Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Pentingnya Python untuk Machine Learning Engineer

Belajar Data Science di Rumah 01-September-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-rabu-01-2023-09-02-093512_x_Thumbnail800.jpg

Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang sangat penting dalam dunia Machine Learning. Alasan ini diperkuat dengan banyaknya library yang disediakan oleh Python yang kuat dan kaya fitur untuk Machine Learning, seperti TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-Learn, dan banyak lainnya. Library ini menyediakan algoritma, fungsi, dan alat yang sangat penting untuk membangun, melatih, dan mengevaluasi model machine learning. Salah satu profesi yang menggunakan Python sebagai bahasa utama dalam pekerjaan sehari-hari adalah Machine Learning Engineer. 


Machine Learning Engineer adalah seorang profesional dalam bidang teknologi yang bertanggung jawab untuk merancang, mengembangkan, dan mengimplementasikan sistem dan aplikasi yang menggunakan teknik Machine Learning (ML) untuk mengatasi masalah atau tugas tertentu. Peran ini melibatkan kombinasi keterampilan dalam ilmu data, pemrograman, matematika, dan pemahaman domain spesifik. 


Ketika seorang Machine Learning Engineer bekerja pada proyek Machine Learning, mereka biasanya menggunakan Python untuk melakukan berbagai tugas, seperti mengumpulkan dan membersihkan data, merancang, melatih, dan mengevaluasi model, serta mengimplementasikan solusi Machine Learning dalam aplikasi atau sistem yang ada.


Dengan kombinasi kemampuan Python yang kuat dan perpustakaan Machine Learning yang tersedia, Python telah menjadi bahasa yang hampir menjadi standar dalam pengembangan aplikasi Machine Learning, dan keterampilan Python adalah salah satu komponen penting dalam set keterampilan seorang Machine Learning Engineer. Berikut ini adalah pentingnya Python dalam persiapan karir seorang Machine Learning Engineer. Simak yuk sahabat DQLab!


1. Library Machine Learning yang Kuat

Python memiliki berbagai perpustakaan (library) yang kuat dan populer untuk Machine Learning seperti TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-Learn, XGBoost, dan banyak lainnya. Library-library ini menyediakan algoritma, alat, dan kerangka kerja yang memudahkan pengembangan dan pelatihan model Machine Learning. Ada beberapa karakteristik yang membedakan antara satu library dengan library lainnya.


Misalnya Scikit-Learn, salah satu library Python yang populer untuk Machine Learning. Scikit-Learn menyediakan berbagai algoritma machine learning untuk klasifikasi, regresi, klastering, pemrosesan teks, dan banyak tugas lainnya. Scikit-Learn juga menyediakan alat untuk evaluasi model dan pemilihan fitur. Berikut adalah salah satu penggunaan library yaitu Tensorflow.

Python



Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Sintaksis Yang Mudah Dipahami

Python dikenal dengan sintaksisnya yang mudah dibaca dan dipahami, yang membuatnya cocok bagi Machine Learning Engineer untuk mengembangkan, menguji, dan mengelola kode Machine Learning dengan lebih efisien. Sintaksis yang mudah dipahami adalah salah satu fitur utama yang membuat Python menjadi pilihan yang sangat baik untuk Machine Learning Engineer, Data Scientist, dan pengembang perangkat lunak secara umum.


Python menggunakan indentasi (spasi atau tab) untuk menentukan blok kode, bukan kurung kurawal atau tanda lainnya seperti bahasa pemrograman lainnya. Ini membuat kode Python terlihat bersih dan mudah dibaca. Contohnya:

Python


3. Pustaka Pendukung Data Science

Selain library Machine Learning, Python juga memiliki pustaka-pustaka lain yang mendukung berbagai aspek Data Science, seperti NumPy untuk komputasi numerik, pandas untuk manipulasi data, matplotlib dan seaborn untuk visualisasi data, dan lain sebagainya.


Pustaka-pustaka (libraries) pendukung Data Science adalah alat-alat yang digunakan oleh para Data Scientist dan Machine Learning untuk mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Misalnya NumPy adalah pustaka inti untuk komputasi numerik dalam Python. Ini menyediakan array multidimensi yang efisien dan berbagai fungsi matematika yang kuat untuk bekerja dengan data numerik.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


4. Kemudahan Integrasi

Python dapat dengan mudah diintegrasikan dengan teknologi lain, termasuk database, web services, dan perangkat keras khusus. Ini sangat berguna ketika Anda ingin membangun solusi Machine Learning yang terhubung dengan sumber data atau perangkat lain. Jika diperlukan, Python dapat dengan mudah berintegrasi dengan bahasa pemrograman lain seperti C++, Java, atau R. Hal ini berguna ketika Anda perlu mengoptimalkan performa model Machine Learning Anda.


Penggunaan bahasa python menjadi salah satu hal yang perlu dikuasai bagi seseorang yang ingin berkarir dalam dunia teknologi. Python dapat dipelajari dengan cara mengerjakan modul-modul seperti yang ada di DQLab.


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu, DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang! 


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login