Mengenal Serba-Serbi Python untuk Data Science yang Populer di Dunia Data

Data science tentu sudah tidak asing bagi teman-teman yang suka belajar data. Yup, data science saat ini adalah ilmu yang populer digunakan untuk proses pengolahan data. Seiring waktu, data menjadi semakin berkembang. Bisa berupa data terstruktur, data tidak terstruktur, dan data semi-terstruktur. Perbedaan jenis data berpengaruh pada bagaimana data akan diproses agar memperoleh informasi yang bermanfaat. Seperti pada sebuah penelitian jika kita menggunakan data kuantitatif, maka harus menggunakan metode untuk mengolah data kuantitatif. Seorang talent data wajib memahami hal tersebut agar tepat dalam mengolah data.

Ada berbagai macam software maupun tools yang dapat digunakan untuk data science seperti Excel, Python, dan R. Python adalah salah satu yang populer digunakan ahli data untuk mengolah data. Informasi yang diperoleh dari pengolahan data dapat dijadikan pedoman dalam pengambilan keputusan penting seperti strategi marketing, proses produksi, kinerja karyawan, dan lain sebagainya. Oleh karena itu selain menguasai toolsnya, penting sebagai praktisi data juga memahami ilmu bisnis dan kemampuan komunikasi yang baik. Nah, pada artikel kali ini kita akan mengenali serba-serbi Python untuk data science. Apa saja ya? Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!

1. Mengenal Apa Itu Python

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi dan bersifat open source yang diciptakan oleh Guido van Rossum dan dikenalkan pada tahun 1991. Sifatnya yang open source memudahkan siapa saja dapat mengakses dan menggunakannya untuk mengembangkan program. Bahasa pemrograman Python dapat digunakan di berbagai platform yang berfokus pada keterbacaan kode. Python menyediakan berbagai macam library yang disediakan cukup yang mendukung untuk penerapan data science. Algoritma Python dapat terintegrasi dengan teknologi lainnya dengan baik. Para developer menggunakan Python ketika akan melakukan pekerjaan terkait statistik yang terhubung dengan suatu aplikasi web atau database. Python juga dapat dijalankan di berbagai sistem operasi seperti Linux, Windows, dan Mac OS.

Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!

2. Library Python untuk Data Science

Python menyediakan banyak library untuk pengolahan data science. Beberapa library yang sering digunakan yaitu antara lain Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, TensorFlow, dan PyTorch. Setiap library punya fungsinya masing-masing, misal Numpy untuk perhitungan data numerik, Pandas untuk mengakses data sumber, dan Matplotlib untuk membuat visualisasi data. Penggunaan library pada Python cukup mudah, tuliskan import nama_library pada Python untuk memanggil library yang dibutuhkan dan lanjutkan penulisan kode sesuai program yang ingin dibuat. Misalnya kita ingin menggunakan library Pandas, maka tuliskan import Pandas as pd pada lembar kode. pd adalah inisial library yang umum digunakan untuk Pandas. Pada Numpy biasanya adalah np.

3. Kelebihan Python

Bahasa pemrograman Python adalah bahasa yang mudah dipelajari dan dipahami karena menggunakan istilah bahasa inggris dasar untuk menuliskan perintahnya. Bahasa Python berfokus pada tingkat keterbacaan kode sehingga pengguna bisa lebih fokus pada program yang dibuat daripada struktur penulisan kodenya. Penulisan kode dalam Python mudah dipelajari, dimana kodenya ditulis di dalam tanda kurung œ() tanpa harus menambahkan tanda titik koma œ; seperti bahasa pemrograman lainnya dimana bagi pemula tanda titik koma ini seringkali menyebabkan error pada baris kode karena lupa menambahkannya. Struktur bahasa pada Python terdiri dari statements, variables, literals, operators, reserved word, whitespace, dan comments. Python dalam data science digunakan untuk berbagai keperluan seperti mengolah big data, menjalankan perhitungan matematika yang kompleks, membuat grafik untuk memvisualisasikan data, dan lainnya. Selain itu Python juga dapat digunakan untuk membuat website, program GUI (desktop), aplikasi mobile, game, IoT, program untuk hacking, dan lain sebagainya.

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

4. User Interface dan Komunitas Python

User interface pada Python tidak memiliki IDE (Integrated Development Environments) yang jelas. Python dapat dijalankan pada beberapa environment seperti Jupyter, Spyder, Rodeo, PyCharm, dan sebagainya. Environment ini dapat dijalankan di berbagai macam sistem operasi. Python memiliki komunitas yang bertujuan membahas hal-hal mengenai Python. Dalam komunitas tersebut kita bisa sharing ilmu, berdiskusi, atau mencari solusi untuk permasalahan yang dihadapi seperti kode error, library error, cara install Python, dan lain sebagainya. Komunitas belajar bahasa Python dapat ditemukan di sosial media. Ini bisa memudahkan pemula yang baru mulai belajar Python maupun developer yang ingin mendalami Python. 

5. Kuasai Python untuk Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!

Menguasai pemrograman merupakan kewajiban bagi yang ingin menjadi data scientist. Pemahaman yang baik akan jenis-jenis data, metode pengolahannya, dan tools yang sesuai juga penting terus diasah. Jika kamu pemula yang ingin menjadi data scientist, bisa belajar dari berbagai sumber seperti buku atau youtube. Mengikuti kursus data science juga dapat menjadi pilihan yang baik jika ingin belajar Python dengan lebih terstruktur. Sehingga pemula tidak bingung mulai belajar dari mana. Nah, tunggu apa lagi? Yuk, gabung di DQLab.id untuk mulai belajar Python dengan para ahli!

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya