Mengenal Python dan Fungsinya untuk Data Science

Saat ini ilmu data science telah menjadi topik yang banyak diperbincangkan oleh komunitas atau tech savvy khususnya di bidang data. Pembahasan terkait data bisa dengan mudah kita temui di berbagai media baik website maupun media sosial. Bahkan sekarang banyak webinar yang diadakan untuk membahas penerapan data science di industri serta profesi terkait data yang bisa kita ikuti baik gratis maupun berbayar. 

Tidak bisa dipungkiri bahwa kemajuan teknologi dan peralihan aktivitas ke digital membuat data memiliki peran yang sangat penting. Dengan data yang semakin beragam, perusahaan maupun instansi berusaha mengembangkan alat penyimpanan data yang canggih dan mudah diakses oleh orang lain saat dibutuhkan untuk keperluan analisis. Data science hadir dengan berbagai metode yang mampu mengolah berbagai jenis data dengan lebih efektif. 

Python merupakan bahasa pemrograman yang populer digunakan untuk data science. Python menyediakan banyak library yang dapat digunakan dalam data science, beberapa diantaranya yang sering digunakan yaitu Pandas untuk ekstrak data, Numpy untuk melakukan perhitungan matematika, dan Matplotlib untuk visualisasi data. Python termasuk bahasa pemrograman yang mudah dipahami dan dipelajari oleh pemula. 

Perintah yang digunakan juga lebih singkat. Oleh karena itu, biasanya pemula yang sedang belajar data science akan memulai dengan mempelajari Python. Di artikel kali ini kita akan mengenal Python dan fungsinya untuk data science. Apa saja? Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!

1. Mengenal Algoritma Python

Terdapat beberapa jenis algoritma Python antara lain sebagai berikut:

• Searching algorithm atau algoritma pencarian merupakan algoritma yang mampu melakukan pemeriksaan dan pengambilan elemen dari struktur data yang berbeda. Algoritma ini terbagi menjadi dua yaitu algoritma pencarian linier dan biner.

• Graph algorithm atau algoritma grafik adalah algoritma yang menggunakan tipe data list dalam implementasinya. Dua metode yang termasuk dalam algoritma grafik yaitu DFS (depth first search) dan BFS (breadth first search). 

• Analysis algorithm atau algoritma analisis terbagi menjadi dua yaitu algoritma analisis apriori dan analisis posterior. Analisis apriori yaitu analisis teoritis dari algoritma sebelum diimplementasikan. Sedangkan algoritma analisis posterior yaitu analisis empiris dari algoritma yang telah diterapkan menggunakan bahasa pemrograman saat mengimplementasikan algoritma yang ditentukan untuk dieksekusi oleh komputer.  

Baca juga: Belajar Coding Python untuk Beginner Non IT

2. Analisis Data dengan Python

Python sering digunakan oleh praktisi data seperti Data Analyst untuk memproses suatu kumpulan data. Dalam proses tersebut termasuk pengumpulan data, cleaning data, data manipulation, analisis data, hingga penyajian data. Analisis data merupakan tugas utama praktisi data. 

Python menyediakan berbagai library yang mempermudah pekerjaan tersebut. Ada Pandas untuk akses dan manipulasi data, Numpy untuk analisis data numerik, Scipy untuk perhitungan ilmiah, Scikit-Learn untuk analisis data kompleks, dan lain sebagainya. Library yang akan digunakan sebelumnya kita install lebih dulu dengan perintah pip di command prompt. Setelah berhasil di install, kita tinggal memanggil library yang kita butuhkan saat coding.

3. Membuat Visualisasi Data

Python dapat digunakan untuk memvisualisasikan data. Library yang biasanya digunakan adalah Matplotlib. Proses membuat visualisasi data harus diawali dengan pemahaman akan data yang digunakan. Berbeda jenis datanya, berbeda pula bentuk visualisasi yang digunakan. Visualisasi data umumnya dibuat dalam bentuk grafik seperti pie chart, bar chart, line chart, histogram, dan lain sebagainya. Dengan library Matplotlib kita bisa membuat grafik-grafik yang diinginkan. 

Kita juga bisa kustomisasi warna-warna grafik, menambahkan label, dan lainnya. Visualisasi data yang dilakukan secara real time akan memudahkan pengambilan keputusan. Dalam bisnis tentu sebuah keputusan bisnis tidak bisa dilakukan sembarangan melainkan harus berdasarkan data-data nyata dan masih relevan pada waktu itu.

Pengambilan keputusan ini merupakan langkah yang cukup krusial pada suatu perusahaan karena akan mempengaruhi kemajuan bisnis. Dengan keputusan yang tepat, perusahaan akan terus maju dan mampu bersaing dari waktu ke waktu. 

4. Membangun Machine Learning

Machine learning merupakan bagian dari kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) yang mampu mempelajari data dengan sendirinya dengan algoritma yang terus berkembang sehingga tidak perlu diprogram ulang secara berkala. Python menyediakan banyak library yang mendukung pembuatan machine learning. 

Hal ini menjadi salah satu alasan mengapa Python populer untuk membangun machine learning. Beberapa library yang mendukung pembuatan machine learning yaitu sebagai berikut:

• Scikit-Learn merupakan library bersifat open source yang sangat baik dalam mendukung berbagai tipe machine learning seperti unsupervised learning dan supervised learning serta sempurna digunakan untuk analisis data dan data mining. 

• Keras merupakan library yang dikembangkan untuk membuat pembelajaran machine learning yang mendalam dengan secepat dan semudah mungkin.

• TensorFlow merupakan library yang cocok diimplementasikan dalam AI dan deep learning dan dapat digunakan pada beberapa platform komputasi seperti CPU, GPU, dan TPU. 

Penerapan machine learning sekarang ini dapat dengan mudah kita temui. Bahkan beberapa contoh penerapannya telah kita gunakan dalam aktivitas sehari-hari tanpa kita sadari. Beberapa contoh penerapan machine learning yaitu sistem rekomendasi produk pada e-commerce. 

Machine learning akan mempelajari data produk yang kamu cari sebelumnya untuk memberikan rekomendasi produk serupa sehingga kamu tidak perlu repot mencari produk tersebut di pencarian.

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

Belajar pemrograman Python sangat perlu jika ingin menjadi praktisi data seperti Data Scientist atau Data Analyst. Siapa saja bisa belajar bahasa pemrograman Python baik yang sudah memiliki latar belakang IT ataupun yang belum. Jika bingung mulai belajar dari mana, salah satu tipsnya yaitu mengikuti kursus data science.

 Dengan module terstruktur, pemula akan lebih mudah memahami tentang Python. Mau coba dulu? Bisa, dong. 

Yuk, daftar di DQLab.id sekarang! Kamu akan langsung dapat akses gratis module gratis belajar Python dan R serta sertifikat completion di setiap penyelesaian module. Kamu bisa belajar dari mana saja dan kapan saja secara otodidak. 

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Tags