Mengenal Python & Fungsinya untuk Data Science

Siapa yang tidak tahu Python? Bahasa pemrograman Python sedang populer saat ini sebagai tools yang cocok digunakan untuk berbagai kepentingan website, pengembangan aplikasi, data science, dan lainnya.

Hal ini karena Python merupakan bahasa pemrograman tingkat tinggi yang memudahkan developer dalam menyusun code untuk menjalankan suatu program. Bahasa ini juga cocok untuk pemula karena mudah dipahami dan dipelajari. 

Tidak seperti bahasa pemrograman lainnya, Python fokus pada keterbacaan code, sehingga pengembang atau developer lebih berpusat dalam mengembangkan programnya dibandingkan penyusunan code. Tentu ini akan mendukung pengembangan program lebih efisien. 

Bisa dikatakan bahwa Python dan data science saling berkaitan. Data science adalah ilmu yang terdiri dari tiga bidang ilmu yaitu matematika, statistika, dan pemrograman yang dikombinasikan untuk memudahkan proses olah data.

Nah, Python ini berperan sebagai bahasa pemrograman yang mampu menangani proses data science dengan berbagai library dan fungsi yang dimilikinya. Oleh karena itu Python menjadi skill wajib bagi praktisi data seperti Data Scientist dan Data Analyst. 

Disamping itu penguasaan dasar ilmu bisnis juga terkadang diperlukan karena praktisi data akan sering bekerjasama dengan tim lainnya di perusahaan. Python untuk data science mencakup aktivitas yang berkaitan dengan proses analisis data. Apa saja fungsi Python untuk data science? DQLab akan membahasnya di artikel kali ini. Yuk, simak sampai akhir! 

1. Data Wrangling

Dalam data science terdapat tahapan data wrangling. Tahap ini merupakan proses dimana data di manajemen dan dibentuk menjadi lebih tertata agar data lebih mudah dibaca. Ketika melakukan mengumpulkan data untuk analisis, data yang diperoleh akan sangat beragam.

Oleh karena itu dibutuhkan proses data wrangling untuk mentransformasi data mentah ke dalam bentuk yang lebih rapi. Proses ini bisa dilakukan dengan menggunakan library Python seperti Pandas dan Numpy. 

Di DQLab tersedia module Data Wrangling Python yang berisi materi tentang data wrangling dan juga prakteknya diantaranya yaitu membaca file dengan Pandas, melakukan akses data, menampilkan data dalam range tertentu, menampilkan informasi statistik dengan Numpy, normalisasi data, dan proses wrangling lainnya. 

Baca juga: Tutorial Membuat Array Python & List Pada Python untuk Pemula

2. Data Manipulation

Data manipulation merupakan proses dalam data science untuk menambahkan data, menghapus data, modifikasi data, dan lainnya yang bertujuan agar data layak dianalisis. Data yang digunakan untuk analisis biasanya berasal dari berbagai sumber dan terkadang masih berantakan seperti data yang tidak lengkap, tipe dan format data yang tidak sama, dan lainnya. Proses data manipulation bisa dilakukan dengan menggunakan Python. 

Tersedia library dan fungsi yang mendukung proses data manipulation jadi lebih efisien. Dengan module Data Manipulation with Pandas di DQLab kamu bisa mempelajari bagaimana tahapan dalam data manipulation seperti mengakses sumber data, indexing, slicing, transforming, dan bagaimana menangani missing value. 

3. Data Analysis dan Visualization

Setelah mempersiapkan data, langkah selanjutnya dalam data science adalah analisis data. Pada tahap ini data akan diproses dengan menerapkan metode tertentu untuk memperoleh informasi yang berguna. 

Beberapa metodenya antara lain yaitu regression, k-means, decision tree, dan lain sebagainya. Pahami data yang dimiliki dan sesuaikan metode yang akan digunakan untuk analisis. Penggunaan metode yang tepat akan berpengaruh pada hasil analisis yang impactful. 

Setelah melakukan analisis data, hasil analisis akan dibuat visualisasinya. Visualisasi data bertujuan agar informasi yang didapatkan dari analisis data lebih mudah dipahami oleh stakeholder. Biasanya dibuat dalam bentuk grafik atau plot. 

Dengan Python kita bisa membuat visualisasi data secara menarik dengan menerapkan warna yang berbeda untuk setiap elemen data, menyatakan dalam bentuk persen, menambahkan judul, dan lain sebagainya. 

Pilihlah grafik yang sesuai untuk menyajikan hasil analisis yang telah dilakukan. Karena jika kurang tepat, bisa jadi informasi kurang tersampaikan dengan baik kepada pihak yang membutuhkan data tersebut.

Proses data analysis dan visualization bisa kamu pelajari di DQLab yaitu module Exploratory Data Analysis with Python for Beginner dan module Data Visualization with Python Matplotlib for Beginner. Disusun oleh mentor data dari perusahaan ternama dengan studi kasus nyata yang akan semakin menambah skill datamu. 

4. Machine Learning

Machine learning dikenal sebagai teknologi canggih yang mampu belajar dengan sendirinya tanpa perlu diprogram ulang secara berkala. Machine learning akan belajar dari data yang diberikan dan memberikan output yang sesuai. Ada beberapa tahap yang harus dilalui ketika membangun machine learning yaitu sebagai berikut:

• Pengumpulan data 

• Membersihkan, mempersiapkan, dan manipulasi data.

• Train model untuk melatih model yang digunakan dalam machine learning. 

• Test data yaitu proses dimana data digunakan untuk melakukan prediksi dalam machine learning.

• Validasi model 

Pada Python tersedia library yang dapat digunakan untuk machine learning diantaranya yaitu Pandas, Numpy, Scikit-Learn, Keras, dan Tensorflow. Jika ingin menjadi praktis data handal, kamu harus memahami bagaimana merancang machine learning dan juga library yang cocok digunakan. 

Module DQLab yaitu Machine Learning with Python for Beginner cocok untuk kamu pemula yang ingin belajar machine learning dari dasar. Kamu akan belajar mengenal apa itu machine learning, algoritma machine learning, penggunaan library Python untuk machine learning, dan lainnya yang disusun oleh mentor data dari perusahaan ternama. 

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

Ternyata banyak juga, ya fungsi Python untuk data science. Semakin mendalami Python kamu akan menemukan hal-hal menarik tentang Python. Bahasa pemrograman ini tidak hanya digunakan untuk analisis sederhana, melainkan juga bisa menangani big data dan diterapkan di berbagai industri. Kebutuhan akan praktisi data di industri pun saat ini terbilang cukup tinggi sehingga peluangnya masih cukup luas. 

Selain mempelajari secara teknis tentang Python, hal lain yang perlu dipersiapkan adalah portfolio data. Portfolio data dapat menjadi nilai tambah akan kemampuanmu di bidang data oleh perusahaan yang kamu tuju.

Module-module di DQLab bisa kamu gunakan untuk mulai membangun portfolio datamu, loh! So, tunggu apa lagi? Yuk, daftar di DQLab.id! Gabung juga di grup Discord untuk sharing tentang data dan module bersama mentor dan member lainnya.

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Tags