Machine Learning Python : 3 Alasan Menggunakan Python Untuk Membuat Model Machine Learning
Machine Learning tanpa kita sadari telah ada di sekitar kita saat ini. Hampir seluruh kegiatan yang kita lakukan dalam dunia digital sudah dilengkapi dengan Machine Learning. Bagaimana Youtube memberikan rekomendasi video untuk ditonton, Instagram menunjukkan konten yang kemungkinan akan kita sukai, platform e-commerce memberikan rekomendasi produk untuk pembelian selanjutnya, dan berbagai kegiatan yang kita temui dalam kehidupan sehari-hari ternyata adalah produk dari model Machine Learning.
Dalam dunia Data Science, kita dapat membuat Model Machine Learning menggunakan beberapa bahasa di antaranya adalah Python. Python saat ini masih menjadi bahasa yang sangat digemari oleh banyak pihak. Bahkan menurut Stackoverflow, Python merupakan bahasa yang paling digemari, tidak hanya oleh Data Scientist, tapi juga oleh para Developer. Bagi kamu yang sedang ragu untuk menginvestasikan waktu, pikiran dan tenaga untuk mempelajari python, mungkin bertanya "mengapa harus memilih menggunakan python? Kenapa tidak menggunakan R saja? Atau bahasa pemrograman selain python?". Dalam Artikel ini, DQLab akan berbagi mengenai 3 alasan mengapa Python merupakan pilihan yang tepat untuk digunakan dalam membuat model Machine Learning. Yuk simak penjelasan berikut!
1. Mudah Dipelajari
Python menawarkan kode yang pendek dan mudah dibaca. Meskipun algoritma kompleks dan alur kerja yang fleksibel adalah kekuatan nyata di balik Machine Learning dan AI, kesederhanaan Python memungkinkan developer dan Data Scientist untuk menulis sistem yang dapat dipercaya. Data Scientist dapat berfokus pada pemecahan masalah ML daripada berfokus pada nuansa teknis bahasa pemrograman. Selain itu, Python menarik bagi banyak pihak hanya karena mudah dipelajari. Kode Python mudah dimengerti oleh manusia, yang membuat pembuatan model untuk pembelajaran mesin sangat mudah.
Baca Juga : Belajar Machine Learning Python, Yuk Bangun Portofolio Datamu Sekarang!
2. Varietas Library yang Tinggi dan Beragam
Menerapkan algoritma Machine Learning seringkali melalui proses yang rumit dan memakan waktu. Sangat penting untuk memiliki lingkungan digital yang terstruktur dan teruji dengan baik untuk memungkinkan Data Scientist memberikan solusi pengkodean terbaik. Untuk mempersingkat waktu Data Scientist, programmer memilih sejumlah framework dan library Python. Python memiliki banyak Library yang dapat digunakan sehingga memungkinkan Data Scientist atau Developer untuk menyelesaikan permasalahan yang sangat rumit dalam hitungan menit bahkan hitungan detik.
Beberapa contoh Library yang terdapat di dalam Python adalah sebagai berikut :
- Keras, TensorFlow, dan Scikit-learn untuk pembelajaran mesin
- NLTK dan spaCy untuk NLP (Pemrosesan bahasa alami)
- SciPy untuk komputasi tingkat lanjut
- NumPy untuk komputasi ilmiah dan analisis data berkinerja tinggi
- OpenCV untuk Computer Vision
- Panda untuk analisis Data Msnipulation
- Seaborn dan Matplotloib untuk visualisasi data
3. Komunitas yang Luas dan Banyaknya Open Source
Banyaknya pengguna Python membuat Python memiliki komunitas yang luas dan solid. Banyak Python Programmer senior yang mau berbagi pengetahuan mereka melalui berbagai platform, baik itu berupa artikel, video, maupun menjawab pertanyaan-pertanyaan teknis yang sering dijumpai pada berbagai platform seperti stackoverflow dan lain sebagainya. Kondisi ini membuat siapapun yang baru mempelajari Python akan sangat terbantu. Kondisi ini pula memungkinkan python beginners untuk mempelajari python secara mandiri.
Selain itu, sebagai bahasa pemrograman yang bersifat open source, Python membantu kita mengurangi biaya pengembangan perangkat lunak secara signifikan. Kita bahkan dapat menggunakan beberapa kerangka kerja (frameworks), pustaka (libraries), dan alat pengembangan Python open source untuk membatasi waktu pengembangan tanpa meningkatkan biaya pengembangan. Kita bahkan memiliki opsi untuk memilih dari berbagai kerangka kerja Python open source dan alat pengembangan sesuai dengan kebutuhan kita. Misalnya, Kita dapat menyederhanakan dan mempercepat pengembangan aplikasi web dengan menggunakan kerangka kerja web Python yang kuat seperti Django, Flask, Pyramid, Bottle dan Cherrypy. Tidak hanya itu, kita juga dapat mempercepat pengembangan aplikasi GUI desktop menggunakan kerangka kerja dan toolkit Python GUI seperti PyQT, PyJs, PyGUI, Kivy, PyGTK, dan WxPython.
Baca Juga : Belajar Data Science Otodidak Rumah Aja Bersama DQLab
4. Yuk Belajar Python 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":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Penulis : Frindy Johana
Editor : Annissa Widya Davita