10 Rekomendasi Library Python Terbaik untuk Data Science

Warga Bimbingan, Python punya banyak library powerful yang memudahkan proses Data Science. Dari analisis data hingga machine learning, semuanya ada!

Di artikel ini, MinDi bakal kenalin 10 library Python terbaik yang wajib dikuasai untuk Data Science. Semua library ini sering dipakai oleh profesional di bidangnya.

Yuk, simak dan temukan library yang paling cocok buat projek data-mu!

Baca juga: Panduan Memilih Bootcamp Data Science Terbaik di 2025

Apa itu Library Python?

Library Python adalah kumpulan kode atau modul yang sudah dibuat untuk memudahkan pemrograman. 

Library ini berisi fungsi, kelas, dan metode yang bisa digunakan untuk melakukan tugas-tugas tertentu tanpa harus menulis kode dari nol. 

Dengan menggunakan library, kamu bisa mempercepat pengembangan aplikasi atau analisis data, karena sudah tersedia solusi yang siap pakai. 

Contoh library Python yang populer antara lain NumPy, Pandas, dan Matplotlib, yang sering digunakan untuk analisis data dan visualisasi.

Baca juga: Panduan Cara Belajar Python untuk Data Scientist, Lengkap!

Kenapa Menggunakan Library Python?

Sumber: Canva

Sekarang, setelah paham apa itu library Python, penting untuk tahu kenapa kamu perlu menggunakannya. Berikut beberapa alasan mengapa library Python sangat bermanfaat dalam pemrograman!

1. Menghemat Waktu dan Usaha

Dengan library Python, kamu bisa menggunakan fungsi yang sudah ada dan teruji untuk melakukan tugas tertentu. 

Tanpa library, kamu harus menulis kode dari awal, yang pasti memakan banyak waktu. Ini membuat pengembangan aplikasi jadi lebih cepat dan efisien.

2. Mempermudah Pemrograman

Library menyediakan berbagai fungsi dan metode siap pakai untuk berbagai kebutuhan. Misalnya, Pandas untuk analisis data atau Matplotlib untuk visualisasi. 

Jadi, kamu nggak perlu mengulang proses yang sama berkali-kali, cukup panggil fungsi dari library.

3. Kode Lebih Terstruktur dan Bersih

Menggunakan library memungkinkan kamu menulis kode yang lebih bersih dan terstruktur. Banyak library Python memiliki dokumentasi lengkap dan standar penulisan yang memudahkan kamu untuk mengikuti dan memahami alurnya. Ini juga mempermudah kolaborasi tim.

Baca juga: Panduan Analisis Data dengan Python Pandas, Mudah Dipelajari

Beberapa Library Python yang Populer

Sumber: Canva

Yuk, simak berikut ini penjelasan singkat tentang setiap library Python, lengkap dengan keunggulan dan cara instalasinya!

1. NumPy

NumPy adalah library Python yang digunakan untuk perhitungan matematis dan manipulasi array. 

Library ini sangat penting untuk komputasi numerik, karena memungkinkan operasi yang lebih cepat dan efisien pada array multi-dimensi. 

Ini sangat berguna untuk aplikasi machine learning dan analisis data yang memerlukan operasi numerik intensif.

Keunggulan:

1. Performa tinggi dalam komputasi numerik dan operasi array.
2. Menyediakan struktur data array multi-dimensi yang efisien.
3. Basis dari banyak library lain di ekosistem Python, seperti Pandas dan SciPy.

Cara Instalasi:

2. Pandas

Pandas adalah library yang digunakan untuk manipulasi dan analisis data. Dengan Pandas, kamu bisa bekerja dengan data dalam format tabel (DataFrame), memudahkan pembacaan dan manipulasi data dalam berbagai format, seperti CSV dan Excel. 

Pandas sering digunakan dalam analisis data untuk filter, agregasi, dan transformasi data.

Keunggulan:

1. Memudahkan manipulasi dan analisis data dalam format tabel.
2. Dapat membaca dan menulis data dari berbagai format (CSV, Excel, SQL).
3. Fungsi agregasi dan manipulasi data yang kuat, seperti groupby() dan merge().

Cara Instalasi:

3. Matplotlib

Matplotlib adalah library visualisasi data yang memungkinkan kamu untuk membuat grafik dan plot. 

Cocok untuk analisis statistik dan visualisasi hasil eksperimen. Matplotlib memberi kamu kontrol penuh atas elemen grafis, mulai dari warna, label, hingga gaya garis, sehingga bisa menghasilkan grafik yang lebih informatif.

Keunggulan:

1. Menyediakan berbagai jenis grafik, seperti garis, batang, histogram, dan diagram sebar.
2. Visualisasi data yang sangat dapat disesuaikan dan fleksibel.
3. Bisa digunakan untuk membuat grafik interaktif dengan tambahan pustaka seperti mpld3.

Cara Instalasi:

Baca juga: Python untuk Data Analyst: Arti, Manfaat, Library, dan Tips

4. Scikit-learn

Scikit-learn adalah library yang digunakan untuk machine learning, termasuk algoritma supervised dan unsupervised. 

Library ini menyediakan berbagai alat untuk pemrosesan data, seperti pembagian dataset, pelatihan model, dan evaluasi kinerja model. 

Scikit-learn sangat cocok untuk pemula yang ingin belajar machine learning karena dokumentasinya yang sangat lengkap.

Keunggulan:

1. Menyediakan berbagai algoritma machine learning untuk klasifikasi, regresi, dan clustering.
2. Mempermudah pemrosesan data dan evaluasi model.
3. Dokumentasi lengkap yang memudahkan pemula untuk belajar.

Cara Instalasi:

5. TensorFlow

TensorFlow adalah library open-source untuk machine learning dan deep learning, yang dikembangkan oleh Google. 

Dengan TensorFlow, kamu dapat membangun dan melatih model neural network yang kompleks untuk berbagai jenis data, mulai dari gambar hingga teks. 

TensorFlow memiliki skalabilitas tinggi dan bisa digunakan untuk proyek besar yang membutuhkan komputasi intensif.

Keunggulan:

1. Mendukung deep learning dan machine learning dengan model neural network.
2. Skalabilitas yang sangat baik, bahkan pada data besar.
3. Didukung oleh Google dengan pembaruan dan dokumentasi yang konsisten.

Cara Instalasi:

6. Keras

Keras adalah API tingkat tinggi untuk neural networks yang berjalan di atas TensorFlow. Library ini menyederhanakan proses pembuatan dan pelatihan model deep learning, dengan sintaks yang lebih mudah dipahami daripada TensorFlow langsung. 

Keras sering digunakan oleh pemula maupun profesional yang ingin membangun model deep learning dengan cepat.

Keunggulan:

1. API yang lebih sederhana dan mudah dipahami dibandingkan TensorFlow langsung.
2. Mempermudah pembuatan dan pelatihan model deep learning dengan sintaks ringkas.
3. Mendukung berbagai jenis layer neural network untuk berbagai aplikasi.

Cara Instalasi:

7. Requests

Requests adalah library Python yang digunakan untuk melakukan HTTP requests, seperti GET, POST, PUT, dan DELETE. 

Dengan Requests, kamu dapat berinteraksi dengan API dan website secara sederhana. Library ini membuat permintaan HTTP menjadi mudah dipahami dan diintegrasikan dalam proyek Python.

Keunggulan:

1. API yang sangat mudah digunakan untuk HTTP requests.
2. Menangani error secara otomatis tanpa konfigurasi tambahan.
3. Mendukung otentikasi, pengelolaan cookie, dan fitur HTTP lainnya.

Cara Instalasi:

8. Seaborn

Seaborn adalah library visualisasi data berbasis Matplotlib yang menyediakan tampilan grafis yang lebih menarik dan lebih mudah digunakan. 

Seaborn sangat berguna untuk membuat plot statistik yang lebih mendalam, seperti heatmaps, violin plots, dan pair plots. Dengan Seaborn, kamu bisa membuat grafik yang lebih estetik dan informatif.

Keunggulan:

1. Visualisasi statistik yang lebih menarik dan mudah dipahami.
2. Mempermudah pembuatan plot statistik yang kompleks, seperti heatmaps dan boxplots.
3. Integrasi yang kuat dengan Pandas untuk visualisasi data frame.

Cara Instalasi:

9. Flask

Flask adalah framework web minimalis yang digunakan untuk membangun aplikasi web menggunakan Python. 

Flask cocok untuk proyek-proyek kecil hingga menengah karena sifatnya yang ringan dan fleksibel. 

Kamu dapat menambahkan berbagai ekstensi untuk menambah fungsionalitas aplikasi, seperti database, form handling, dan autentikasi.

Keunggulan:

1. Framework ringan dan fleksibel untuk membangun aplikasi web.
2. Kemudahan dalam menambahkan ekstensi untuk fitur seperti database dan autentikasi.
3. Dikenal dengan dokumentasi yang mudah diikuti, cocok untuk pemula.

Cara Instalasi:

10. SQLAlchemy

SQLAlchemy adalah library Python yang digunakan untuk berinteraksi dengan database SQL melalui ORM (Object Relational Mapping). 

Dengan SQLAlchemy, kamu bisa mengelola database menggunakan objek Python, yang mempermudah integrasi antara aplikasi Python dan database. 

Library ini mendukung berbagai jenis database, seperti MySQL, PostgreSQL, dan SQLite.

Keunggulan:

1. Menyediakan ORM untuk interaksi dengan database menggunakan objek Python.
2. Mendukung berbagai jenis database, seperti PostgreSQL, MySQL, dan SQLite.
3. Memungkinkan pengelolaan database yang lebih terstruktur dan efisien.

Cara Instalasi:

Ingin Jadi Data Scientist atau Data Analyst Profesional?

Setelah mengenal 10 library Python terbaik untuk Data Science, kini saatnya menguasai tools dan skill yang dibutuhkan di dunia data science!

Yuk, ikuti Bootcamp Data Science & Data Analyst di dibimbing.id! Di sini, kamu akan belajar mulai dari Python dasar, analisis data, machine learning, hingga visualisasi data menggunakan library seperti Pandas, NumPy, dan Matplotlib.

Belajar langsung dari mentor berpengalaman dengan kurikulum aplikatif yang akan membantu kamu menguasai teknik-teknik data science secara praktis. 

Dengan lebih dari 840+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni 96%, peluang kariermu di dunia data semakin terbuka lebar!

Jadi, tunggu apa lagi? Daftar sekarang disini dan mulai perjalananmu menjadi seorang Data Scientist atau Data Analyst profesional. #BimbingSampeJadi! 

Referensi

1. Top 25 Python Libraries for Data Science in 2025 [Buka]