Tips Mahir Menggunakan Python untuk Data Science
Python merupakan salah satu tools yang banyak digunakan untuk project data science. Hal ini karena bahasa pemrograman ini cukup powerful untuk data berukuran besar. Di era big data, data science merupakan salah satu bidang ilmu yang banyak dibutuhkan untuk mengekstrak informasi yang bermanfaat dari kumpulan big data.
Untuk mengekstrak informasi-informasi ini, perlu berbagai metode dan tools yang tepat agar pekerjaan lebih cepat dan efisien mengingat data yang digunakan cukup besar. Selain digunakan dalam data science, python juga digunakan untuk tujuan lain seperti apps development, otomatisasi pekerjaan, game development, dan pekerjaan lainnya.
Python sangat terkenal karena memiliki berbagai fitur yang berguna. Selain itu, tools ini juga bersifat open source sehingga bisa digunakan untuk berbagai tujuan, bahkan untuk tujuan komersial. Pada tahun 2018, sebanyak 66% data scientist mengaku bahwa mereka menggunakan python setiap hari. Fakta ini menjadi bukti bahwa python merupakan bahasa pemrograman yang banyak digunakan oleh profesional di bidang data.
Saat ini, pekerjaan data scientist masuk ke dalam jajaran pekerjaan menjanjikan. Bahkan profesi ini pernah dinobatkan sebagai the sexiest job in 21st century. Hal ini menyebabkan minat menjadi data scientist untuk sebagian orang meningkat.
Kabar baiknya, profesi data scientist tidak hanya ditujukan untuk seseorang yang menguasai IT. Lalu jika kita tidak memiliki basic IT, bagaimana cara belajar python untuk data science? Pada artikel kali ini kita akan membahas langkah-langkah menguasai python untuk data science.
1. Belajar Basic Python
Python memiliki berbagai fitur yang powerful dan bermanfaat. Namun sebelum dapat menggunakan python untuk project yang kompleks, kita harus memahami dasar-dasar pemrograman python terlebih dahulu. Untuk mempelajari basic python, kita bisa bergabung dengan komunitas baik offline maupun online.
Di era internet, kita bisa terhubung dengan orang-orang dari berbagai belahan dunia. Kita bisa memanfaatkan internet untuk bergabung dengan komunitas data science atau pengguna python sehingga kita bisa berbagi pengalaman dan belajar bersama. Pada komunitas ini, kita bisa belajar mengenai library dasar python, environment python, dan lain sebagainya.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Mengerjakan project
Istilah practices make perfect adalah istilah yang tepat saat kita mempelajari python. Python bukanlah hal yang bisa dipelajari hanya dengan membaca buku saja. Harus banyak latihan untuk menguasai berbagai fitur python. Dengan latihan kita juga bisa belajar bagaimana menyelesaikan masalah yang berbeda-beda saat berlatih.
Kita bisa mengerjakan mini project dari platform data science yang membagikan berbagai data open source. Semakin banyak kita mengerjakan mini project maka pengalaman kita dalam menghandle data akan semakin beragam.
3. Mengenal Library Python
Python merupakan bahasa pemrograman multi purpose sehingga bisa digunakan untuk berbagai tujuan. Oleh karena itu, bahasa pemrograman ini pun memiliki berbagai library untuk berbagai tujuan. Tiga library terbaik python untuk data science adalah NumPy, Pandas, dan Matplotlib.
NumPy adalah library yang digunakan untuk berbagai operasi matematika dan statistik. Library ini juga menjadi dasar untuk library Pandas. Library kedua adalah Pandas. Library ini dibuat khusus untuk memfasilitasi pekerjaan yang membutuhkan data. Jadi, library ini khusus dibuat untuk data science.
Terakhir adalah library matplotlib. Library yang satu ini digunakan untuk visualisasi data menjadi lebih mudah dengan berbagai chart yang cantik dan interaktif.
4. Mengembangkan Project yang Lebih Kompleks
Agar pemahaman python dan data science kita terus berkembang, kita perlu meng-improve pemahaman dan keterampilan kita. Salah satunya adalah dengan menerapkan apa yang telah kita pelajari pada project yang lebih kompleks seperti algoritma machine learning dan artificial neural network menggunakan library scikit-learn. Semakin banyak kita mengerjakan project, maka skills data science kita akan semakin terasah.
Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL
Belajar sendiri memang tidak salah. Namun, kita harus memperhatikan step-step belajar data science dan python agar proses pembelajaran lebih terarah dan terstruktur. Kita bisa mengikuti kursus untuk membantu menjaga alur belajar kita sehingga lebih terstruktur mulai dari level pemula hingga advanced. Yuk belajar data science dan python bersama DQLab!
DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali.
Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python berikut untuk informasi lebih lengkapnya!
Penulis: Galuh Nurvinda K