Dasar-Dasar Aplikasi Python untuk Data Science
Python menjadi pilihan utama bagi banyak data scientist dan data analyst di seluruh dunia. Bahasa pemrograman ini tidak hanya membantu penulisan kode yang lebih cepat dan efisien tetapi juga memudahkan kolaborasi antar tim dengan beragam latar belakang teknis.
Sintaksis Python yang sederhana membuatnya sangat cocok untuk pemula, sementara fleksibilitasnya dapat digunakan dalam berbagai skenario, dari analisis data sederhana hingga proyek kecerdasan buatan yang kompleks.
Python menawarkan sejumlah library seperti Pandas, NumPy, Matplotlib, dan SciPy, yang sangat berguna untuk tugas-tugas data science. Library-library ini menyediakan fungsi-fungsi dan alat yang dibutuhkan untuk manipulasi data, analisis statistik, dan visualisasi data, yang dapat membantu data scientist untuk mengolah dan menganalisis data dengan lebih efektif dan efisien.
Dengan semua keunggulan yang dimiliki, tidak mengherankan jika Python menjadi bahasa pemrograman yang dominan dalam dunia data science.
Pada artikel ini, kita akan membahas empat dasar-dasar Python untuk data science dan aplikasinya. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Pengolahan Data dengan Pandas
Pandas adalah pustaka Python yang sangat powerful untuk pengolahan data. Dengan Pandas, kita dapat dengan mudah membaca, menulis, dan memanipulasi data dalam berbagai format seperti CSV, Excel, SQL, dan JSON. Dasar-dasar library Pandas yang harus dipahami adalah dataframe dan series.
Dataframe adalah struktur data dua dimensi yang mirip dengan tabel dalam basis data atau spreadsheet sedangkan series adalah struktur data satu dimensi yang dapat diartikan sebagai kolom tunggal dalam DataFrame.
Selain itu, dengan Pandas kita dapat melakukan berbagai operasi seperti menggabungkan, mengelompokkan, dan membersihkan data dengan mudah.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Analisis Data dengan NumPy
NumPy adalah library fundamental untuk komputasi ilmiah di Python. NumPy menyediakan dukungan untuk array multidimensi yang besar dan fungsi matematika tingkat tinggi untuk operasi pada array ini. Hal basic yang harus dipahami saat menggunakan library ini adalah array.
Array adalah struktur data utama dalam NumPy yang digunakan untuk menyimpan dan memanipulasi data numerik. NumPy sering digunakan sebagai dasar untuk library lain yang lebih kompleks, seperti Pandas dan SciPy.
3. Visualisasi Data dengan Matplotlib dan Seaborn
Visualisasi data adalah langkah penting dalam data science untuk memahami data dan menyampaikan temuan. Matplotlib dan Seaborn adalah dua library populer untuk visualisasi data di Python. Dalam matplotlib kita harus memahami grafik dasar seperti garis, batang, dan scatter plot. Sedangkan dalam seaborn kita akan menggunakan grafik yang lebih kompleks dan menarik secara visual.
4. Machine Learning dengan Scikit-learn
Scikit-learn adalah pustaka Python yang digunakan untuk machine learning. Scikit-learn menyediakan alat-alat sederhana namun efisien untuk analisis data dan pemodelan prediktif. Ada beberapa algoritma machine learning yang bisa digunakan dengan Scikit-learn.
Scikit-learn menyediakan berbagai algoritma dan alat untuk evaluasi model, menjadikannya pilihan utama bagi data scientist untuk membangun dan mengevaluasi model machine learning.
Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL
Python adalah alat yang sangat kuat dan serbaguna dalam data science, dengan berbagai pustaka yang memudahkan pengolahan, analisis, visualisasi, dan pemodelan data. Dengan memahami dasar-dasar Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, dan Scikit-learn, kita dapat mulai melakukan analisis data yang kompleks dan membangun model prediktif yang canggih. Investasi waktu untuk mempelajari alat-alat ini akan memberikan manfaat besar dalam karir data science kita.
Yuk pelajari berbagai library python bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K