Python, Bahasa Favorite Sejuta Umat Data Science Enthusiast
Python adalah bahasa pemrograman tujuan umum yang cocok untuk pengembang perangkat lunak, programmer, dan ilmuwan data. Fleksibilitas dan kemudahan penggunaannya telah mendorong Python ke urutan teratas dalam daftar panjang bahasa pemrograman, bersama C dan Java.
Cakupan fungsionalitas Python, dari web back-end dan pengembangan aplikasi seluler hingga komputasi ilmiah dan pembelajaran mesin, lebih luas daripada banyak bahasa pemrograman lainnya, tetapi filosofinya berakar pada prinsip-prinsip desain yang rapi yang ditulis oleh insinyur perangkat lunak Tim Peters pada tahun 1999.
Kunci utama dari prinsip-prinsip pertama ini adalah bahwa Python dapat diakses oleh orang-orang dengan sedikit atau tanpa pengalaman dalam bahasa pemrograman. Desain langsungnya tidak sembarangan. Pembuat Python membuat keputusan yang disengaja, yang, dikombinasikan dengan kekayaan beragam aplikasi Python, telah meningkatkan popularitasnya dalam ilmu data.
Bahasa pengkodean sumber terbuka yang ditafsirkan dengan banyak kegunaan, Python sangat menekankan pada keterbacaan kode. Untuk itu, sintaks Python menggunakan kata kunci bahasa Inggris sebagai pengganti simbol dan tanda baca yang digunakan dalam bahasa tingkat rendah.
Dengan mengganti bahasa mesin asli komputer dengan bahasa manusia yang lebih alami, Python telah membuat pemrograman lebih nyaman dan secara signifikan mengurangi kurva belajar untuk programmer pemula dan ilmuwan data.
Python menggunakan integer, float, string, dan tipe data Boolean dan berisi empat struktur data seperti list, dictionary, tupel, dan set. Selain perpustakaan dan kerangka kerja eksternal yang luas, fungsi bawaan Python dapat melakukan sejumlah tugas tingkat rendah, yang membebaskan pengguna untuk menangani solusi pemrograman yang lebih kompleks dan model data prediktif.
Misalnya, fungsi print() Python adalah potongan kecil kode yang berguna yang memungkinkan Sahabat DQ menampilkan teks berformat. Sebelumnya merupakan pernyataan dalam Python 2, tambahan baru untuk Python 3 ini tidak perlu diimpor, dan memiliki aplikasi lain yang nyaman.
Sahabat DQ dapat menemukan tutorial mendalam di situs web Python. Sahabat DQ mungkin telah mengambil referensi ke Python sebagai bahasa pengkodean tingkat tinggi. Bahasa pemrograman berkisar dari tingkat rendah hingga tingkat tinggi, dengan tingkat yang menandakan apakah bahasa tersebut lebih dekat dengan bahasa komputer atau manusia. Semakin tinggi levelnya, semakin dekat bahasa tersebut dengan ucapan manusia.
Lalu apa gunanya Python dalam Data Science? Yuk simak selengkapnya sekarang yah!
1. Apa gunanya Python?
Sahabat DQ telah menyentuh beberapa penggunaan umum Python untuk pemrograman dan menulis skrip, tetapi itu hanya menggores permukaan dari apa yang dapat dilakukan bahasa tersebut. Kemampuannya untuk memproses data besar dan melakukan perhitungan matematis dan ilmiah untuk analisis data dan pemecahan masalah yang canggih membedakannya dari bahasa pengkodean tujuan umum lainnya.
Tidak seperti R, yang merupakan "bahasa dan lingkungan untuk komputasi statistik dan grafik," Python digunakan di seluruh industri dan di antara peneliti dan tim data dengan pendekatan multifaset untuk menganalisis, memanipulasi, dan memvisualisasikan data.
Baca juga: Tutorial Coding Python untuk Pemula Data
2. Pembelajaran mesin atau Machine Learning
Insinyur pembelajaran mesin dapat mengambil manfaat dari kemampuan Python yang kuat. Pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan AI semuanya memerlukan sistem canggih yang melampaui eksekusi serangkaian instruksi yang telah ditentukan sebelumnya.
Modul, library, dan framework Python menyediakan sumber daya bagi ilmuwan data untuk menghindari proses pengkodean instruksi ini secara manual yang memakan waktu. Dari fungsi matematika yang kompleks dan pengoptimalan gambar hingga prapemrosesan dan plot 2D, pustaka Python berisi paket untuk ilmuwan data, pengembang AI, dan insinyur pembelajaran mesin di berbagai aplikasi.
3. Kemudahan penggunaan dan Mudah Adaptasi
Atribut kunci Python adalah keterbacaannya. Karena Python sangat dekat dengan bahasa alami pengguna dan membutuhkan lebih sedikit baris kode, pengguna dapat dengan cepat mempelajari dan menerapkan bahasa pemrograman ke berbagai operasi. Jadi, apakah Sahabat DQ seorang pemula pengkodean atau profesional berpengalaman, Python membantu Sahabat DQ menyelesaikan lebih banyak dalam waktu yang lebih singkat.
Selain itu, Karena Python adalah bahasa yang serba guna dan sebagian bahasa pemrograman yang ditafsirkan untuk digunakan di berbagai industri.
Bagi siapapun yang tertarik berkarir di bidang teknologi atau ilmu data, Python adalah yang paling dekat dengan toko serba ada untuk keterampilan yang didambakan. Pengusaha dari perusahaan besar dan kecil mencari orang yang memiliki pengalaman dengan ekosistem Python.
4. Python untuk Ilmuwan Data
Meskipun R, Stata, dan SAS lebih baik untuk pemodelan statistik tradisional, Python menawarkan lebih banyak fleksibilitas dan kenyamanan.
Kerangka kerja komprehensif yang tersedia di Python memungkinkan untuk menyelami data lebih dalam, memungkinkan pengguna untuk mengidentifikasi pola yang kompleks dan menjelajahi data dengan cara yang lebih kreatif. Ilmuwan data menggunakan Python untuk data besar, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan.
Kemampuan untuk memproses data besar sangat diminati karena Internet of Things (IoT) terus berkembang, mengumpulkan dan berbagi volume data yang lebih besar dari lebih banyak sumber dengan kecepatan yang lebih tinggi.
Baca juga: Belajar Python: Mengenal Array pada Bahasa Pemrograman Python
Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab!
Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!