Keunggulan Python Libraries : Tools Data Scientist

Sebagai seorang data scientist, peran kalian dalam mengolah dan menganalisis data menjadi sangat penting dalam era digital saat ini. Kalian bertanggung jawab untuk mengidentifikasi pola dan tren, serta menyajikan hasil analisis menjadi informasi yang mudah dipahami. Namun, untuk melakukan tugas tersebut, kalian memerlukan tools yang tepat. Salah satunya library pada Python.

Data scientist memerlukan tools tersebut untuk mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis data agar mendapatkan insight penting. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari lebih lanjut beberapa Python libraries. Seperti Pandas, NumPy, Scikit-learn, dan Matplotlib serta Seaborn, dan memahami bagaimana setiap library dapat membantu praktisi data.

1. Pandas

Pandas adalah library yang sangat penting dalam Python untuk analisis data. Salah satu fungsi utamanya adalah menyediakan struktur data yang kuat yang disebut DataFrame. DataFrame memungkinkan data scientist untuk merepresentasikan data dalam bentuk tabular, serupa dengan tabel dalam basis data atau spreadsheet. Dengan DataFrame, data scientist dapat dengan mudah mengakses, memanipulasi, dan menganalisis data.

Selain itu, Pandas juga berfungsi untuk membaca data dari berbagai sumber. Seperti file CSV, Excel, SQL database, JSON, dan HTML. Misalnya, dengan menggunakan fungsi read_csv(), data dapat dimuat ke dalam DataFrame dengan mudah dan cepat. Hal ini memungkinkan data scientist untuk menganalisis  dataset yang ada dengan cepat dan efisien.

Pandas juga menyediakan beragam fungsi untuk membersihkan data, mengubah format data, dan menggabungkan data dari beberapa sumber. Data scientist dapat menggunakan fungsi-fungsi ini untuk membersihkan nilai yang hilang (missing values), menangani duplikasi, mengubah tipe data, dan melakukan operasi manipulasi lainnya. Dengan adanya fungsi ini, data scientist dapat mempersiapkan data secara efisien sebelum memulai analisis.

2. NumPy

Fungsi utama NumPy adalah menyediakan array multidimensional yang efisien untuk menyimpan dan memanipulasi data. Array NumPy memungkinkan data scientist untuk melakukan operasi matematika dan manipulasi data dengan cepat dan efisien. Dengan NumPy, data scientist dapat dengan mudah membuat array multidimensional, baik itu array satu dimensi (vektor), array dua dimensi (matriks), atau array multidimensional dengan dimensi yang lebih tinggi. Array NumPy memungkinkan data scientist untuk menyimpan dan memanipulasi data numerik dalam format yang efisien, sehingga mempercepat proses komputasi.

Selain itu, library ini juga menyediakan berbagai fungsi dan operasi matematika untuk melakukan perhitungan numerik pada array. Data scientist dapat menggunakan fungsi-fungsi seperti penjumlahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian elemen-wise pada array NumPy. Selain itu, juga menyediakan fungsi-fungsi matematika lainnya, seperti trigonometri, eksponensial, logaritma, dan statistik.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

3. Scikit-learn

Fungsi utama dari Scikit-learn adalah menyediakan berbagai algoritma machine learning yang siap digunakan dan fungsi-fungsi untuk melakukan preprocessing data. Scikit-learn memungkinkan data scientist dengan mudah membangun dan menerapkan model machine learning dalam proyek analisis data.

Salah satu kelebihannya adalah kemampuan dalam preprocessing data. Scikit-learn menyediakan berbagai fungsi dan metode untuk melakukan preprocessing data, seperti pemrosesan skala (scaling), pengisian nilai yang hilang (imputation), pengkodean variabel kategori (encoding), dan pemilihan fitur (feature selection). Data scientist dapat menggunakan fungsi-fungsi ini untuk membersihkan, mengubah format, dan mempersiapkan data sebelum dilakukan pemodelan.

Scikit-learn juga menyediakan fitur untuk melakukan model selection dan hyperparameter tuning. Dengan menggunakan alat-alat ini, data scientist dapat mencari dan memilih model terbaik serta menyetel parameter model untuk mencapai performa yang optimal. Selain itu, Scikit-learn juga menyediakan fungsi untuk evaluasi model, seperti metrik evaluasi dan validasi silang (cross-validation), yang membantu data scientist dalam memahami dan mengukur performa model.

4. Matplotlib dan Seaborn

Matplotlib dan Seaborn adalah dua library yang sangat populer untuk visualisasi data. Keduanya menyediakan fungsi-fungsi fleksibel untuk membuat berbagai jenis grafik dan visualisasi yang menarik. Penggunaan Matplotlib dan Seaborn sangat penting bagi data scientist untuk memahami dan mengkomunikasikan hasil analisis data dengan cara yang efektif.

Matplotlib adalah library dasar untuk visualisasi data di Python. Library ini menyediakan berbagai jenis grafik. Termasuk grafik garis, grafik batang, grafik scatter, dan grafik pie. Matplotlib memberikan kontrol penuh terhadap elemen-elemen visual seperti sumbu, label, warna, dan tata letak grafik. Data scientist dapat menggunakannya untuk membuat visualisasi yang disesuaikan sesuai dengan kebutuhan analisis data.

Seaborn adalah library yang dibangun di atas Matplotlib dan dirancang khusus untuk visualisasi data statistik. Seaborn menyediakan tampilan visual yang lebih menarik dan siap pakai untuk berbagai jenis grafik, seperti grafik sebaran (scatter plot), heatmap, box plot, dan violin plot. Library ini juga menyediakan fungsi-fungsi tambahan yang berguna untuk melakukan tugas-tugas seperti normalisasi warna, pengelolaan skala, dan pengaturan gaya visual.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

Tools yang dibutuhkan data scientist tidak hanya yang disebutkan di atas. Masih banyak lagi yang bisa digunakan untuk menghasilkan insight yang berkualitas. Sehingga penting nih untuk kalian mulai mempelajarinya lebih lanjut. DQLab adalah pilihan terbaik untuk belajar. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. 

Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya