Python & Pemodelan Statistik pada Data Science

Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling populer dalam ilmu Data Science. Data Science sendiri merupakan ilmu yang terdiri dari gabungan beberapa ilmu yang telah ada sebelumnya, seperti Statistika/Matematika, pemrograman, serta pemahaman akan bisnis yang sedang dijalankan. Ketiga komponen ini harus bisa dikuasai secara utuh dan beriringan, karena ketiganya akan saling berkaitan.

Pemodelan statistik adalah hal yang bisa memberikan kemudahan dalam ilmu Data Science, bahkan menjadi salah satu komponen kunci dari ilmu Data Science. Meskipun Python bukanlah bahasa pemrograman khusus yang diciptakan untuk melakukan prediksi statistik, namun Python tidak kalah powerful dengan tool khusus untuk pengolahan data statistik karena bantuan dari library yang tersedia di dalamnya.

Di artikel ini, kita akan melihat bagaimana Python digunakan untuk melakukan pemodelan statistik dalam ilmu Data Science. Simak pembahasan berikut ini, yuk!

1. Persiapan dan Eksplorasi Data

Tahapan awal yang bisa dilakukan sebelum memulai pemodelan statistik adalah melakukan persiapan dan eksplorasi data. Python menawarkan berbagai library yang memudahkan para praktisi data untuk melakukan eksplorasi data.

Pandas menjadi salah satu library yang paling populer, memungkinkan pengguna untuk mengimpor data dari berbagai sumber, membersihkan data, mengatasi missing value, serta melakukan agregasi. Tahapan ini menjadi bagian penting yang harus dilakukan agar praktisi data memahami data yang akan dimodelkan.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Pemodelan Regresi

Regresi merupakan salah satu jenis pemodelan data yang ada di statistik. Dengan bantuan Python, kita bisa membangun model regresi, baik yang sederhana seperti regresi linear maupun regresi yang lebih kompleks seperti regresi logistik.

Library scikit-learn adalah library Python yang bisa membantu pengguna untuk melakukan regresi dengan mudah. Hal ini akan memungkinkan para pengguna untuk mengevaluasi hubungan antara variabel-variabel yang ada dalam data yang ada dan membuat prediksi berdasarkan model tersebut.

Berikut adaah contoh coding sederhana untuk pemodelan regresi lienar:

3. Pemodelan Klasifikasi

Selain regresi, klasifikasi juga merupakan jenis dari pemodelan data yang ada di dalam statistik dan kerap kali digunakan dalam ilmu Data Science. Masih dengan memanfaatkan library scikit-learn, para pengguna bisa melakukan klasifikasi dengan menggunakan berbagai algoritma, seperti Naive Bayes, Decision Trees, Random Forests, dan Support Vector Machines.

Pemodelan data jenis klasifikasi akan dibutuhkan untuk mengelompokkan data berdasarkan kategori atau label yang sesuai. Berikut adalah contoh coding yang digunakan untuk membuat klasifikasi sederhana dengan algoritma Random Forest :

4. Evaluasi Model

Setelah membangun model statistik, bukan berarti pekerjaan telah selesai. Untuk melengkapi langkah-langkah sebelumnya, di tahapan akhir perlu dilakukan evaluasi model. Python menyediakan berbagai metrik evaluasi yang dapat digunakan untuk mengukur kinerja model, termasuk akurasi, presisi, recall, F1-score, dan kurva ROC.

Dengan begitu, kita bisa dengan mudah untuk menilai sejauh mana model data yang kita miliki cocok dengan data yang ada. Selain itu, dari evaluasi model juga bisa dilihat apakah model tersebut dapat digunakan untuk tujuan prediktif yang diinginkan atau tidak.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

Pemodelan statistik dalam ilmu Data Science adalah proses yang penting untuk mendapatkan insight dari data, membuat prediksi yang berguna, serta membuat keputusan berdasarkan informasi yang tersembunyi dalam data. Python dengan library seperti scikit-learn, Pandas, dan Matplotlib akan membuat proses ini lebih mudah dan efisien.

Mengikuti bootcamp Python di DQLab adalah salah satu cara untuk bisa menguasai Python dengan lebih mudah. Kita akan mempelajari keterampilan yang sangat diminati di pasar kerja saat ini dan mendapatkan pengetahuan yang dapat membantu kita mencapai sukses dalam karir di dunia teknologi.

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