Panduan Pemrograman Library Python Populer
Pemrograman Python adalah langkah awal yang menarik untuk memasuki dunia data science. Python tidak hanya mudah dipahami, tetapi juga memiliki sejumlah pustaka yang kuat yang dapat membantu dalam analisis data dan visualisasi.
Dalam artikel ini, kita akan membahas pustaka Python yang umum digunakan dalam data science, seperti NumPy, pandas, dan Matplotlib. DQLab akan menjelaskan cara mengimpor dan menggunakannya dalam pemrograman Python.
Mari mulai memahami pustaka-pustaka ini yang akan menjadi dasar penting dalam perjalanan data science kamu.
1. NumPy: Pustaka Numerik Python
NumPy adalah pustaka Python yang sangat penting dalam pemrograman data science. NumPy memungkinkan kita untuk bekerja dengan array dan matriks numerik dengan mudah.
Untuk mengimpor NumPy, kita cukup menggunakan perintah `import numpy as np`. Dengan NumPy, kita dapat melakukan operasi matematika pada data, seperti penambahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian, dengan mudah dan efisien.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Pandas: Pustaka Dataframe Python
Pandas adalah pustaka yang hebat untuk bekerja dengan data struktural, seperti data tabel. Dengan pandas, kita dapat mengimpor data dari berbagai sumber, seperti file CSV atau Excel, dan mengorganisasi data ke dalam bentuk data frame.
Untuk mengimpor pandas, kita cukup gunakan perintah `import pandas as pd`. Ini memudahkan kita untuk melakukan operasi seperti filter data, pengelompokan, dan analisis statistik pada data kita.
3. Matplotlib: Pustaka Visualisasi Data Python
Matplotlib adalah pustaka yang memungkinkan kita untuk membuat grafik dan visualisasi data. Visualisasi data adalah langkah penting dalam data science untuk memahami data dengan lebih baik.
Untuk mengimpor Matplotlib, kita cukup gunakan perintah `import matplotlib.pyplot as plt`. Dengan Matplotlib, kita dapat membuat grafik batang, garis, sebaran, dan banyak jenis grafik lainnya.
4. Cara Menggunakan NumPy
Setelah mengimpor NumPy, kita dapat membuat array numerik dengan mudah. Misalnya, kita dapat membuat array dengan perintah “data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])”. Kemudian, kita dapat melakukan berbagai operasi numerik pada array ini, seperti menghitung rata-rata, mencari nilai maksimum, atau mengubah bentuk array.
5. Cara Menggunakan Pandas
Setelah mengimpor pandas, kita dapat mengimpor data dari berbagai sumber, seperti CSV atau Excel, menggunakan perintah “data = pd.read_csv('data.csv')”. Ini akan menghasilkan data frame, yang memungkinkan kita untuk melakukan operasi seperti pemfilteran data atau pengelompokan data berdasarkan kriteria tertentu.
Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL
Sahabat DQ bisa mempelajari coding Python yang lebih mendalam dan detail dengan mengakses modul Premium yang tersedia di DQLab. DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.
Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst! Atau kamu ingin mempelajari Artificial Intelligence lebih dalam & intensif? Yuk ikuti DQLab LiveClass!
Nikmati pembelajaran secara langsung dengan metode simulasi yang akan membantu kamu dalam persiapan karir. Kunjungi halaman Bootcamp Data Analyst with SQL and Python untuk informasi lebih lanjut ya!