Pemula Catat ini, 3 Tips Mudah Data Science pada Python

Project data science menggunakan Python merupakan salah satu tools yang banyak digunakan. Hal ini karena bahasa pemrograman ini cukup powerful untuk data berukuran besar. Di era big data, data science merupakan salah satu bidang ilmu yang banyak dibutuhkan untuk mengekstrak informasi yang bermanfaat dari kumpulan big data. Untuk mengekstrak informasi-informasi ini, perlu berbagai metode dan tools yang tepat agar pekerjaan lebih cepat dan efisien mengingat data yang digunakan cukup besar. Selain digunakan dalam data science, python juga digunakan untuk tujuan lain seperti apps development, otomatisasi pekerjaan, game development, dan pekerjaan lainnya. Python sangat terkenal karena memiliki berbagai fitur yang berguna. Selain itu, tools ini juga bersifat open source sehingga bisa digunakan untuk berbagai tujuan, bahkan untuk tujuan komersial.

Pada tahun 2018, sebanyak 66% data scientist mengaku bahwa mereka menggunakan python setiap hari. Fakta ini menjadi bukti bahwa python merupakan bahasa pemrograman yang banyak digunakan oleh profesional di bidang data. Saat ini, pekerjaan data scientist masuk ke dalam jajaran pekerjaan menjanjikan. Bahkan profesi ini pernah dinobatkan sebagai the sexiest job in 21st century. Hal ini menyebabkan minat menjadi data scientist untuk sebagian orang meningkat. Kabar baiknya, profesi data scientist tidak hanya ditujukan untuk seseorang yang menguasai IT. Lalu jika kita tidak memiliki basic IT, bagaimana cara belajar python untuk data science? Pada artikel kali ini kita akan membahas langkah-langkah menguasai python untuk data science.

1. Belajar Basic Python

Python memiliki berbagai fitur yang powerful dan bermanfaat. Namun sebelum dapat menggunakan python untuk project yang kompleks, kita harus memahami dasar-dasar pemrograman python terlebih dahulu. Untuk mempelajari basic python, kita bisa bergabung dengan komunitas baik offline maupun online. Di era internet, kita bisa terhubung dengan orang-orang dari berbagai belahan dunia. Kita bisa memanfaatkan internet untuk bergabung dengan komunitas data science atau pengguna python sehingga kita bisa berbagi pengalaman dan belajar bersama. Pada komunitas ini, kita bisa belajar mengenai library dasar python, environment python, dan lain sebagainya. 

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

2. Mengerjakan Mini Project

Istilah practices make perfect adalah istilah yang tepat saat kita mempelajari python. Python bukanlah hal yang bisa dipelajari hanya dengan membaca buku saja. Harus banyak latihan untuk menguasai berbagai fitur python. Dengan latihan kita juga bisa belajar bagaimana menyelesaikan masalah yang berbeda-beda saat berlatih. Kita bisa mengerjakan mini project dari platform data science yang membagikan berbagai data open source. Semakin banyak kita mengerjakan mini project maka pengalaman kita dalam menghandle data akan semakin beragam.

3. Belajar Library Data Science

 Python merupakan bahasa pemrograman multi purpose sehingga bisa digunakan untuk berbagai tujuan. Oleh karena itu, bahasa pemrograman ini pun memiliki berbagai library untuk berbagai tujuan. Tiga library terbaik python untuk data science adalah NumPy, Pandas, dan Matplotlib. NumPy adalah library yang digunakan untuk berbagai operasi matematika dan statistik. Library ini juga menjadi dasar untuk library Pandas. Library kedua adalah Pandas. Library ini dibuat khusus untuk memfasilitasi pekerjaan yang membutuhkan data. Jadi, library ini khusus dibuat untuk data science. Terakhir adalah library matplotlib. Library yang satu ini digunakan untuk visualisasi data menjadi lebih mudah dengan berbagai chart yang cantik dan interaktif.

4. Terapkan Ilmu yang Telah Dipelajari pada Project yang Lebih Kompleks

Agar pemahaman python dan data science kita terus berkembang, kita perlu meng-improve pemahaman dan keterampilan kita. Salah satunya adalah dengan menerapkan apa yang telah kita pelajari pada project yang lebih kompleks seperti algoritma machine learning dan artificial neural network menggunakan library scikit-learn. Semakin banyak kita mengerjakan project, maka skills data science kita akan semakin terasah.

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

5. Mengikuti Kursus Python untuk Data Science

Belajar sendiri memang tidak salah. Namun, kita harus memperhatikan step-step belajar data science dan python agar proses pembelajaran lebih terarah dan terstruktur. Kita bisa mengikuti kursus untuk membantu menjaga alur belajar kita sehingga lebih terstruktur mulai dari level pemula hingga advanced. Yuk belajar data science dan python bersama DQLab! Klik button di bawah ini untuk mengakses modul gratis "Introduce to Data Science" serta modul-modul lainnya plus challenge menarik untuk mengasah pemahaman kita mengenai data science. Modul DQLab tidak hanya menjelaskan mengenai python saja, tetapi juga menjelaskan tools lain yang tidak kalah populer di bidang data science. Penasaran? Yuk gabung sekarang!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Tags