Python dalam Data Science yang Perlu Diketahui Pemula

Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling populer di dunia, terutama dalam bidang Data Science. Python termasuk salah satu bahasa pemrograman yang direkomendasikan untuk pemula, karena syntax nya yang sederhana dan lebih mirip bahasa manusia sehari hari. Hal ini akan membuat pengguna akan lebih mudah membaca dan menuliskan kembali coding Python atau dikenal dengan istilah high level programming language.

Selain kemudahan syntax, Python juga didukung oleh banyaknya library yang bisa diandalkan untuk menyelesaikan banyak tugas. Tidak heran jika Python telah menjadi pilihan utama bagi Data Scientist, Data Analyst, hingga para developer yang ingin memanfaatkan data untuk mengambil keputusan dan membuat prediksi. Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan peran Python dalam data Science dan mengapa pemula harus mempertimbangkan untuk mempelajarinya.

1. Mengapa Python Ideal untuk Data Science?

Python menjadi sangat populer dalam ilmu Data Science karena sejumlah keunggulannya. Pertama, Python memiliki sintaks yang mudah dipahami, sehingga membuatnya ideal untuk pemula. Pengguna bisa fokus pada logika pemrograman dan pemahaman data daripada memikirkan detail-detail teknis.

Selain itu, Python juga didukung oleh komunitas yang sangat aktif sehingga banyak tersedia dokumentasi, tutorial, serta library yang bersifat open-source yang dikhususkan untuk Data Science.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Library Python yang Digunakan dalam Data Science

Alasan lain yang membuat Python populer di dunia Data Science adalah banyaknya library yang dikembangkan khusus untuk analisis data. Beberapa library yang paling populer di antaranya adalah:

• NumPy. Bisa digunakan untuk komputasi numerik dan pengolahan array atau matriks.

• Pandas, berguna dalam pengelolaan data dalam bentuk tabel (data frame) dan manipulasi data dengan cepat.

• Matplotlib dan Seaborn digunakan untuk membuat visualisasi data dalam bentuk grafik dan diagram.

• Scikit-Learn. Library ini dapat digunakan untuk Machine Learning, meliputi algoritma-algoritma untuk klasifikasi, regresi, clustering, dan banyak lagi.

• TensorFlow dan PyTorch. Kedua library ini akan bermanfaat untuk deep learning dan neural networks.

Dengan menggunakan beberapa library yang ada di atas, Data Scientist dapat dengan mudah mengolah data dalam jumlah besar, melakukan analisis statistik, membuat visualisasi, serta menerapkan model Machine Learning.

3. Peran Python dalam Alur Kerja Data Science

Python memainkan peran penting dalam setiap tahap alur kerja Data Science. Dalam proses pengumpulan data, Python bisa digunakan untuk menarik data dari berbagai sumber, seperti database, file CSV, API, atau bahkan dari situs web melalui teknik web scraping.

Setelahnya, data yang telah dikumpulkan tersebut akan diolah menjadi lebih bersih dan mudah dianalisis. Dalam hal inj, Pandas menjadi salah satu library yang bisa membantu dalam membersihkan dan mengatur data.

Tahapan selanjutnya, Python dapat digunakan untuk melakukan analisis statistik dan eksplorasi data, Matplotlib dan Seaborn bisa diandalkan dalam menggambarkan tren, pola, dan insight dari data dalam bentuk visualisasi data.

Selanjutnya, Python juga bisa digunakan untuk melakukan pemodelan data dengan menerapkan algoritma Machine Learning. Library Scikit-learn dan TensorFlow bisa digunakan untuk membangun dan melatih model. Setelah model dibuat, Python juga memungkinkan pengguna untuk mengevaluasi model dan menginterpretasikan hasilnya melalui metrik evaluasi dan visualisasi.

4. Bagaimana Cara Memulai Belajar Python untuk Data Science?

Bagi pemula yang ingin memulai belajar Python untuk Data Science, bisa dengan mempelajari dasar-dasar bahasa Python dan juga library yang sering digunakan untuk analisis data sebagai pondasi awal. Ada banyak kursus dan tutorial online yang tersedia secara gratis maupun berbayar, salah satunya adalah yang disediakan oleh DQLab. 

Untuk mempraktikkan keterampilan yang dipelajari, ada baiknya para pemula mencoba project data sederhana, seperti analisis data menggunakan dataset yang tersedia secara publik atau memecahkan masalah Machine Learning sederhana. Dengan latihan yang konsisten dan pemahaman yang lebih dalam terhadap data, pemula dapat membangun skill yang dibutuhkan untuk menjadi Data Scientist yang kompeten.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

Python untuk Data Science adalah pilihan yang sangat tepat, baik bagi pemula maupun profesional. Dengan menguasai Python dan skill Data Science lainnya akan membuka peluang besar dalam berbagai bidang, mulai dari bisnis, teknologi, hingga penelitian. Bagi pemula, perjalanan belajar Python mungkin menantang, tetapi dengan konsisten latihan, kita akan melihat potensi yang dihasilkan sangat besar.

DQLab adalah salah satu lembaga kursus yang menyediakan bootcamp Python dengan kurikulum yang terstruktur dan mentor yang berpengalaman. 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!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri