DISKON 95%! BIG PROMO 8.8 MENARIK DI TANGGAL CANTIK
Belajar Data Science 6 Bulan bareng ahli + dapat sertifikat hanya Rp. 188K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 3 Jam 21 Menit 54 Detik 

Mengenal Fungsi Python pada Proses Data Wrangling

Belajar Data Science di Rumah 15-Juli-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/6451ee7dc05971cf9fa03f6dad5307c0_x_Thumbnail800.jpg

Bahasa pemrograman merupakan salah satu skill yang wajib dimiliki oleh Data Scientist. Mungkin sebagian orang mengenali beberapa macam bahasa pemrograman seperti PHP, Java, Bahasa R, Pascal, dan lain sebagainya.


Salah satu bahasa pemrograman yang populer di kalangan Data Scientist adalah Bahasa Python. Bahasa Python ini menjadi bahasa pilihan yang diminati terutama oleh pemula dikarenakan bahasanya yang mudah dipahami dan mudah dipelajari.


Semakin berkembangnya teknologi membuat data yang dihasilkan juga semakin beragam. Saat ini, data tidak hanya berupa data tabular yang terdiri baris dan kolom saja. Sehingga untuk mengatasi permasalahan tersebut, sebuah proses data wrangling menjadi hal yang sangat dibutuhkan. Salah satu bahasa pemrograman yang dapat digunakan untuk data wrangling ini adalah Python.


Wrangling Python merupakan proses dalam Data Science dimana data ditransformasi ke dalam format yang lebih rapi. Dalam Data Science langkah utama dalam prosesnya adalah pengumpulan data. Data ini seringkali formatnya tidak seragam karena dikumpulkan dari berbagai sumber data. Bentuk format data yang belum seragam ini disebut raw data. Maka data tersebut perlu diubah ke dalam format yang sama agar lebih mudah untuk proses selanjutnya.


Pada artikel ini khususnya kita akan mengenali Python dan fungsinya yang dapat digunakan untuk melakukan proses data wrangling sebelum mengolah data. Kira-kira apa saja yang perlu dipelajari seorang praktisi data sepertimu ya? Penasaran? Let"s get started!


1. Pelajari Proses Data Wrangling

python

Dalam melakukan proses data wrangling secara umum terdapat enam tahapan yang dilakukan.

  • Pertama, kenali terlebih dahulu data yang digunakan, misalnya ketika kita ingin melakukan data wrangling data pelanggan, ketahui apa yang dibeli dan cabang mana yang akan dikunjungi.

  • Kedua, memahami struktur data mentahnya. Dengan ini, proses data wrangling akan lebih mudah dilakukan.

  • Tahap selanjutnya adalah membersihkan data. Agar tujuan proses data wrangling tercapai, kamu harus membersihkan data mentah tersebut contohnya menghapus nilai Null pada data lalu menyimpan data yang telah dibersihkan.

  • Setelah itu melakukan validasi data dan menyiapkan data serta mendokumentasikan proses data wrangling agar mudah dipahami.


Baca juga: Tutorial Menggunakan Fungsi Array Python, Ilmu Dasar Bagi Pemula


2. Pelajari Library NumPy, Pandas, Uji Statistik, dan Visualisasi Data

python

Cara kedua untuk belajar data wrangling adalah memahami library Python yang akan sering digunakan. Kita harus menguasai cara membuat, mengakses, mengurutkan, dan mencari array NumPy.


Selain itu pelajari juga looping dengan operasi vektor. Hal ini akan membantu kita untuk meningkatkan kemampuan operasi data.Pelajari pula fungsi-fungsi pada library tersebut, misalnya npy untuk mengakses atau membaca kumpulan Big Data lebih cepat jika dibandingkan list biasa.


Selain data wrangling, kita juga harus belajar cara atau teknik pengumpulan data. Pertama, kita harus mempelajari secara detail jenis file atau data yang dapat dibaca menggunakan library pandas. 


