Mengapa Python Populer untuk Ilmu Data?

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang populer digunakan terutama untuk ilmu data, otomatisasi, pengembangan web, dan Kecerdasan Buatan. Ini adalah bahasa pemrograman tujuan umum yang mendukung pemrograman fungsional, pemrograman berorientasi objek, dan pemrograman prosedural. Selama bertahun-tahun, Python dikenal sebagai bahasa pemrograman terbaik untuk ilmu data, dan biasanya digunakan oleh perusahaan teknologi besar untuk tugas ilmu data.

Dalam tutorial ini, Anda akan belajar mengapa Python sangat populer untuk ilmu data dan mengapa itu akan tetap populer di masa depan.

Untuk Apa Python Dapat Digunakan?

Seperti yang dikatakan sebelumnya, Python adalah bahasa pemrograman tujuan umum, yang berarti dapat digunakan untuk hampir semua hal.

Salah satu aplikasi umum Python dalam pengembangan web adalah di mana Django atau Flask digunakan sebagai backend untuk sebuah situs web. Misalnya, backend Instagram berjalan di Django, dan itu salah satu penerapan terbesar Django.

Anda juga dapat menggunakan Python untuk pengembangan game dengan Pygame, Kivy, Arcade, dan sebagainya; meskipun jarang digunakan. Pengembangan aplikasi seluler tidak ketinggalan, Python menawarkan banyak perpustakaan pengembangan aplikasi seperti Kivy dan KivyMD yang dapat Anda gunakan untuk mengembangkan aplikasi multiplatform; dan banyak perpustakaan lain seperti Tkinter, PyQt, dll.

Pembicaraan utama dari tutorial ini adalah penerapan Python dalam Ilmu Data. Python telah terbukti menjadi bahasa pemrograman terbaik untuk Ilmu Data dan Anda akan tahu alasannya dalam tutorial ini.

Apa itu Ilmu Data?

Berdasarkan Peramal, ilmu data menggabungkan beberapa bidang, termasuk statistik, metode ilmiah, kecerdasan buatan (AI), dan analisis data, untuk mengekstrak nilai dari data. Ini mencakup penyiapan data untuk analisis, termasuk pembersihan, penggabungan, dan manipulasi data untuk melakukan analisis data tingkat lanjut.

Ilmu data dapat diterapkan di berbagai industri, dan membantu memecahkan masalah dan menemukan lebih banyak tentang alam semesta. Dalam industri kesehatan, ilmu data membantu dokter memanfaatkan data masa lalu dalam mengambil keputusan, misalnya diagnosis, atau pengobatan yang tepat untuk suatu penyakit. Sektor pendidikan pun tak ketinggalan, kini Anda bisa memprediksi siswa putus sekolah, semua berkat data science.

Python Memiliki Sintaks Sederhana

Apa lagi yang bisa membuat pemrograman jauh lebih mudah daripada memiliki sintaks intuitif? Dengan Python, Anda hanya perlu satu baris untuk menjalankan program pertama Anda: cukup ketik print("Halo Dunia!") dan jalankan - semudah itu.

Python memiliki sintaks yang sangat sederhana, dan itu membuat pemrograman jauh lebih mudah dan lebih cepat. Tidak perlu kurung kurawal saat menulis fungsi, tidak ada titik koma yang menjadi musuh Anda, dan Anda bahkan tidak perlu mengimpor pustaka sebelum menulis kode dasar.

Ini adalah salah satu keunggulan Python dibandingkan bahasa pemrograman lainnya. Anda memiliki lebih sedikit kecenderungan untuk membuat kesalahan, dan Anda dapat dengan mudah melihat bug.

Masyarakat luas

Ilmu Data adalah salah satu bidang kompleks yang tidak dapat Anda lakukan tanpa memerlukan bantuan apa pun. Python menawarkan semua bantuan yang Anda butuhkan melalui komunitasnya yang luas. Setiap kali Anda buntu, cukup telusuri dan jawaban Anda menunggu Anda. Stack Overflow adalah situs web yang sangat populer di mana pertanyaan dan jawaban diposting untuk masalah pemrograman.

