Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Mengapa Python jadi Tools Wajib Data Scientist?

Belajar Data Science di Rumah 28-Juli-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-kamis-02-2023-07-28-200715_x_Thumbnail800.jpg

Python, sebagai bahasa pemrograman yang sangat populer dan fleksibel, telah banyak digunakan oleh para data scientist. Bahasa pemrograman satu ini menjadi tool yang wajib bagi data scientist karena sejumlah alasan yang kuat. Beberapa di antaranya karena open source, sintaks yang sederhana, hingga karena memiliki kemampuan untuk diintegrasikan dengan bahasa lainnya.


Keunggulan inilah yang membuat  data scientist perlu menguasai Python agar memudahkannya dalam membangun dan menguji model, bahkan menyimpannya dalam suatu cloud ketika sudah berurusan dengan big data. Ingin tahu lebih lanjut alasan-alasan tersebut? Yuk simak di sini supaya kalian tidak ragu lagi untuk segera belajar Python!


1. Bersifat Open Source

Data Scientist

Python adalah bahasa pemrograman open source, yang berarti siapa pun dapat mengunduh, menggunakan, dan menginstalnya secara gratis. Sangat menguntungkan ya? Kalian bisa melakukan analisis data dan proyek data science tanpa perlu membayar biaya lisensi. Karena sifat open source-nya, Python memungkinkan data scientist untuk mengakses kode sumbernya. Artinya, data scientist dapat memodifikasi dan menyesuaikan Python sesuai dengan kebutuhan mereka.


Python yang open source memiliki ketergantungan minimal terhadap platform atau sistem operasi tertentu. Sehingga kode Python dapat dijalankan di berbagai environment tanpa perlu melakukan banyak modifikasi. Sebagai contoh, model yang dikembangkan di environment lokal dapat dengan mudah diimplementasikan di environment yang berbeda.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Sintaks yang Sederhana

Data Scientist

Salah satu keunikan Python adalah sintaksnya yang didesain agar mudah dibaca dan dipahami oleh manusia. Banyak elemen sintaks Python, seperti spasi putih yang konsisten (indentasi), digunakan untuk membuat kode terlihat seperti bahasa alami, mirip dengan bahasa Inggris. Sehingga mempermudah data scientist untuk belajar bahasa ini dan mempermudah kolaborasi antara data scientist.


Python juga bahasa yang tergolong dinamis, yang berarti data scientist tidak perlu mendeklarasikan tipe variabel secara eksplisit. Python secara otomatis menentukan tipe variabel berdasarkan nilai yang diberikan. Sehingga semakin mudah untuk deklarasi tipe dan menulis kode. Tidak hanya itu, Python juga dirancang dengan fokus pada keterbacaan kode dan penyusunan kode yang intuitif. Hal ini membantu data scientist dalam menyusun kode dengan cara yang lebih mudah dimengerti dan dipelihara.


3. Memiliki Library yang Lengkap

Data Scientist

Salah satu alasan utama mengapa Python menjadi tools wajib bagi data scientist adalah karena ekosistemnya yang kaya dengan perpustakaan (library). Beberapa perpustakaan populer yang terdapat dalam ekosistem Python untuk data scientist adalah NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, dan Scikit-learn. Perpustakaan Python dirancang agar mudah digunakan dan efisien. Mereka menyediakan beragam fungsi dan metode yang dapat diakses dengan mudah oleh data scientist. Dengan adanya library ini, data scientist tidak perlu membangun fungsi dan algoritma dari awal, tetapi dapat memanfaatkan fungsionalitas yang telah disediakan.


NumPy dan Pandas adalah dua perpustakaan utama dalam Python yang digunakan untuk pemrosesan dan analisis data. NumPy menyediakan dukungan untuk array multidimensi, yang memungkinkan operasi matematika dan manipulasi data yang cepat dan efisien. Pandas menyediakan struktur data seperti DataFrame yang memungkinkan data scientist untuk melakukan manipulasi data dengan mudah dan melakukan analisis statistik.


Matplotlib adalah library yang digunakan untuk visualisasi data dalam bentuk grafik dan plot. Sehingga data scientist dengan mudah membuat visualisasi data yang menarik dan informatif, yang sangat penting dalam komunikasi hasil analisis data kepada stakeholder atau audiens. Sedangkan SciPy dan Scikit-learn menyediakan beragam algoritma statistik dan machine learning yang dapat digunakan untuk analisis data, klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan tugas machine learning lainnya. Sehingga data scientist dengan mudah dapat menerapkan model machine learning yang kompleks dan melakukan eksplorasi data lebih lanjut.


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


4. Interoperabilitas

Data Scientist

Python dapat dengan mudah berinteraksi dengan bahasa pemrograman lainnya. Jika ada komponen perangkat lunak yang ditulis dalam bahasa lain yang ingin digunakan oleh data scientist, Python dapat berfungsi sebagai penghubung yang mudah untuk mengintegrasikan komponen tersebut. Dengan ini, data scientist dapat memanfaatkan kelebihan dan spesialisasi dari bahasa lain tanpa harus meninggalkan ekosistem Python.


Python memiliki banyak library untuk berinteraksi dengan berbagai jenis basis data dan sistem cloud. Baik itu SQL, NoSQL, atau teknologi penyimpanan lainnya, Python menyediakan library yang kuat untuk terhubung dengan basis data dan mengakses data tersebut dengan mudah. Selain itu, Python juga memiliki library untuk berinteraksi dengan penyedia layanan cloud terkemuka seperti AWS, Google Cloud, dan Microsoft Azure. Sehingga data scientist dapat dengan mudah menyimpan dan memproses data di lingkungan cloud.


Tools yang dibutuhkan data scientist tidak hanya Python, loh. 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. 

Data Scientist

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


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login