Kenali Kekuatan Pandas, Tools Data Scientist
Data Scientist termasuk salah satu profesi yang bekerja lebih banyak secara teknis dibandingkan teori. Namun meskipun begitu, teori tetaplah penting untuk dikuasai untuk menentukan metode terbaik yang akan digunakan. Dalam menyelesaikan tugas-tugasnya, Data Scientist akan membutuhkan tools analisis data. Hal ini memang diperlukan mengingat data yang harus diolah oleh Data Scientist adalah data yang berukuran besar dan beragam bentuknya.
Python merupakan salah satu tools andalan yang sering dipilih oleh Data Scientist untuk mengolah data. Python termasuk salah satu bahasa pemrograman yang mudah untuk dibaca dan ditulis kembali karena mirip dengan bahasa manusia.
Selain itu, Python juga didukung oleh banyak library sehingga bisa mengerjakan banyak pekerjaan. Dalam artikel ini, kita akan membahas salah satu library Python yang kerap kali dimanfaatkan oleh Data Scientist sebagai tools analisis data. Yuk, simak pembahasannya!
1. Pondasi yang Kuat dalam Analisis Data
Pict by Wikipedia
Pandas merupakan sebuah library Python yang telah menjadi salah satu alat utama yang sering dimanfaatkan oleh para Data Scientist dalam menjalankan tugas analisis data. Pandas menyediakan struktur data yang efisien, misalnya saja seperti DataFrame yang memungkinkan pengolahan dan manipulasi data dengan mudah.
Kemampuannya untuk mengimpor data dari berbagai sumber, seperti CSV, Excel, SQL, dan sumber lainnya membuat Pandas bisa dijadikan sebagai pondasi utama bagi para Data Scientist dalam mengeksplorasi dan membersihkan data dengan cepat.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Keampuhan dalam Pemrosesan dan Transformasi Data
Selain memberikan akses yang mudah terhadap data, Pandas juga menyediakan fitur-fitur hebat dalam memproses data. Data Scientist dapat memanfaatkan library ini untuk melakukan operasi-operasi seperti filtering, grouping, merging, dan pivoting data tanpa kerumitan.
Selain itu, fungsi-fungsi lain yang disediakan oleh Pandas seperti groupby, merge, dan pivot_table sangat memungkinkan analisis data yang mendalam dan efisien, serta bisa mempercepat proses pengolahan data sehari-hari.
3. Manipulasi dan Pengelolaan Label Data
Salah satu kekuatan ampuh yang dimiliki Pandas terletak pada kemampuannya dalam hal manipulasi dan pengelolaan label data. Dengan memanfaatkan Pandas, Data Scientist dapat dengan mudah memberikan label pada kolom dan baris sehingga bisa memberikan arti yang jelas pada setiap bagian data.
Dalam hal ini, proses manipulasi dan pemberian label akan meliputi proses pemilihan, penyortiran, serta indexing data dengan sangat intuitif. Fungsi seperti ‘loc’ dan ‘iloc’ memungkinkan pengaksesan data berbasis label atau indeks numerik, memberikan fleksibilitas yang diperlukan dalam eksplorasi data.
4. Integrasi yang Mulus dengan Tools Analisis dan Visualisasi
Pandas juga bisa diintegrasikan dengan baik ke berbagai tools analisis dan visualisasi data lainnya, seperti Matplotlib dan Seaborn. Setelah melakukan manipulasi data menggunakan Pandas, Data Scientist bisa dengan mudah menggambarkan temuan mereka secara visual, membuat grafik, dan membuat visualisasi yang memukau.
Kolaborasi antara Pandas dan tools visualisasi data akan sangat membantu Data Scientist untuk mengkomunikasikan hasil temuannya dengan lebih efektif kepada para stakeholder yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Pandas tidak hanya sekadar library, tetapi lebih menyerupai katalisator bagi keberhasilan banyak project Data Science. Banyaknya kelebihan yang ada pada Pandas merupakan bukti bahwa Pandas memang merupakan salah satu tool paling esensial bagi para Data Scientist. Pembahasan tentang Pandas dan library Python lainnya bisa kamu akses di modul yang tersedia di website DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri