PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 5 Jam 53 Menit 58 Detik

Mengenal Libraries Scikitlearn: Tools Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 27-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-kamis-02-2024-01-26-194534_x_Thumbnail800.jpg

Sebagai seorang data scientist, peran kalian dalam mengolah dan menganalisis data menjadi sangat penting dalam era digital saat ini. Kalian bertanggung jawab untuk mengidentifikasi pola dan tren, serta menyajikan hasil analisis menjadi informasi yang mudah dipahami. Namun, untuk melakukan tugas tersebut, kalian memerlukan tools yang tepat. Salah satunya library pada Python.


Data scientist memerlukan tools tersebut untuk mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis data agar mendapatkan insight penting. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari lebih lanjut library Python khususnya Scikitlearn. Mulai dari pengenalan, kelebihan dan kekurangan, serta alternatif lain yang bisa kalian pertimbangkan. Yuk langsung simak pembahasannya!


1. Apa itu Scikitlearn?

Data Scientist

Scikit-learn adalah sebuah library dari bahasa pemrograman Python yang sangat populer. Dikembangkan sebagai proyek open source, library ini menyediakan berbagai alat untuk pemodelan data dan analisis statistik. Scikit-learn mencakup berbagai algoritma machine learning, termasuk klasifikasi, regresi, pengelompokkan (clustering), dan pengurangan dimensi.


Selain itu, scikit-learn juga menyediakan berbagai alat untuk pemilihan model, pra-pemrosesan data, dan evaluasi model. Library ini dirancang dengan API yang mudah digunakan, sehingga tidak heran jika menjadi pilihan populer baik untuk pemula di bidang data science maupun untuk praktisi berpengalaman.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Kelebihan Scikitlearn

Keunggulan utama scikit-learn terletak pada kesederhanaan, fleksibilitas, dan efisiensi dalam penggunaannya. Scikit-learn terintegrasi dengan baik dalam Python, termasuk dengan NumPy dan Pandas. Jadi, sangat memudahkan proses analisis data dalam format yang berbeda. Scikit-learn didukung oleh komunitas yang besar, yang berkontribusi pada perkembangan fitur baru, perbaikan bug, dan dokumentasi yang sangat komprehensif dan mudah diakses.


Dokumentasi ini mencakup petunjuk penggunaan, contoh kode, dan panduan praktis yang membantu kalian dalam memahami dan menerapkan berbagai teknik dan algoritma machine learning. Karena semua faktor ini, scikit-learn menjadi salah satu library pembelajaran mesin yang paling banyak digunakan di industri dan akademik.


3. Kekurangan Scikitlearn

Pertama, scikit-learn tidak dirancang untuk bekerja pada data berukuran sangat besar atau untuk tugas yang memerlukan pemrosesan paralel atau distribusi skala besar. Karena itu, ketika berurusan dengan dataset yang sangat besar atau komputasi intensif, kinerjanya mungkin tidak seefisien pustaka atau kerangka kerja yang lebih khusus untuk tugas-tugas ini, seperti TensorFlow atau PyTorch yang dirancang khusus untuk deep learning dan dapat menangani data berukuran besar dengan lebih efektif.


Selain itu, scikit-learn tidak memiliki dukungan bawaan untuk GPU, yang dapat membatasi kecepatan pemrosesan untuk beberapa tugas yang intensif secara komputasi. Oleh karena itu, bagi kalian yang ingin menerapkan teknik-teknik deep learning terbaru, mungkin perlu beralih ke pustaka lain yang lebih fokus pada area ini. Secara keseluruhan, meskipun scikit-learn sangat kuat dan fleksibel untuk berbagai tugas machine learning, namun tetap terbatas terutama untuk menangani data besar dan deep learning.


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


4. Jenis Libraries Lain untuk Data Scientist

Data Scientist

Salah satu yang paling terkenal adalah TensorFlow. TensorFlow khusus dirancang untuk deep learning dan dapat menangani tugas-tugas yang membutuhkan komputasi berat dan data berukuran besar. Library satu ini mampu melakukan komputasi secara efisien dengan menggunakan GPU, yang sangat diperlukan dalam pelatihan model deep learning yang kompleks. TensorFlow juga mendukung operasi yang dapat dijalankan secara paralel dan distribusi lintas platform.


Sebagai alternatif, PyTorch yang dikembangkan oleh Facebook's AI Research lab, adalah pustaka lain yang populer untuk deep learning. PyTorch menawarkan antarmuka yang intuitif dan fleksibel, terutama dalam membangun dan eksperimen arsitektur jaringan saraf. Kelebihan utama PyTorch adalah mendukung komputasi dinamis, yang memungkinkan modifikasi arsitektur model dengan lebih mudah selama runtime.


Tools yang dibutuhkan data scientist tidak hanya yang disebutkan di atas. 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