GEBYAR DISKON 95%+10%! KEJUTAN SPESIAL KEMERDEKAAN
Belajar Data Science 6 Bulan Bareng Ahli Bersertifikat hanya Rp. 170K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 12 Jam 41 Menit 44 Detik 

Machine Learning Python : 3 Library Esensial Untuk Membuat Model Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 15-September-2020
https://www.dqlab.id/files/dqlab/cache/4c59b484ef46079cace1e871c044fcce_x_Thumbnail800.jpg

Python sering digunakan sebagai bahasa pemrograman pilihan bagi developer yang perlu menerapkan teknik statistik atau analisis data dalam pekerjaan mereka. Python juga menjadi bahasa pemrograman yang digunakan oleh Data Scientist untuk membuat berbagai jenis model Machine Learning. Python benar-benar menjadi bahasa yang digemari di bidang Machine Learning. Kombinasi sintaks yang konsisten, waktu pengembangan yang lebih singkat, dan fleksibilitas membuat Python sangat sesuai untuk mengembangkan model Machine Learning canggih dan mesin prediksi yang dapat dihubungkan langsung ke sistem produksi.


Salah satu aset terbesar Python adalah kumpulan pustaka (Library) yang luas. Library adalah sekumpulan rutinitas dan fungsi yang ditulis dalam bahasa tertentu. Kumpulan pustaka yang kuat dapat memudahkan pengembang untuk melakukan tugas-tugas kompleks tanpa perlu menulis ulang banyak baris kode. Sebagian besar model Machine Learning didasarkan pada matematika. Secara khusus, pengoptimalan matematika, statistik, dan probabilitas. Library Python membantu peneliti / ahli matematika yang kurang memiliki pengetahuan developer untuk dengan mudah membuat model Machine Learning.


Pada artikel ini, DQLab akan berbagi mengenai beberapa library yang esensial untuk dikuasai oleh setiap Data Scientist yang ingin membuat model Machine Learning. Apa sajakah ke-3 library tersebut? Yuk simak penjelasan berikut!


    1. Tingkatkan Kompetensi Library Numpy

    NumPy adalah singkatan dari Numerical Python. Secara sederhana, Numpy berisi kumpulan perhitungan matematika yang akan mempercepat Data Scientist maupun Developer ketika ingin melakukan beberapa perhitungan matematis yang cukup rumit. Python juga berisi paket pemrosesan array untuk keperluan umum. Koleksi besar fungsi matematika dengan kompleksitas tinggi membuat NumPy kuat untuk memproses array dan matriks multi-dimensi yang besar. NumPy sangat berguna untuk menangani aljabar linier, transformasi Fourier, dan bilangan acak. Library lain seperti TensorFlow menggunakan NumPy di backend untuk memanipulasi tensor.


    Dengan NumPy, kita dapat menentukan tipe data arbitrer dan mudah berintegrasi dengan sebagian besar database. NumPy juga dapat berfungsi sebagai wadah multi-dimensi yang efisien untuk data umum apa pun yang ada di tipe data apa pun. Numpy akan menjadi sangat esensial karena menjadi dasar dan landasan bagi beberapa library lain seperti Pandas, Matplotlib, Tensorflow, dan lain sebagainya. 


    Baca Juga : Belajar Machine Learning Python, Yuk Bangun Portofolio Datamu Sekarang!


    2. Pandas : Library yang Populer untuk Proses Pengolahan Data

    Panda telah terbukti menjadi Library Python paling populer untuk analisis data dengan dukungan struktur data yang cepat, fleksibel dan ekspresif yang telah dikembangkan untuk data "relasional" dan "berlabel". Pandas menjadi Library yang esensial untuk menyelesaikan analisis data praktis dan nyata dengan Python. Pandas sangat stabil dan menawarkan kinerja yang sangat optimal. Kode backend ditulis dalam C atau Python.


    Pandas juga merupakan fundamental dari proses Data Manipulation dan Data Mining. Bahkan, Pandas juga dapat melakukan beberapa visualisasi data meski tidak seluas Matplotlib atau Seaborn. Terdapat dua tipe utama dari struktur data yang digunakan oleh pandas, antara lain adalah:

    • Series (1 dimensi), berdiri di atas array.

    • DataFrame (2-dimensi), kumpulan dari Series.


    Proses Data Manipulation biasanya dilakukan dengan memanipulasi kedua struktur data ini. Bisa jadi dengan memanipulasi array dan membuat dataframe baru, atau melakukan proses manipulasi lainnya. Memanipulasi series dan Data Frame juga sangat berguna untuk melakukan visualisasi data. Sebelum memvisualisasikan data menggunakan matplotlib, menyiapkan data frame yang bersih menggunakan pandas akan sangat membantu proses visualisasi data itu sendiri.

    3. Scikit-Learn

    Scikit-learn adalah salah satu library Machine Learning yang paling populer. Scikit-Learn mendukung banyak algoritma Machine Learning, baik itu Supervised Learning maupun Unsupervised Learning. Di antara contoh model Machine Learning yang termasuk ke dalam Library ini adalah seperti Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree Classifier and Regressor, Random Forest Classifier and Regressor, K-Means Clustering, dan lain sebagainya. 


    Scikit-Learn dibangun di atas dua Library dasar Python yaitu NumPy dan SciPy. Scikit-Learn menambahkan satu set algoritma untuk Machine Learning umum dan tugas penambangan data (Data Mining), termasuk pengelompokan, regresi, dan klasifikasi. Bahkan tugas-tugas seperti mengubah data, Feature Selection dan Ensemble Methods dapat diimplementasikan dalam beberapa baris saja. Untuk pemula dalam Machine Learning, Scikit-learn adalah alat yang lebih dari cukup untuk digunakan, sampai kamu mulai mengimplementasikan algoritma yang lebih kompleks.


    Baca Juga : Belajar Data Science Otodidak Rumah Aja Bersama DQLab


    4. Yuk Pelajari dan Dalami Semua Library Tersebut Bersama DQLab!

    Yuk mulai pelajari dan terapkan ilmunya pada data yang kamu miliki! Sign Up untuk nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

    Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

    • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

    • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

    • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

    • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

    Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

    1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

    2. Akses module Introduction to Data Science

    3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

    Penulis : Jihar Gifari

    Editor : Annissa Widya Davita


    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 :