cari tahu tips tersebut di sini!


1. Paham dasar-dasar Python

Python

Pahami berbagai jenis struktur data di Python seperti list, tuple, set, dan dictionary. Ketahui cara mengakses, memodifikasi, dan memanipulasi elemen-elemen dalam struktur data ini. Misalnya, pemahaman tentang bagaimana menggunakan indeks dalam list atau cara menggabungkan dua dictionary.


Pelajari konsep dasar fungsi di Python, termasuk cara mendefinisikan dan memanggil fungsi. Pemahaman ini melibatkan parameter, argumen, nilai kembalian, dan ruang lingkup variabel. Kemampuan untuk membuat dan menggunakan fungsi mempermudah pengorganisasian code dan memfasilitasi pembacaan serta pemeliharaan code.


Ketahui cara menggunakan struktur if, else, dan loop (for, while). Hal ini penting untuk mengendalikan jalannya program berdasarkan kondisi tertentu atau untuk melakukan iterasi terhadap elemen-elemen dalam suatu struktur data. Contoh penggunaannya misal melakukan iterasi melalui elemen dalam list atau menjalankan blok kode hanya jika suatu kondisi terpenuhi.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


2. Gunakan IDE yang Sesuai Preferensi

Python

Pilihan Integrated Development Environment (IDE) dapat memiliki dampak signifikan terhadap produktivitas dan kenyamanan saat bekerja dengan Python untuk keperluan data science. Beberapa IDE yang populer untuk pengembangan Python antara lain Jupyter notebook, PyCharm atau visual studio code.


Jupyter notebooks sangat interaktif. Memungkinkan untuk mengeksekusi code dalam blok-blok terpisah, sehingga memudahkan eksplorasi data dan analisis interaktif. Selain itu, juga mendukung visualisasi data langsung di dalam notebook. IDE satu ini cocok untuk membuat laporan dan dokumentasi karena menggabungkan code, teks, dan visualisasi.


PyCharm memiliki fungsionalitas yang lebih lengkap. IDE satu ini menyediakan banyak fitur seperti debugging, refactorings, dan integrasi dengan sistem manajemen versi. Juga memudahkan manajemen lingkungan virtual untuk isolasi proyek-proyek Python. Sayangnya, tidak sepenuhnya gratis. Versi Professional menawarkan fitur-fitur lanjutan dan memerlukan lisensi berbayar.


Nah, bagi kalian yang pemula visual studio code (VSC) juga bisa dipertimbangkan. Memiliki performa yang baik dan ringan. Selain itu, juga memberikan dukungan untuk banyak ekstensi yang dapat disesuaikan sesuai kebutuhan. Namun, untuk beberapa fitur, mungkin diperlukan konfigurasi tambahan atau instalasi ekstensi.


3. Mengenal Fungsi Library Python

Python

Python memiliki sejumlah library yang sangat berguna dalam melakukan berbagai projek data science. Memahami dan menguasai library dasar ini akan membantu kalian meningkatkan efisiensi dan fleksibilitas dalam memanipulasi dan menganalisis data. Pertama, ada NumPy.


NumPy menyediakan fungsi-fungsi untuk operasi matematika seperti array, matriks, dan perhitungan statistik. Memungkinkan manipulasi array N-dimensi untuk efisiensi komputasi. Selain itu, Fasilitas broadcasting memungkinkan operasi pada array berukuran berbeda.


Ada juga library Pandas. Library Pandas menyediakan DataFrame untuk memanipulasi data tabular. Memudahkan pembersihan, transformasi, dan pemrosesan data. Serta mendukung proses membaca atau menulis data dari dan ke berbagai sumber data.


Untuk keperluan visualisasi data, kalian bisa menggunakan library Matplotlib dan Seaborn. Mulai dari grafik sederhana seperti grafik garis, sampai visualisasi yang kompleks seperti dashboard dapat menggunakan kedua library ini. Bahkan kalian juga bisa menyesuaikan warna dan komposisi lainnya agar data lebih menarik.


Tidak kalah penting ada library Scikit-learn. Library yang menyediakan algoritma-algoritma machine learning untuk klasifikasi, regresi, clustering, dan lainnya. Sehingga memudahkan pemodelan dan evaluasi performa model machine learning. Dengan menguasai library dasar Python untuk data science, kalian dapat lebih efektif dalam melakukan analisis, visualisasi, dan pengolahan data, serta membangun model machine learning.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


4. Eksplorasi Beragam Algoritma ML

Python

Setiap algoritma memiliki karakteristik dan performa yang berbeda tergantung pada tipe data dan masalah yang dihadapi. Mulailah dengan memahami klasifikasi algoritma, seperti decision trees, support vector machines, k-nearest neighbors, dan naive Bayes. Algoritma regresi, seperti linear regression dan random forests, juga penting untuk memprediksi nilai kontinu.


Selain itu, tak lupa eksplorasi dalam domain unsupervised learning, seperti k-means clustering atau algoritma hierarchical clustering untuk pengelompokan data tanpa label. Dengan eksplorasi ini, kalian dapat memilih algoritma yang paling sesuai dengan karakteristik data dan mendapatkan insight yang lebih dalam dari analisis.


Agar eksplorasi algoritma machine learning menjadi efektif, mulailah dengan memahami prinsip dasar setiap algoritma dan bagaimana caranya bekerja dengan tipe data tertentu. Lakukan eksperimen dengan berbagai parameter dan tuning model untuk memahami cara meningkatkan performa algoritma.


Gunakan dataset berbeda-beda dan terapkan cross validation untuk memastikan generalisasi yang baik. Selain itu, manfaatkan sumber daya online seperti dokumentasi, tutorial, dan komunitas untuk mendapatkan pemahaman tambahan.


Tertarik untuk belajar Python lebih lanjut? DQLab siap membantu kalian! 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!


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya


Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :