Kuasai 4 Library Python untuk Karir Data Analyst

Sebagai salah satu tools populer di bidang data science, maka tidak heran jika menguasai Python menjadi syarat wajib untuk memiliki karir data analyst yang cemerlang. Python memiliki beragam library yang bisa dimanfaatkan untuk keperluan analisis data. Setidaknya ada empat library dasar yang harus kalian pahami.

Nah, dalam artikel kali ini akan dijelaskan lebih lanjut apa saja library Python tersebut. Mulai dari NumPy hingga Scikit-learn. Masing-masing memiliki fungsionalitas yang berbeda. Dengan mempersiapkan diri sedini mungkin untuk menguasai library tersebut, maka kalian juga semakin mahir dan menjadi praktisi data yang profesional. Cari tahu keempat library tersebut di sini! 

1. NumPy

NumPy menyediakan struktur data yang efisien, yaitu array dan matriks multidimensional, beserta fungsi-fungsi matematika untuk mempermudah proses analisis data. Kelebihan utama NumPy terletak pada kemampuannya untuk melakukan operasi vektorisasi, sehingga proses pengolahan data dalam skala besar dapat dilakukan dengan cepat dan efisien. NumPy juga menyediakan fungsi-fungsi untuk operasi statistik, transformasi Fourier, algebra linear, dan berbagai jenis manipulasi array.

Untuk persiapan karir sebagai data analyst, kalian perlu menguasai NumPy. Dalam analisis data, seringkali kita berurusan dengan dataset yang besar dan kompleks. NumPy membantu kalian melakukan operasi matematika dan statistik secara efisien, serta menyederhanakan proses manipulasi data. Oleh karena itu, pemahaman dan penguasaan NumPy menjadi hal wajib bagi para data analyst.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Pandas

Pandas merupakan salah satu library Python yang populer untuk analisis data dan manipulasi struktur data tabular. Pandas menyediakan dua struktur data inti yaitu series, yang dapat menyimpan data satu dimensi, dan DataFrame, yang merupakan struktur data dua dimensi berupa tabel.

Dengan Pandas, para data analyst dapat dengan mudah membaca, menyaring, menyortir, dan memanipulasi data tabular dalam format yang serupa dengan spreadsheet. Pandas juga menyediakan beragam fungsi untuk menggabungkan, menghitung statistik deskriptif, dan melakukan operasi lainnya pada data.

Dalam berkarir sebagai data analyst, keahlian menggunakan Pandas sangat penting karena banyaknya pekerjaan yang melibatkan manipulasi dan analisis data tabular. Sebagian besar dataset dalam proyek analisis data memiliki struktur tabular, seperti file CSV atau Excel.

Dengan memanfaatkan kemampuan Pandas untuk menangani data yang besar dan kompleks, data analyst dapat dengan cepat dan efisien melakukan eksplorasi data, pembersihan data, dan persiapan data untuk analisis lebih lanjut. 

3. Matplotlib

Dengan Matplotlib, data analyst dapat membuat berbagai jenis grafik dan plot, seperti scatter plot, line plot, bar chart, histogram, dan masih banyak lagi. Matplotlib memudahkan praktisi data untuk mengatur elemen-elemen visual dalam grafik, seperti warna, gaya, dan elemen lainnya sesuai kebutuhan analisis. Dengan ini, visualisasi yang dihasilkan lebih informatif dan menarik, memudahkan data analyst dalam menyampaikan insight dan pola yang ditemukan dalam data.

Jadi, sudah cukup jelas kenapa menguasai Matplotlib sangat dibutuhkan dalam persiapan karir data analyst. Dengan menggunakan Matplotlib, data analyst dapat membuat visualisasi yang jelas dan informatif, sehingga narasi data bisa lebih mudah tersampaikan ke pihak yang berkepentingan.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

4. Scikit-learn

Dikembangkan sebagai open-source dan mendukung tugas machine learning seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan reduksi dimensi, Scikit-learn menyediakan algoritma-algoritma yang efisien dan mudah digunakan untuk analisis data. Library ini juga menawarkan fungsi untuk pemrosesan dan pemilihan fitur, serta modul untuk evaluasi model dan setting parameter.

Oleh karena itu, untuk persiapan karir data analyst, kalian harus mampu menguasai Scikit-learn. Dengan menggunakan library ini, kalian dapat mengimplementasikan model machine learning untuk membuat prediksi atau  mengidentifikasi pola. Scikit-learn mempercepat proses pengembangan model dan menyediakan beragam pilihan untuk evaluasi model machine learning yang lebih baik.

5. Seaborn

Seaborn adalah sebuah library Python yang populer digunakan untuk visualisasi data statistik. Dengan antarmuka yang mudah dipahami dan integrasi yang kuat dengan struktur data pandas, Seaborn memungkinkan pengguna untuk membuat berbagai jenis plot dengan hanya beberapa baris kode. Keunggulan Seaborn juga terletak pada estetika plot yang lebih menarik, berbagai fitur plot statistik yang berguna, serta dukungan untuk plot tingkat tinggi seperti swarm plot, violin plot, dan heatmap. Melalui integrasi yang baik dengan Matplotlib, Seaborn memberikan fleksibilitas tambahan bagi pengguna yang ingin menyesuaikan plot secara lebih detail. Dengan dokumentasi yang komprehensif, Seaborn menjadi pilihan yang populer bagi para ilmuwan data dan analis yang ingin menghasilkan visualisasi data yang informatif dan menarik dengan cepat dan mudah.

Ini kata mentor DQLab Bootcamp Data Analyst with Python! ngin menguasai keempat library Python di atas? 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