Memahami Pemrograman Python untuk Data Science, Yuk Simak!

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

26 January 2024

•

212

Image Banner

Di era digital, kebutuhan akan analisis data yang efektif dan efisien menjadi semakin penting dalam berbagai sektor industri. Dalam konteks inilah, pemrograman Python untuk data science menjadi krusial.


Pasalnya, Python adalah bahasa pemrograman yang telah menjadi pilihan utama bagi para data scientist. Untuk tahu lebih banyak, simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!


Apa itu Python?


Secara umum, Python adalah sebuah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang dikembangkan oleh Guido van Rossum. Python pertama kali dirilis pada tahun 1991. 


Lebih lanjut, Python adalah bahasa pemrograman yang bersifat interpretatif, object-oriented, dan memiliki tipe data dinamis. Artinya, Python menjalankan kode secara langsung tanpa perlu proses kompilasi terlebih dahulu.


Hal tersebut memungkinkan pemrograman dengan orientasi objek untuk membantu menyederhanakan program yang kompleks. Selain itu, Python juga memungkinkan penanganan berbagai jenis data dengan mudah.


Di samping itu, Python juga mendukung model dan paket. Hal ini dapat mendorong penggunaan program modular dan penggunaan kembali kode.


Mengapa Python Digunakan di Data Science?


Penggunaan pemrograman Python untuk data science menjadi populer karena beberapa alasan. Berikut adalah beberapa alasannya:


1. Sintaks Sederhana


Pertama, pemrograman Python untuk data science cukup sering digunakan karena ia memiliki sintaks sederhana. Oleh sebab itu, Python sangat ideal bagi pemula.


Lebih lanjut, sintaks yang sederhana itu memberikan kemudahan dalam menulis dan membaca kode. Hal ini berperan penting dalam analisis data yang mana kejelasan dan akurasi kode sangat diperlukan.


2. Kumpulan Library yang Luas


Berikutnya, pemrograman Python untuk data science cukup populer karena ia memiliki library yang kuat. Terlebih lagi, Python memiliki library khusus untuk data science.


Beberapa library tersebut adalah NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, dan TensorFlow. NumPy digunakan untuk operasi matematika. Lalu, Pandas dipakai untuk manipulasi data.


Setelah itu, Matplotlib dan Seaborn dimanfaatkan untuk visualisasi data. Terakhir, Scikit-learn dan TensorFlow digunakan untuk machine learning.


Ketersediaan perpustakaan tersebut membuat Python menjadi alat yang cukup penting dalam analisis dan pemrosesan data.


Baca Juga: Basic Python untuk Data Cleaning dan Machine Learning


3. Fleksibilitas dan Integrasi yang Luas


Lalu, alasan mengapa pemrograman Python untuk data science cukup populer adalah karena ia bisa mudah diintegrasikan. Python bisa dengan mudah diintegrasikan dengan bahasa pemrograman lain dan berbagai sistem operasi.


Hal tersebut membuat Python cocok untuk digunakan dalam berbagai proyek data science. Khususnya, untuk data science yang memerlukan integrasi dengan alat dan sistem lain.


4. Kemampuan untuk Skala Besar


Setelah itu, alasan mengapa pemrograman Python untuk data science cukup populer adalah karena ia mampu menangani data dalam skala besar. Hal ini sangat penting pada saat berhadapan dengan data set yang besar dan kompleks.


5. Versatilitas dalam Aplikasi Data Science


Terakhir, pemrograman Python untuk data science kerap kali digunakan karena ia bisa digunakan di berbagai aplikasi. 


Mulai dari analisis data sederhana hingga pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan yang kompleks, Python dapat menangani berbagai aspek data science.


Kegunaan Pemrograman Python untuk Data Science


Pemrograman Python untuk data science memiliki berbagai kegunaan. Oleh sebab itu, Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling diminati di data science. Berikut adalah beberapa kegunaannya:


1. Pengelolahan dan Analisis Data


Kegunaan pemrograman Python untuk data science yang pertama adalah untuk mengelola dan analisis data. 


Dengan library seperti Pandas, Python memudahkan pengelolaan data seperti pembersihan, penggabungan, dan transformasi dataset. Selain itu, analisis eksplorasi data juga menjadi lebih mudah dengan Python.


2. Visualisasi Data


Kegunaan pemrograman Python yang pertama adalah untuk visualisasi data. Library seperti Matplotlib dan Seaborn memungkinkan pembuatan grafik dan plot yang kompleks untuk menginterpretasi data dengan lebih baik.


Baca Juga: 14 Tools Data Science Buat Kamu yang Mau Jadi Profesional


3. Machine Learning


Kegunaan berikutnya adalah untuk mengembangkan machine learning. Dengan library seperti Scikit-learn, Python menjadi alat yang kuat untuk membuat model machine learning.


Hal ini mencakup berbagai algoritma untuk klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan lainnya. Selain itu, Python juga bermanfaat sebagai alat untuk evaluasi model, pemilihan fitur, dan preprocessing data.


4. Deep Learning


Setelah itu, kegunaannya adalah untuk pengembangan deep learning. Python menyediakan library seperti TensorFlow dan PyTorch


Hal ini memungkinkan pembuatan dan pelatihan jaringan saraf tiruan untuk beragam melakukan beragam tugas. Contohnya adalah pengenalan gambar, natural language processing, dan banyak lagi.


5. Big Data dan Analitik


Terakhir, kegunaan pemrograman Python untuk data science adalah mengelola big data dan analitik. 


Pasalnya, Python memiliki kemampuan yang baik dalam mengolah dan menganalisis data dalam volume besar. Inisiasi berinteraksi dengan library seperti PySpark dan Hadoop.


Beralih Karir ke Data Science dengan Dibimbing.id


Demikian informasi seputar pemrograman Python untuk data science. Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa Python menawarkan kemudahan bagi para data scientist.


Apakah kamu tertarik untuk memulai karir di data science? Bagi Sobat MinDi yang tertarik, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikuti Bootcamp Data Science Dibimbing.id.


Program ini sangat cocok bagi para pemula maupun career switcher yang ingin beralih karir ke data science. Lewat program ini, kamu bakal dibimbing sampai jadi!


Sobat MinDi bakal dapetin pembelajaran dengan silabus terupdate dan beginner-friendly. Kamu juga akan punya hands-on experience lewat real-case project yang diberikan. Jadi, kamu bisa belajar dari nol hingga mahir di sini!


So, tunggu apa lagi? Daftar dan kejar karir yang lebih baik bersama Dibimbing.id!



Share

Author Image

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

Khadijah adalah SEO Content Writer di Dibimbing dengan pengalaman menulis konten selama kurang lebih setahun. Sebagai lulusan Bahasa dan Sastra Inggris yang berminat tinggi di digital marketing, Khadijah aktif berbagi pandangan tentang industri ini. Berbagai topik yang dieksplorasinya mencakup digital marketing, project management, data science, web development, dan career preparation.

Hi!👋

Kalau kamu butuh bantuan,

hubungi kami via WhatsApp ya!