Jika masalah Anda baru, yang jarang terjadi, Anda dapat mengajukan pertanyaan dan orang-orang akan bersedia memberikan jawaban.

Python Menawarkan Semua Perpustakaan

Anda sangat membutuhkan air, dan Anda hanya memiliki dua cangkir di atas meja. Yang satu seperempat terisi air sedangkan yang satu lagi hampir penuh. Apakah Anda akan membawa cangkir dengan banyak air atau yang lain, meskipun keduanya memiliki air? Anda pasti ingin membawa cangkir yang berisi banyak air karena Anda sangat membutuhkan air. Ini terkait dengan Python, ia menawarkan semua perpustakaan yang Anda perlukan untuk ilmu data, Anda pasti tidak ingin menggunakan bahasa pemrograman lain dengan hanya beberapa perpustakaan yang tersedia.

Anda akan memiliki pengalaman hebat bekerja dengan perpustakaan ini karena sangat mudah digunakan. Jika Anda perlu menginstal perpustakaan apa pun, cari nama perpustakaan di PyPI.org dan ikuti petunjuk di akhir artikel ini untuk menginstal perpustakaan.

Terkait: Perpustakaan Ilmu Data untuk Python Setiap Ilmuwan Data Harus Menggunakan

Python Numerik - NumPy

NumPy adalah salah satu perpustakaan ilmu data yang paling umum digunakan. Ini memungkinkan Anda untuk bekerja dengan tugas numerik dan ilmiah dengan Python. Data direpresentasikan menggunakan larik atau yang bisa Anda sebut sebagai daftar, yang bisa dalam dimensi apa pun: larik 1 dimensi (1D), larik 2 dimensi (2D), larik 3 dimensi (3D), dan seterusnya.

panda

Pandas juga merupakan perpustakaan ilmu data populer yang digunakan dalam persiapan data, pemrosesan data, visualisasi data. Dengan Pandas, Anda dapat mengimpor data dalam format yang berbeda seperti CSV (nilai yang dipisahkan koma) atau TSV (nilai yang dipisahkan oleh tab). Panda berfungsi seperti Matplotlib karena memungkinkan Anda membuat berbagai jenis plot. Fitur keren lainnya yang ditawarkan Pandas adalah memungkinkan Anda membaca kueri SQL. Jadi, jika Anda telah terhubung ke database Anda, dan Anda ingin menulis dan menjalankan kueri SQL dengan Python, Pandas adalah pilihan yang tepat.

Matplotlib dan Seaborn

Matplotlib adalah perpustakaan luar biasa lainnya yang ditawarkan Python. Ini telah dikembangkan di atas MatLab - bahasa pemrograman yang digunakan terutama untuk tujuan ilmiah dan visualisasi. Matplotlib memungkinkan Anda untuk memplot berbagai jenis grafik hanya dengan beberapa baris kode.

Anda dapat memplot grafik untuk memvisualisasikan data apa pun, membantu Anda mendapatkan wawasan dari data Anda, atau memberi Anda representasi data yang lebih baik. Pustaka lain seperti Pandas, Seaborn, dan OpenCV juga menggunakan Matplotlib untuk memplot grafik yang canggih.

Seaborn (bukan Seaborne) sama seperti Matplotlib, hanya saja Anda memiliki lebih banyak opsi - untuk memberikan bagian yang berbeda dari grafik Anda warna atau corak yang berbeda. Anda dapat memplot grafik yang bagus dan menyesuaikan tampilan untuk membuat representasi data lebih baik.

Buka Visi Komputer - OpenCV

Mungkin Anda ingin membangun sistem Optical Character Recognition (OCR), pemindai dokumen, gambar filter, sensor gerak, sistem keamanan, atau apa pun yang terkait dengan visi komputer, Anda harus mencoba BukaCV. Pustaka luar biasa dan gratis yang ditawarkan oleh Python ini memungkinkan Anda membangun sistem visi komputer hanya dengan beberapa baris kode. Anda dapat bekerja dengan gambar, video, atau bahkan umpan dan penyebaran webcam Anda.

