PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 4 Jam 40 Menit 42 Detik

Ragam Contoh Penggunaan Python dalam Data Science

Belajar Data Science di Rumah 22-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-jumat-01-2024-01-22-213622_x_Thumbnail800.jpg

Data science atau biasa dikenal pula dengan ilmu data merupakan suatu disiplin ilmu yang secara umum digunakan untuk memproses dan menganalisis data, terutama data yang berukuran besar atau biasa disebut dengan big data. Big data ini perlu dianalisis menggunakan dasar-dasar data science. Selain menguasai data science, seseorang juga perlu meningkatkan kemampuannya dalam menggunakan bahasa pemrograman seperti python. Lalu apa sajakah penggunaan python untuk data science?


Data science merupakan suatu ilmu yang tidak berdiri sendiri, melainkan merupakan gabungan dari beberapa bidang ilmu seperti matematika, statistika, manajemen bisnis, sistem informasi, dan bahasa pemrograman. Salah satu bahasa pemrograman yang banyak digunakan untuk data science adalah bahasa python. Pada artikel kali ini akan disebutkan beberapa penggunaan python dalam data science. Lebih jelasnya, yuk coba simak artikel berikut ini!


1. Data Exploration

Data exploration merupakan suatu proses eksplorasi data yang termasuk bagian dalam penggunaan data science. Dalam proses data exploration, visualisasi data termasuk teknik penting di dalamnya. Dengan menggunakan python terdapat beberapa cara menggunakan visualisasi data, beberapa diantaranya adalah diagram scatter plot, grafik garis, diagram batang, heatmap, dan boxplot. Dengan menggunakan macam grafik yang ada entu dapat memudahkan dalam proses pengolahan data science.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Data Modelling

Data modelling merupakan suatu proses pengumpulan data lalu mengubahnya menjadi diagram yang lebih mudah dipahami. Data modelling disebut pula sebagai proses menciptakan representasi visual atau blueprint yang digunakan agar memudahkan sistem manajemen informasi. Data modelling ini digunakan untuk mengetahui lokasi penyimpanan data sehingga memudahkan komunikasi antar tim dalam suatu perusahaan.


3. Data Cleaning

Data cleaning atau bisa dikenal pula sebagai proses pembersihan data merupakan bagian penting yang perlu dilakukan sebelum menganalisis data. Data yang akan dianalisis perlu melewati proses ini. Data cleaning ini disebut pula sebagai proses mendeteksi dan memperbaiki dataset yang akan digunakan Dengan proses data cleaning yang berhasil maka hasil analisis data akan lebih akurat dan menghasilkan insight yang sesuai dengan tujuan perusahaan.


4. Prediction

Prediction dalam data science adalah suatu proses memprediksi dataset dengan tujuan tertentu. Pada tahapan ini biasa digunakan teknik atau metode predictive analysis.hal ini bisa diterapkan menggunakan bahasa python. Terdapat beberapa teknik predictive analytics yang digunakan dalam data science yaitu sepert decision trees, artificial neural networks, text analytics, dan regression model. Teknik-teknik tersebut telah ering digunakan menggunakan bahasa python.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


Bahasa python telah dikenal memiliki berbagai manfaat dalam data science. Oleh karena it untuk mempelajari data science lebih jauh kita pun perlu mempelajari bahasa python yang bisa didapatkan di DQLab.


DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.


Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login