Ragam Pemanfaatan Python dalam Data Science

Python dan ilmu Data Science merupakan kesatuan yang tidak bisa dipisahkan. Python telah mengambil alih dunia Data Science dengan cara yang hebat.

Keberhasilannya sebagai bahasa pemrograman yang banyak digunakan oleh para Data Scientist tentu saja disebabkan oleh keunggulannya dalam berbagai aspek yang sangat relevan dalam analisis data. Hal ini didukung juga dengan banyaknya library yang disediakan dalam Python.

Dalam era digital ini, data telah menjadi harta yang sangat berharga, khususnya untuk pelaku bisnis baik yang berskala besar maupun usaha yang masih merintis. Adanya data akan sangat bermanfaat untuk bisa mengungkapkan informasi tersembunyi dari data yang kemungkinan besar akan sangat berguna bagi bisnis.

Penggunaan bahasa Python adalah salah satu cara agar praktisi data menjadi lebih mudah dalam melakukan analisis data secara sederhana maupun kompleks.

Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi 4 poin penting tentang penggunaan Python dalam Data Science yang mencakup alat statistika, machine learning, visualisasi data, dan kemampuan terintegrasi dengan berbagai tools lainnya.

1. Python sebagai Alat Statistika

Python merupakan salah satu tools yang kuat untuk analisis statistik. Analisis statistika dengan Python akan menjadi lebih mudah dengan bantuan library seperti NumPy dan Pandas. Python memungkinkan para Data Scientist untuk melakukan:

• Descriptive Statistics: Perhitungan statistik deskriptif seperti mean, median, dan deviasi standar akan lebih mudah dilakukan dengan menggunakan Python.

• Inferential Statistics: Kita juga dapat melakukan pengujian hipotesis, analisis regresi, dan analisis varians dengan mudah di Python dengan memanfaatkan library seperti SciPy dan Statsmodels.

• Visualisasi Statistik: Dengan menggunakan library Matplotlib dan Seaborn, kita bisa mengubah hasil statistik dengan cepat menjadi plot dan visualisasi data.

  
  

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Python untuk Machine Learning

Python adalah salah satu environment yang sangat populer dalam pengembangan model Machine Learning (ML). Framework seperti Scikit-Learn, TensorFlow, dan PyTorch akan sangat berguna untuk mempermudah pengembangan, pelatihan, serta penerapan model ML.

Dengan menggunakan Python, kita bisa melakukan beberapa pekerjaan yang berkaitan dengan Machine Learning, diantaranya adalah:

• Pengolahan Data ML: Dengan memanfaatkan Python, kita bisa dengan mudah untuk memuat data, membersihkan, serta menyiapkan dataset untuk pelatihan model.

• Pengembangan Model ML: Python juga mendukung pengembangan berbagai jenis model ML, mulai dari regresi hingga deep learning.

• Evaluasi Model: Kita juga bisa memanfaatkan Python untuk mengukur kinerja model, mengidentifikasi overfitting, dan meningkatkan model dengan mudah.

  
  

3. Python untuk Visualisasi Data

Visualisasi data merupakan komponen penting dalam analisis data. Visualisasi data dengan Python dapat dilakukan dengan menggunakan library seperti Matplotlib, Seaborn, dan Plotly. Beberapa hal yang berkaitan dengan visualisasi data yang bisa dilakukan dengan Python:

• Pembuatan Grafik: Kita bisa membuat bar chart, line chart, heatmap, dan berbagai jenis visualisasi lainnya untuk menjelaskan data.

• Pemberian Arti pada Data: Visualisasi data yang telah dibuat akan sangat membantu dalam memahami tren, pola, dan anomali dalam data.

• Komunikasi Hasil: Grafik yang informatif akan memudahkan dalam sharing temuan dan insight data dengan orang lain.

4. Python yang Mudah Terintegrasi dengan Tools Lain

Selain tiga hal yang telah dijelaskan di atas, dalam Data Science Python juga dikenal karena kemudahannya dalam terintegrasi dengan berbagai tools lain dalam ekosistem Data Science.

Seperti yang kita ketahui, Python bukanlah satu-satunya tools yang akan digunakan untuk menyelesaikan tugas yang berkaitan dengan Data Science, namun akan ada tools lain yang mendukung penggunaannya.

Dalam ekosistem ini, Python dapat digunakan untuk:

• Database: Terhubung dengan basis data SQL dan NoSQL seperti MySQL, PostgreSQL, MongoDB, dan lainnya.

• Big Data Tools: Python bisa terintegrasi dengan big data tools seperti Apache Hadoop, Spark, dan big data tools lainnya untuk analisis data skala besar.

• Cloud Services: Python juga bisa terintegrasi dengan layanan cloud seperti AWS, Azure, dan Google Cloud untuk analisis dan penyimpanan data yang lebih besar.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

Dalam dunia Data Science, Python adalah bahasa yang tak tergantikan. Dengan kekuatan dalam analisis statistika, Machine Learning, visualisasi data, dan kemampuan untuk terintegrasi dengan berbagai alat lain, Python membantu para Data Scientist dalam mengatasi tantangan analisis data sehingga bisa menghasilkan insight berharga dari data yang mereka proses. 

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