Scikit-belajar - Sklearn

Scikit-learn adalah perpustakaan paling populer yang digunakan khusus untuk tugas pembelajaran mesin dalam ilmu data. Sklearn menawarkan semua utilitas yang Anda butuhkan untuk menggunakan data Anda dan membangun model pembelajaran mesin hanya dalam beberapa baris kode.

Ada berbagai tugas pembelajaran mesin seperti regresi linier (sederhana dan ganda), regresi logistik, k-tetangga terdekat, bayes naif, mendukung regresi vektor, regresi hutan acak, regresi polinomial, termasuk klasifikasi dan pengelompokan tugas.

Meskipun Python sederhana karena sintaksnya; ada alat yang telah dirancang khusus dengan mempertimbangkan ilmu data. Notebook Jupyter adalah alat pertama, ini adalah lingkungan pengembangan yang dibangun oleh Anaconda, untuk menulis kode Python untuk tugas ilmu data. Anda dapat menulis dan langsung menjalankan kode dalam sel, mengelompokkannya, atau bahkan menyertakan dokumentasi, seperti yang disediakan oleh kemampuan penurunan harga.

Alternatif yang populer adalah Google Colaboratory, juga dikenal sebagai Google Colab. Mereka serupa dan digunakan untuk tujuan yang sama tetapi Google Colab memiliki lebih banyak keuntungan karena dukungan cloud-nya. Anda memiliki akses ke lebih banyak ruang, tidak perlu khawatir penyimpanan komputer Anda akan penuh. Anda juga dapat membagikan buku catatan Anda, masuk ke perangkat apa pun dan mengaksesnya, atau bahkan menyimpan buku catatan Anda ke GitHub.

Cara Memasang Perpustakaan Ilmu Data apa pun dengan Python

Mengingat Anda sudah menginstal Python di komputer Anda, bagian langkah demi langkah ini akan memandu Anda melalui cara menginstal perpustakaan ilmu data apa pun di komputer Windows Anda. NumPy akan diinstal dalam kasus ini, ikuti langkah-langkah di bawah ini:

1. tekan Awal dan ketik cmd. Klik kanan hasilnya dan pilih Jalankan sebagai administrator.

1. Anda memerlukan PIP untuk menginstal pustaka Python dari PyPi. Jika sudah, silakan lewati langkah ini; jika belum silahkan baca cara menginstal PIP di komputer Anda.
2. Jenis pip install numpy dan tekan Memasuki untuk berlari. Proses ini akan menginstal NumPy di ​​komputer Anda dan sekarang Anda dapat mengimpor dan menggunakan NumPy di ​​komputer Anda. Proses ini akan terlihat mirip dengan tangkapan layar yang ditunjukkan di bawah ini, abaikan peringatan dan ruang kosong. (Jika Anda menggunakan Linux atau macOS, cukup buka terminal dan masukkan pemasangan pip memerintah).

Saatnya Menggunakan Python untuk Ilmu Data

Antara lain bahasa pemrograman seperti R, C++, dan Java; Python berdiri untuk menjadi yang terbaik untuk ilmu data. Tutorial ini telah memandu Anda melalui mengapa Python sangat populer untuk ilmu data. Anda sekarang tahu apa yang ditawarkan Python dan mengapa perusahaan besar seperti Google, Meta, NASA, Tesla, dan sebagainya menggunakan Python.

Apakah tutorial ini berhasil meyakinkan Anda bahwa Python akan tetap menjadi bahasa pemrograman terbaik untuk ilmu data? Jika ya, lanjutkan dan bangun proyek ilmu data yang bagus; membantu membuat hidup lebih mudah.

Cara Mengimpor Data Excel Ke Skrip Python Menggunakan Pandas

Untuk analisis data tingkat lanjut, Python lebih baik daripada Excel. Inilah cara mengimpor data Excel Anda ke dalam skrip Python menggunakan Pandas!

Baca Selanjutnya

Tentang Penulis