Setelah memahami beberapa library terkait data wrangling, kita juga harus mempelajari beberapa uji statistik standar dan visualisasi data. Kita bisa mulai belajar membuat plot sederhana menggunakan dataset yang kecil. Visualisasi data yang sering digunakan adalah boxplot untuk melihat sebaran dan rentang data serta untuk mendeteksi outlier (pencilan). Untuk data time series, kita bisa mulai dengan mempelajari konsep dasar pemodelan ARIMA untuk memeriksa data.


3. Pelajari Bahasa Pemrograman Lain

How to Create and Manipulate SQL Databases with Python

Dalam data wrangling, kita tidak hanya membutuhkan satu bahasa pemrograman, tetapi perlu beberapa bahasa pemrograman pendukung. Salah satu bahasa pemrograman yang sering dikombinasikan dengan Python dalam proses data wrangling adalah SQL.


Seorang Data Engineer pasti memerlukan database konvensional untuk membaca dan menyimpan data. Kita bisa menggunakan interface Python untuk mengakses database tersebut sehingga kita harus memahami konsep dasar manajemen database dan aljabar relasional. Konsep ini bisa kita kembangkan jika kita ingin bekerja menggunakan Big Data dan Massive Data Mining seperti penggunaan teknologi Hadoop, Pig, Hive, Impala, dan lain sebagainya. 


Data wrangling dapat digunakan dalam Data Science. Data Science adalah gabungan ilmu statistika dan ilmu komputer yang saat ini sedang banyak digunakan oleh berbagai perusahaan. Hal ini karena semakin banyak perusahaan yang sadar bahwa data dapat digunakan untuk membantu dan mendukung proses pengambilan keputusan. Perusahaan memanfaatkan data untuk memperoleh informasi yang insightful yang bermanfaat bagi performa perusahaan.


Oleh karena itu, beberapa tahun terakhir rekrutmen Data Science terus meningkat, bahkan profesi Data Scientist masuk ke dalam profesi dengan salary tinggi di dunia. Uniknya, ilmu ini bisa dipelajari oleh siapapun.


4. Melatih Skill Agar Semakin Ahli di Bidang Data

python

Ketika belajar data, kita tidak boleh cepat puas. Setiap hari data bertumbuh dengan sangat cepat serta bentuk dan tipenya yang semakin beragam. Skill yang wajib dikuasai sebagai praktisi data salah satunya adalah pemrograman.


Python seringkali digunakan dalam melakukan wrangling data. Semakin banyak data yang kita olah, secara tidak langsung hal ini melatih kemampuan kita dalam berpikir kreatif dan meningkatkan kemampuan problem solving. Karena kemampuan tersebut merupakan soft skill yang wajib dikuasai jika ingin menjadi seorang praktisi data yang handal. Teruslah berlatih agar skill di bidang data terus terasah.


Baca juga: Belajar Python: Mengenal Array pada Bahasa Pemrograman Python


Mahir Data Science bisa dari mana saja di seluruh Indonesia. Kursus Data Science online banyak dicari orang-orang yang tertarik dengan data. Salah satu alasannya adalah fleksibel dalam pembelajarannya. Dengan mengikuti kursus online kamu bisa mengatur jam belajarmu sendiri, bisa pagi, siang, atau malam. Jadi waktu belajar tidak bentrok dengan aktivitas lainnya.


Yuk, gabung di DQLab.id untuk belajar Data Science sampai mahir! Bersama mentor data profesional, kamu bisa belajar secara intensif dan fokus upgrade skill yang dibutuhkan di industri. Bersama DQLab, bukan hanya fitur live code editor saja yang bisa kamu dapatkan. Kamu juga berkesempatan untuk sharing dengan sejumlah senior pakar data untuk saling bertukar pengalaman dan bertanya seputar modul yang kamu pelajari.


Metode belajar yang praktis memudahkan kamu untuk belajar dimana dan kapan pun sesuai kebutuhanmu. Jadi, kamu bisa tetap produktif di sela waktu senggangmu, sahabat data!


Penulis : Salsabila MR

Editor : Annisa Widya Davita


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :