TEBUS HOKI! BELI 1 GRATIS 1
Belajar Data 6 BULAN GRATIS 6 BULAN hanya Rp180K!

0 Hari 1 Jam 25 Menit 2 Detik

Intip Kegunaan Python dan R di Bootcamp Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 17-September-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-selasa-03-2023-09-16-092427_x_Thumbnail800.jpg

Saat ini data analyst salah satu role di bidang data science menjadi salah satu profesi yang paling banyak dilirik. Hal ini sebanding dengan ketersediaan data yang meningkat, komputasi yang powerful, dan kebutuhan perusahaan untuk memutuskan suatu kebijakan bisnis berdasarkan analisis membuat data analyst lebih banyak diminati. Faktor lain yang menyebabkan data analyst banyak dilirik adalah karena bisa dipelajari secara mandiri baik melalui bootcamp data analyst ataupun course.


Sayangnya, profesi ini memerlukan banyak keterampilan teknis mulai dari bahasa pemrograman seperti R dan Python hingga tools visualisasi data. Menurut survei yang dilakukan oleh O’Reilly, saat ini R dan Python menjadi dua programming tools yang paling populer.


R dan Python merupakan bahasa pemrograman gratis dan open source. Seiring perkembangan teknologi dan ilmu pengetahuan, fungsi kedua bahasa pemrograman ini mulai berkembang. Salah satunya adalah dalam pipeline data yang mencakup data collection, data exploration, data modeling, dan data visualization.


Pada artikel kali ini, kita akan membahas hal-hal yang akan kita pelajari menggunakan R dan Python di bootcamp data analyst. Penasaran apa saja yang bisa kita lakukan dengan R dan Python? Yuk kita simak bersama!


1. Python dan R untuk Data Exploration

Data Analyst

Source: dreamstime


Untuk menggali dan mengeksplorasi data, kita dapat menggunakan library Python yaitu Pandas. Library Ini bisa menampung data yang berasal dari Excel dalam jumlah besar dengan waktu singkat. Kita dapat memfilter, mengurutkan, dan menampilkan data hanya dalam hitungan detik.


Dengan library ini, kita dapat membersihkan data dengan mengisi nilai yang tidak valid seperti NaN (bukan angka) dengan nilai numerik seperti angka nol. Bahasa pemrograman R dibuat untuk melakukan analisis statistik dari kumpulan data yang besar. R dapat membantu kita menghitung distribusi probabilitas, menerapkan berbagai uji statistik, menggunakan machine learning standar dan teknik data mining. 


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Python dan R untuk Data Collection

Python mendukung semua jenis format data. Beberapa format yang sering digunakan adalah CSV dan JSON yang bersumber dari web. Kita juga bisa mengimpor tabel SQL langsung ke skrip kode. Library Python dapat membantu kita untuk mengambil data dari berbagai situs web hanya dengan sebaris kode.


Kode ini menyederhanakan permintaan HTTP menjadi sebaris kode yang lebih mudah. Dengan kode ini, kita dapat mengambil data dari sebuah website untuk dianalisis sesuai keinginan kita. 

Data Analyst

Source: cuemath


File yang dapat diimpor ke R adalah file dari Excel, CSV, dan file teks. File dari Minitab atau file dalam format SPSS pun dapat diubah menjadi data frame R. Bahasa pemrograman R memiliki packages yang dapat digunakan untuk menghimpun data dari beberapa web.


Salah satu contohnya adalah Rvest yang dapat digunakan untuk  melakukan web scraping dasar, sementara packages magrittr akan membersihkan data dan mengurai informasi yang didapat dari web scraping.


3. Python dan R  untuk Data Modeling

Python memiliki banyak library yang dapat membantu pekerjaan data scientist. Kita dapat menggunakan library NumPy untuk analisis pemodelan numerik dan library SciPy untuk melakukan komputasi dan perhitungan ilmiah.


Kita juga dapat menggunakan library scikit-learn untuk mengakses algoritma machine learning yang powerfull. Untuk melakukan analisis pemodelan tertentu, terkadang kita harus bergantung pada packages di luar fungsi inti R. Ada banyak packages untuk analisis spesifik seperti distribusi poisson dan hukum probabilitas.


4. Python dan R untuk Data Visualization

Untuk membuat visualisasi data menggunakan Python, kita dapat memanfaatkan Notebook IPython yang ada di Anaconda. Kita dapat menggunakan library Matplotlib untuk menghasilkan grafik dan bagan dari data. Kita juga dapat menggunakan Plot.ly untuk membuat grafik dengan desain yang lebih baik.


Fungsi nbconvert dapat kita gunakan untuk mengubah notebook Python menjadi dokumen HTML. Fungsi ini digunakan untuk menyisipkan potongan kode yang diformat dengan baik ke dalam situs web dan banyak digunakan untuk membuat tutorial online tentang cara belajar Python.

Data Analyst

Source: dqlab.id


R didesain untuk analisis statistik dan menginterpretasikan hasil. Kita bisa membuat diagram dan plot dan menyimpannya dalam format png, jpg,  PDF, dan lain sebagainya. Untuk membuat visualisasi data yang lebih kompleks dan memiliki tampilan yang menarik, kita bisa menggunakan packages ggplot2 untuk membuat plot atau grafik.


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 


Yuk ikuti bootcamp dari DQLab dan nikmati modul-modul data science menarik yang bisa boosting skill data analyst kamu! 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. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python berikut untuk informasi lebih lengkapnya!


Penulis: Galuh Nurvinda K


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 :