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

0 Hari 3 Jam 58 Menit 50 Detik

Fungsi Python sebagai Pendukung Karir Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 28-Desember-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-01-2023-12-26-205753_x_Thumbnail800.jpg

Menjadi salah satu bahasa pemrograman yang sangat populer bagi praktisi data, tentu Python memiliki sejumlah keunggulan dibandingkan bahasa lainnya. Jadi tidak heran semakin ahli kalian menggunakan Python, maka semakin cemerlang juga karir kalian. Begitu juga jika ingin menjadi seorang data scientist. Hampir semua tanggung jawab kalian bisa diselesaikan dengan Python.


Lalu apa saja fungsi Python sebagai pendukung karir data scientist? Nah, di artikel kali ini kita akan bahas lebih lanjut setidaknya ada empat fungsi Python. Mulai dari sebagai tools manipulasi dan cleaning data hingga diperlukan untuk membuat model prediksi yang beragam sesuai kebutuhan bisnis. Yuk, langsung cari tahu lebih lanjut dengan membaca pembahasan berikut ini!


1. Tools Manipulasi dan Cleaning Data

Python

Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang sangat populer dalam dunia data science karena berbagai alasan. Sebagai alat manipulasi data, Python memiliki library Pandas yang memungkinkan data scientist dengan mudah mengimpor, menyortir, dan membersihkan data dalam format yang berbeda.


Pandas juga menyediakan struktur data yang efisien seperti DataFrames, yang memudahkan dalam analisis dan transformasi data. Dengan Python, data scientist dapat dengan cepat mengeksplor dan memahami dataset, menangani missing value, menggabungkan dataset, dan mengubah struktur data.


Selain itu, Python juga menyediakan library seperti NumPy untuk operasi numerik, Matplotlib dan Seaborn untuk visualisasi data, serta scikit-learn untuk machine learning. Dengan kombinasi library ini, data scientist dapat melakukan analisis statistik, membangun model prediktif, dan mengevaluasi kinerja model secara efisien.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Melakukan Proses Analisis Data

Python

Penerapan teknik machine learning menjadi aspek penting dalam analisis data, dan Python memiliki library scikit-learn yang menyediakan algoritma machine learning yang siap pakai. Dengan menggunakan Python, data scientist dapat membangun model prediktif untuk melakukan analisis lebih lanjut, membuat prediksi, dan mengoptimalkan keputusan berdasarkan data.


Fleksibilitas Python dalam menyediakan solusi dari analisis sederhana hingga penggunaan teknologi canggih membuatnya menjadi tools yang sangat diperlukan dalam mendukung langkah-langkah analisis data yang kompleks, membantu data scientist mencapai pemahaman mendalam dan solusi yang bernilai tambah dari data yang ditangani.


3. Visualisasi Data yang Lebih Menarik

Python

Python juga memiliki peran membuat visualisasi data yang menarik dan informatif, sehingga mendukung data scientist dalam menyampaikan temuan mereka dengan cara yang mudah dipahami. Matplotlib, Seaborn, dan Plotly adalah beberapa library visualisasi data yang sangat populer untuk kebutuhan ini. Keberagaman pilihan grafik, diagram, dan palet warna memungkinkan data scientist untuk membuat visualisasi yang dapat menyampaikan informasi dengan cara yang paling efektif. 


Selain itu, Python juga dapat digunakan untuk membangun aplikasi web interaktif dengan menggunakan library seperti Dash dan Bokeh. Jadi, data scientist bisa membuat dashboard interaktif yang mempermudah stakeholder untuk memahami data dengan lebih mendalam. Dengan kemampuan ini, Python membantu data scientist mengkomunikasikan insight secara visual dengan lebih efektif, dan menyajikan hasil analisis data dengan cara yang lebih persuasif dan menarik.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


4. Membangun Model Prediksi yang Beragam

Python

Python berperan penting dalam membangun model prediksi yang beragam, menjadikannya sebagai pilihan utama bagi data scientist dalam mengatasi tantangan pemodelan di berbagai domain. Scikit-learn, sebuah library machine learning yang populer pada Python, menyediakan beragam algoritma prediktif yang dapat digunakan untuk berbagai masalah, mulai dari klasifikasi hingga regresi.


TensorFlow dan PyTorch juga merupakan library Python yang baik untuk membangun deep learning. Dengan menggunakan Python dalam membangun model prediksi yang beragam, data scientist dapat menjawab pertanyaan yang lebih kompleks dan memberikan solusi yang lebih canggih dalam bidang data.


Jadi, bisa disimpulkan Python sangat menunjang karir data scientist. Sudah siap untuk mempelajarinya? Jangan lewatkan kesempatan untuk mulai belajar bersama DQLab. Saat ini, DQLab memberikan fasilitas Live Class yang membantu kalian untuk memahami penggunaan Python secara menyeluruh.


Salah satunya adalah Bootcamp Data Analyst with Python & R. Pada kelas ini, kalian akan belajar skill Data Analyst secara intensif lewat materi fundamental Python & SQL untuk mengolah dan menganalisa data. Kalian bisa mengakses rekaman dan materi selamanya dengan satu kali daftar, loh!


Tidak hanya itu, DQLab juga memiliki modul pembelajaran online yang bisa kalian akses kapanpun dan dimanapun! Apa keunggulan modul pembelajaran DQLab?

  • Terintegrasi dengan Chat GPT yang membantu menjelaskan konsep serta coding yang tepat jika ada error

  • Dapat diakses kapanpun dan dimanapun

  • Dilengkapi Live Code Editor sehingga praktis tanpa perlu aplikasi tambahan


Tunggu apalagi, yuk segera Sign Up dan daftarkan diri kalian untuk mempersiapkan karir yang cemerlang bersama DQLab 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 :