FLASH PROMO!! AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 5 Jam 15 Menit 50 Detik 

Tutorial Coding Python untuk Pemula Data

Belajar Data Science di Rumah 18-Agustus-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/cbc129324dc530a0f2f0f9d6ebe9b8b4_x_Thumbnail800.jpg

Salah satu alasan utama mengapa Python banyak digunakan di komunitas ilmiah dan penelitian adalah karena kemudahan penggunaan dan sintaksisnya yang sederhana yang membuatnya mudah beradaptasi untuk orang yang tidak memiliki latar belakang teknik. Ini juga lebih cocok untuk pembuatan prototipe cepat. 


Menurut para insinyur yang berasal dari akademisi dan industri, kerangka kerja pembelajaran mendalam yang tersedia dengan API Python, selain paket ilmiah telah membuat Python sangat produktif dan serbaguna. Ada banyak evolusi dalam kerangka kerja Python pembelajaran mendalam dan ditingkatkan dengan cepat.


Python adalah open source, ditafsirkan, bahasa tingkat tinggi dan menyediakan pendekatan yang bagus untuk pemrograman berorientasi objek. Ini adalah salah satu bahasa terbaik yang digunakan oleh ilmuwan data untuk berbagai proyek/aplikasi ilmu data.


Python menyediakan fungsionalitas hebat untuk menangani matematika, statistik, dan fungsi ilmiah. Ini menyediakan perpustakaan yang bagus untuk berurusan dengan aplikasi ilmu data. 


Dalam hal area aplikasi, para ilmuwan ML juga lebih memilih Python. Ketika datang ke area seperti membangun algoritma deteksi penipuan dan keamanan jaringan, pengembang condong ke Java.


Sedangkan untuk aplikasi seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan analisis sentimen, pengembang memilih Python, karena menyediakan banyak koleksi perpustakaan yang membantu memecahkan masalah kompleks. masalah bisnis dengan mudah, membangun sistem dan aplikasi data yang kuat.


Namun, bagaimana untuk pemula? Yuk kenali beberapa library Python dalam modul DQLab yang akan Sahabat DQ dapatkan dalam proses belajar!


1. Numpy

Numpy adalah library Python yang menyediakan fungsi matematika untuk menangani array berdimensi besar. Ini menyediakan berbagai metode/fungsi untuk Array, Metrik, dan aljabar linier. NumPy adalah singkatan dari Numerik Python. Ini menyediakan banyak fitur berguna untuk operasi pada n-array dan matriks dengan Python. 


Pustaka menyediakan vektorisasi operasi matematika pada tipe array NumPy, yang meningkatkan kinerja dan mempercepat eksekusi. Sangat mudah untuk bekerja dengan array dan matriks multidimensi besar menggunakan.

python


Baca juga: Belajar Python: Mengenal Array pada Bahasa Pemrograman Python


2. Pandas

Pandas adalah salah satu pustaka Python paling populer untuk manipulasi dan analisis data. Panda menyediakan fungsi yang berguna untuk memanipulasi sejumlah besar data terstruktur. Pandas menyediakan metode termudah untuk melakukan analisis. Ini menyediakan struktur data yang besar dan memanipulasi tabel numerik dan data deret waktu. 


Pandas adalah alat yang sempurna untuk perselisihan data. Pandas dirancang untuk manipulasi, agregasi, dan visualisasi data yang cepat dan mudah. Ada dua struktur data di Pandas yaitu:

Series – Menangani dan menyimpan data dalam data satu dimensi.

DataFrame – Menangani dan menyimpan data dua dimensi.

python


3. Matplotlib

Matplotlib adalah pustaka Python lain yang berguna untuk Visualisasi Data. Analisis deskriptif dan visualisasi data sangat penting bagi organisasi mana pun. Matplotlib menyediakan berbagai metode untuk memvisualisasikan data dengan cara yang lebih efektif. 


Matplotlib memungkinkan untuk membuat grafik garis, diagram lingkaran, histogram, dan angka kelas profesional lainnya dengan cepat. Menggunakan Matplotlib, seseorang dapat menyesuaikan setiap aspek gambar. Matplotlib memiliki fitur interaktif seperti memperbesar dan merencanakan dan menyimpan Grafik dalam format grafik.


python


4. SciPy

Scipy adalah pustaka Python populer lainnya untuk ilmu data dan komputasi ilmiah. Scipy menyediakan fungsionalitas hebat untuk matematika ilmiah dan pemrograman komputasi. SciPy berisi sub-modul untuk optimasi, aljabar linier, integrasi, interpolasi, fungsi khusus, FFT, pemrosesan sinyal dan gambar, pemecah ODE, Statmodel, dan tugas lain yang umum dalam sains dan teknik.

python


Baca juga: Array Python : Array VS List Serupa Namun Tak Sama, Yuk, Kenali Perbedaannya


Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab! 


Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :