Mengupas Python untuk Dasar Skill Data Science Pemula

Sahabat DQ pasti sudah tak asing lagi dengan yang namanya Python. Namun, tidak semua orang juga familiar dengan bahasa pemrograman yang satu ini. Khususnya bagi mereka yang tidak memiliki latar belakang di bidang IT. Selain Python, profesi di bidang data science kini juga semakin familiar di masyarakat umum. Ibaratnya "mesin ajaib" di balik semua prediksi, rekomendasi, dan insight yang bikin hidup kita terasa lebih personal dan menarik. Tapi tunggu dulu, apa hubungannya dengan Python?

Python adalah bahasa yang dipakai banyak profesional data untuk mengolah dan menganalisis data dalam skala besar. Bahkan, banyak yang bilang Python itu "ramah pemula" karena sintaksnya yang sederhana dan struktur logikanya yang mudah dipahami.

Dengan Python, kamu bisa mulai dari sekadar memahami data sampai melakukan analisis tingkat lanjut tanpa perlu kepala pusing! Selain itu, Python punya koleksi alat (alias library) keren yang siap membantu, seperti NumPy, Pandas, hingga Seaborn, yang bikin proses analisis data jadi jauh lebih asyik dan efisien.

Nah, buat kamu yang tertarik dengan dunia data atau ingin masuk ke industri yang prospeknya luar biasa cerah, Python adalah langkah awal yang tepat. Jadi, yuk, mulai eksplorasi dunia data science bersama Python! Siapa tahu, ini jadi skill baru yang membawa kamu ke masa depan yang penuh peluang.

1. Memahami Dasar-Dasar Python yang Dibutuhkan untuk Data Science

Setiap perjalanan besar selalu dimulai dari langkah kecil, dan begitu juga dalam belajar data science. Langkah pertama dalam menguasai Python adalah memahami dasar-dasarnya. Python dikenal dengan sintaksnya yang ramah dan mudah dipelajari, bahkan bagi mereka yang baru pertama kali belajar pemrograman. Salah satu komponen utama yang harus dikuasai adalah variabel. Variabel dalam Python digunakan untuk menyimpan berbagai jenis data, seperti angka, teks, atau logika (true/false).

Selain variabel, tipe data seperti integer (angka bulat), float (angka desimal), string (teks), dan boolean (true/false) juga menjadi pondasi yang perlu dipahami. Python juga mendukung berbagai operasi dasar, baik operasi matematika seperti penjumlahan dan perkalian, hingga operasi logika seperti “and” dan “or” yang sering digunakan dalam analisis data.

Dengan memahami konsep dasar ini, kamu sudah punya pondasi yang kuat untuk melangkah lebih jauh ke topik-topik yang lebih kompleks dalam data science.

2. Mengupas Struktur Data dalam Python yang Penting untuk Data Science

Setelah memahami dasar Python, kini saatnya masuk ke bagian yang lebih seru: struktur data. Struktur data sangat penting dalam data science karena data sering kali tersimpan dalam bentuk yang kompleks. Python memiliki beberapa struktur data yang dapat membantu kamu menyimpan, mengelola, dan mengolah data secara efisien.

Salah satu yang paling sering digunakan adalah List, yang bisa dianggap sebagai daftar item yang dapat menampung berbagai jenis data dan bisa diubah-ubah. Selain List, ada Tuple, yaitu daftar yang isinya tidak bisa diubah, serta Dictionary, yang menyimpan data dalam bentuk pasangan kunci-nilai, seperti “nama: Budi” atau “usia: 25 tahun”.

Ada juga Set, yaitu kumpulan item unik tanpa urutan tertentu, yang sangat berguna jika kamu ingin menyaring duplikat dalam data. Dengan memahami berbagai jenis struktur data ini, kamu bisa menyimpan dan mengakses data dengan cara yang lebih efisien dan siap untuk memulai proses analisis.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

3. Menggunakan Library Populer Python: NumPy dan Pandas

Setelah mengenal dasar dan struktur data Python, saatnya berkenalan dengan alat utama para data scientist: NumPy dan Pandas. Kedua pustaka ini adalah fondasi dalam analisis data karena memungkinkan kamu memproses dan menganalisis data dalam skala besar. NumPy, singkatan dari Numerical Python, adalah pustaka yang sangat efisien untuk mengolah data berbentuk array (matriks). Dengan NumPy, kamu bisa melakukan berbagai perhitungan matematika yang kompleks dengan mudah dan cepat.

Sementara itu, Pandas adalah pustaka yang dirancang untuk memudahkan pengolahan data dalam bentuk tabel atau DataFrame. Jika kamu pernah bekerja dengan tabel di Excel, maka DataFrame di Pandas akan terasa akrab. Dalam Pandas, kamu bisa membaca data, memfilter, menggabungkan, atau bahkan melakukan agregasi data dengan sangat praktis.

Coba bayangkan betapa efisiennya kamu bisa mengelola ribuan atau bahkan jutaan baris data hanya dengan beberapa baris kode. Tidak heran banyak perusahaan data besar mengandalkan Python dan pustaka-pustaka ini untuk kebutuhan analisis mereka.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Visualisasi Data dengan Matplotlib dan Seaborn

Data yang sudah dianalisis akan lebih mudah dipahami jika divisualisasikan. Di sinilah peran pustaka Matplotlib dan Seaborn. Matplotlib adalah pustaka dasar untuk visualisasi data di Python. Dengan Matplotlib, kamu bisa membuat grafik sederhana seperti garis atau batang yang akan memudahkanmu dalam memahami pola di data.

Sementara itu, Seaborn adalah pustaka yang dikembangkan di atas Matplotlib dan menawarkan grafik yang lebih estetik dan informatif, sehingga data terlihat lebih menarik.

Dengan Seaborn, kamu bisa membuat scatter plot, heatmap, atau grafik lain yang memberi kesan profesional. Visualisasi data bukan hanya soal “membuat data terlihat indah” tapi juga membantu kamu mengungkapkan informasi penting secara visual. Sehingga, baik pembuat analisis maupun audiens yang membaca hasil analisis tersebut dapat lebih mudah memahami tren dan pola yang tersembunyi di dalam data.

Gimana? Kamu tertarik untuk mulai karir secara profesional di bidang data science? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

DQLab juga menyediakan modul berkualitas yang disusun oleh para ahli dengan studi kasus yang bisa membantu kamu memahami cara memecahkan masalah nyata dari berbagai industri. Tak hanya itu, metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang diterapkan, ramah untuk pemula dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari