Mengapa Python Penting untuk Karir Data Analyst?
Tidak bisa dipungkiri, Python adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan untuk pengembangan teknologi dan analisis data. Oleh karena itu, penting bagi seorang data analyst untuk menguasai bahasa pemrograman ini. Tapi apa kelebihan yang dimiliki Python dan tidak bisa ditemukan pada bahasa pemrograman lainnya? Simak empat alasan mengapa data analyst wajib mempelajari Python di pembahasan berikut ini!
1. Syntax Mudah Dipelajari
Python menjadi bahasa pemrograman yang sangat penting bagi para data analyst karena beberapa alasan, salah satunya karena mudah dipelajari. Python terkenal dengan sintaks yang mudah dipahami, yang membuatnya menjadi pilihan utama bagi pemula dan profesional. Sintaks yang sederhana dan intuitif membuat proses belajar menjadi lebih cepat dan efisien, bahkan bagi kalian yang tidak memiliki latar belakang teknis yang kuat.
Dengan cepat memahami sintaks Python, para profesional dapat dengan mudah mengimplementasikan algoritma analisis data, memanipulasi data, dan memvisualisasikan hasilnya. Hal ini memberikan keunggulan kompetitif bagi para analis data dalam lingkungan bisnis yang bergerak cepat, di mana kecepatan pengembangan dan implementasi solusi analisis data menjadi kunci keberhasilan.
Dengan demikian, kemampuan untuk mempelajari Python dengan mudah menjadi alasan penting mengapa bahasa pemrograman ini sangat diperlukan dalam karir seorang analis data.
Baca juga : Tips Coding Python Sederhana untuk Pemula
2. Memiliki Berbagai Library Analisis
Library yang paling terkenal adalah Pandas. Dengan library ini, kalian dapat dengan mudah mengimpor, membersihkan, dan menganalisis data dalam berbagai format seperti CSV, Excel, SQL, dan banyak lagi. Selain itu, ada juga NumPy, yaitu library lain yang penting dalam ekosistem Python untuk analisis data, yang menyediakan dukungan untuk array dan operasi matematika yang efisien.
Selain itu, Python terus berkembang dan memiliki komunitas yang besar dan aktif, yang secara teratur memperkenalkan library baru dan mengembangkan yang sudah ada. Jadi, tidak heran jika Python menjadi bahasa yang sangat dinamis para data analyst, karena selalu ada alat baru yang dapat membantu dalam proses analisis data. Kemampuan ini juga memudahkan data analyst dalam menyelesaikan tugas-tugas untuk data yang kompleks.
3. Mampu Mengolah Data yang Luas
Dalam proses analisis data, kalian tentu sering dihadapkan pada data yang sangat besar dan kompleks. Python dengan mudah mengimpor, mengolah, dan menganalisis volume data yang besar secara efisien karena beragam library yang dimilikinya. Pandas, misalnya, berfungsi untuk melakukan manipulasi data, seperti penggabungan, penyaringan, dan transformasi, bahkan pada dataset yang memiliki jutaan baris dan kolom. Dengan kemampuan ini, kalian dapat dengan mudah memahami pola-pola yang terdapat dalam data.
Selain itu, Python juga mendukung teknik pengolahan data yang canggih seperti pengolahan paralel dan distribusi. Dengan menggunakan library seperti Dask atau Apache Spark, kalian dapat mengolah data dalam skala yang lebih besar. Jadi bisa disimpulkan, Python memberikan keunggulan yang signifikan bagi seorang data analyst dalam menangani tugas-tugas analisis data yang memiliki volume data yang sangat besar.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with Python & SQL
4. Banyak Digunakan di Berbagai Industri
Python digunakan secara luas di berbagai sektor industri, termasuk teknologi, keuangan, kesehatan, retail, dan lainnya. Ini dikarenakan Python bersifat fleksibel dalam menangani berbagai macam tugas analisis data, mulai dari pengolahan data, analisis statistik, hingga pembuatan model machine learning.
Selain itu, Python juga menjadi bahasa pemrograman yang disukai oleh banyak praktisi data di berbagai industri karena kemudahan penggunaannya dan ekosistem yang kaya akan library dan framework. Jadi, tidak heran Python menjadi pilihan utama bagi perusahaan-perusahaan yang ingin tumbuh dengan memanfaatkan data.
Ingin bisa mahir menggunakan Python dan menjadi praktisi data analyst profesional? Persiapkan diri kalian sekarang dengan belajar di DQLab! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. 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 siapkan diri menjadi data engineer andal, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with Python & SQL, sekarang!
Penulis : Dita Feby
Editor : Annissa Widya