Library Pengolahan Data Science di Python

Python untuk data science adalah salah satu hak yang sangat related di tahun 2021. Mengapa demikian? Karena ilmu data adalah studi tentang data. Ini melibatkan pengembangan metode perekaman, penyimpanan, dan analisis data untuk mengekstrak informasi yang berguna secara efektif. Tujuan dari ilmu data adalah untuk mendapatkan wawasan dan pengetahuan dari semua jenis data baik terstruktur maupun tidak terstruktur.

Ilmu data terkait dengan ilmu komputer, tetapi merupakan bidang yang terpisah. Ilmu komputer melibatkan pembuatan program dan algoritma untuk merekam dan memproses data, sedangkan ilmu data mencakup semua jenis analisis data, yang mungkin atau mungkin tidak menggunakan komputer. Ilmu data lebih erat kaitannya dengan bidang matematika Statistika, yang meliputi pengumpulan, pengorganisasian, analisis, dan penyajian data.

Karena sejumlah besar data yang dipelihara oleh perusahaan dan organisasi modern, ilmu data telah menjadi bagian integral dari TI. Misalnya, perusahaan yang memiliki petabyte data pengguna dapat menggunakan ilmu data untuk mengembangkan cara yang efektif untuk menyimpan, mengelola, dan menganalisis data. Perusahaan dapat menggunakan metode ilmiah untuk menjalankan tes dan mengekstrak hasil yang dapat memberikan wawasan yang berarti tentang penggunanya.

Semakin banyak perusahaan yang menyadari pentingnya ilmu data, AI, dan pembelajaran mesin. Terlepas dari industri atau ukurannya, organisasi yang ingin tetap kompetitif di era data besar perlu mengembangkan dan menerapkan kemampuan ilmu data secara efisien atau berisiko tertinggal.

Yuk kenali library python untuk Data Science bersama DQLab!

1. Library Matematis

a. NumPy

NumPy adalah salah satu Pustaka Python paling penting untuk komputasi ilmiah dan banyak digunakan untuk aplikasi Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam. NumPy adalah singkatan dari NUMerical PYthon. Algoritma pembelajaran mesin adalah komputasi yang kompleks dan membutuhkan operasi array multidimensi. NumPy menyediakan dukungan untuk objek array multidimensi besar dan berbagai alat untuk bekerja dengannya. Berbagai perpustakaan lain yang akan kita bahas lebih lanjut seperti Pandas, Matplotlib dan Scikit-learn dibangun di atas perpustakaan yang luar biasa ini!

b. SciPy

SciPy (Scientific Python) adalah perpustakaan masuk untuk komputasi ilmiah yang banyak digunakan di bidang matematika, sains, dan teknik. Ini setara dengan menggunakan Matlab yang merupakan alat berbayar. SciPy seperti yang dikatakan Dokumentasi adalah “ œmenyediakan banyak rutinitas numerik yang ramah pengguna dan efisien seperti rutinitas untuk integrasi dan pengoptimalan numerik. Itu dibangun di atas perpustakaan NumPy.

Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!

2. Data Scraping

a. Beautiful Soup

BeautifulSoup adalah perpustakaan penguraian luar biasa dengan Python yang memungkinkan pengikisan web dari dokumen HTML dan XML. BeautifulSoup secara otomatis mendeteksi penyandian dan menangani dokumen HTML dengan anggun bahkan dengan karakter khusus. Kami dapat navigasi dokumen yang diuraikan dan menemukan apa yang kami butuhkan yang membuatnya cepat dan mudah untuk mengekstrak data dari halaman web. Pada artikel ini, kita akan mempelajari cara membuat web scraper menggunakan Beautifulsoup secara mendetail.

b. Scrapy

‹‹Scrapy adalah kerangka kerja Python untuk pengikisan web skala besar. Ini memberi sahabat data semua alat yang sahabat data butuhkan untuk mengekstrak data dari situs web secara efisien, memprosesnya sesuai keinginan, dan menyimpannya dalam struktur dan format pilihan sahabat data.

3. Eksplorasi Data

a. Pandas

Dari Eksplorasi Data hingga visualisasi hingga analisis. Pandas adalah perpustakaan maha kuasa yang harus sahabat data kuasai! Pandas adalah paket sumber terbuka. Ini membantu sahabat data untuk melakukan analisis data dan manipulasi data dalam bahasa Python. Selain itu, ini memberi kami struktur data yang cepat dan fleksibel yang memudahkan untuk bekerja dengan data relasional dan terstruktur.

b. matplotlib

Matplotlib adalah perpustakaan paling populer untuk eksplorasi dan visualisasi data di ekosistem Python. Setiap perpustakaan lain dibangun di atas perpustakaan ini. Matplotlib menawarkan bagan dan penyesuaian tanpa akhir dari histogram hingga scatterplots, matplotlib meletakkan berbagai warna, tema, palet, dan opsi lain untuk menyesuaikan dan mempersonalisasi plot kami. matplotlib berguna apakah sahabat data melakukan eksplorasi data untuk proyek pembelajaran mesin atau membuat laporan untuk pemangku kepentingan, itu pasti perpustakaan paling praktis!

4. Machine Learning 

a. Sklearn

Sklearn adalah Swiss Army Knife dari perpustakaan ilmu data. Ini adalah alat yang sangat diperlukan dalam gudang ilmu data sahabat data yang akan mengukir jalan melalui rintangan yang tampaknya tak tergoyahkan. Dengan kata sederhana, ini digunakan untuk membuat model pembelajaran mesin. Scikit-learn mungkin adalah perpustakaan paling berguna untuk pembelajaran mesin dengan Python. Pustaka sklearn berisi banyak alat yang efisien untuk pembelajaran mesin dan pemodelan statistik termasuk klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan pengurangan dimensi.

b. PyCaret

Bosan menulis baris kode tanpa akhir untuk membangun model pembelajaran mesin sahabat data? PyCaret adalah pustaka pembelajaran mesin sumber terbuka dengan Python yang membantu sahabat data mulai dari persiapan data hingga penerapan model. Ini membantu sahabat data menghemat banyak waktu dengan menjadi pustaka kode rendah.

Ini adalah pustaka pembelajaran mesin yang mudah digunakan yang akan membantu sahabat data melakukan eksperimen pembelajaran mesin ujung ke ujung, baik itu dengan memasukkan nilai yang hilang, menyandikan data kategorikal, rekayasa fitur, penyetelan hyperparameter, atau membangun model ensemble. Ini adalah sumber yang bagus bagi sahabat data untuk mempelajari PyCaret.

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

5. Kenali Algoritma Data Science bersama DQLab!

Halo sahabat data, DQLab menyediakan berbagai pilihan kelas mulai dari data engineer, data analyst, sampai data analyst. Sahabat data dapat mempelajari mulai dari hal yang basic sampai ke hal yang cukup complicated. Penasaran yuk coba subscribe kelasnya dan nikmati belajar anti ribet dengan environment DQLab sekarang! Waktunya kamu berperan di era industri 4.0 dengan data.

Tags