5 Library Python Terbaik Untuk Data Science

Python adalah bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan saat ini. Ketika Bahasa ini hadir untuk membantu memecahkan tugas dan tantangan bidang data science, Python tidak pernah berhenti mengejutkan penggunanya dengan kemampuan yang powerful.

Sebagian besar data scientist sudah memanfaatkan kemampuan pemrograman Python yang powerful setiap mengalami kesulitan.

Python adalah bahasa yang mudah dipelajari, mudah di-debug, banyak digunakan, berorientasi objek, bersifat open-source, berkinerja tinggi, dan masih banyak lagi manfaat yang ditawarkan oleh pemrograman Python.

Python telah dibangun dengan library Python luar biasa yang digunakan oleh programmer setiap hari dalam memecahkan masalah.

Berikut 5 library python terbaik untuk data science yaitu :

• TensorFlow
• NumPy
• SciPy
• Pandas
• Matplotlib

1. TensorFlow

TensorFlow adalah library untuk komputasi numerik berkinerja tinggi dengan sekitar 35.000 komentar dan memiliki komunitas yang besar dengan sekitar 1.500 kontributor. Library ini digunakan di berbagai bidang ilmiah.

TensorFlow adalah kerangka kerja untuk mendefinisikan dan menjalankan komputasi dengan melibatkan tensor yang merupakan sebagian objek komputasi yang telah ditentukan hingga akhirnya menghasilkan sesuatu yang bernilai.

Fitur :

• Visualisasi grafik komputasi yang lebih baik
• Mengurangi error sebesar 50 hingga 60 persen dalam neural machine learning
• Komputasi paralel untuk menjalankan model yang kompleks
• Manajemen library terbaik yang didukung oleh Google
• Pembaruan yang lebih cepat dan rilis baru yang sering untuk memberi Kita fitur terbaru

TensorFlow sangat berguna untuk aplikasi berikut:

• Speech and image recognition
• Aplikasi berbasis teks
• Time-series analisis
• Deteksi video

2. NumPy

NumPy (Numerical Python) adalah paket fundamental untuk komputasi numerik di Python. Berisi objek array N-dimensional yang powerful. Libraru ini memiliki sekitar 18.000 komentar di GitHub dan komunitas aktif yang terbesar dengan 700 kontributor.

Library ini adalah paket general-purpose array-processing yang menyediakan objek multidimensi berkinerja tinggi yang disebut array dan alat untuk bekerja dengan library tersebut. NumPy juga mengatasi sebagian masalah perlambatan dengan menyediakan array multidimensi ini serta menyediakan fungsi dan operator yang beroperasi secara efisien pada array ini.

Fitur :

• Menyediakan fungsi yang cepat dan terlengkap untuk rutinitas proses numerik
• Komputasi berorientasi array untuk efisiensi yang lebih baik
• Mendukung pendekatan berorientasi objek
• Komputasi yang ringkas dan lebih cepat dengan vektorisasi

Pengaplikasian :

• Banyak digunakan dalam analisis data
• Membuat array N-dimensional yang powerful
• Membentuk dasar library lain, seperti SciPy dan scikit-learn
• Sebagai pengganti MATLAB saat digunakan dengan SciPy dan matplotlib

3. SciPy

SciPy (Scientific Python) adalah library Python gratis dan bersifat open-source yang banyak digunakan dalam data science untuk komputasi tingkat tinggi.

SciPy memiliki sekitar 19.000 komentar di GitHub dan komunitas aktif yang besar dengan sekitar 600 kontributor. Library ini banyak digunakan untuk komputasi ilmiah dan teknis karena perluasan dari NumPy dan menyediakan banyak rutinitas yang user friendly dan efisien untuk perhitungan ilmiah.

Fitur :

• Terdiri dari algoritma dan fungsi yang dibangun pada ekstensi NumPy python
• Perintah dengan kemampuan tingkat tinggi untuk manipulasi dan visualisasi data
• Pemrosesan gambar multidimensi dengan submodul SciPy.ndimage
• Menyertakan fungsi bawaan untuk memecahkan masalah persamaan diferensial

Pengaplikasian :

• Operasi gambar multidimensi
• Memecahkan masalah persamaan diferensial dan transformasi Fourier
• Optimalisasi algoritma
• Aljabar linear

4. Pandas

Pandas (Python data analysis) adalah library yang harus ada dalam lifecycle data science. Library ini adalah library Python yang paling populer dan banyak digunakan untuk data science, bersama dengan NumPy di matplotlib.

Dengan sekitar 17.000 komentar di GitHub dan komunitas aktif yang besar dengan 1.200 kontributor, library ini banyak digunakan untuk analisis dan pembersihan data. Pandas menyediakan struktur data yang cepat dan fleksibel, seperti data frame CD, yang dirancang untuk bekerja dengan data terstruktur secara sangat cepat dan intuitif.

Fitur :

• Sintaks yang fasih dan kaya fungsionalitas sehingga memberi Kita kebebasan untuk menangani data yang hilang
• Memungkinkan Kita membuat fungsi dan menjalankannya di serangkaian data
• Abstraksi tingkat tinggi
• Berisi struktur data tingkat tinggi dan alat untuk manipulasi

Pengaplikasian :

• Konversi dan cleansing data yang umum
• Proses ETL (ekstract, transform, load) digunakan untuk transformasi data dan penyimpanan data, karena memiliki dukungan yang sangat baik untuk memuat file CSV ke dalam format bingkai datanya
• Digunakan dalam berbagai bidang akademik dan komersial, termasuk statistik, keuangan, dan ilmu saraf
• Mempunyai fungsionalitas Time-series yang spesifik, seperti date range generation, moving window, regresi linier, dan date shifting

5. Matplotlib

Matplotlib memiliki visualisasi yang powerful namun indah. Library ini adalah library plotting untuk Python dengan sekitar 26.000 komentar di GitHub dan komunitas yang sangat besar dengan 700 kontributor.

Karena grafik dan plot yang dihasilkannya, library ini banyak digunakan untuk visualisasi data. Library ini juga menyediakan API berorientasi objek, yang dapat digunakan untuk menanamkan plot tersebut ke dalam aplikasi.

Fitur :

• Dapat digunakan sebagai pengganti MATLAB, dengan keuntungan free dan bersifat open-source
• Mendukung puluhan backend dan jenis output, yang berarti Kita dapat menggunakannya terlepas dari sistem operasi mana yang Kita gunakan atau format output mana yang ingin Kita gunakan
• Pandas sendiri dapat digunakan sebagai pembungkus di sekitar API MATLAB untuk mengatur MATLAB seperti pembersih
• Konsumsi memori rendah dan perilaku runtime yang lebih baik

Pengaplikasian :

• Analisis korelasi variable
• Memvisualisasikan interval kepercayaan 95 persen dari model
• Deteksi outlier menggunakan scatter plot dan lain-lain.
• Memvisualisasikan distribusi data untuk mendapatkan wawasan yang instan

Seiring dengan perkembangan library ini, para data scientist juga memanfaatkan kemampuan beberapa library yang berguna lainnya yaitu :

• Mirip dengan TensorFlow, Keras adalah salah satu library populer lainnya yang digunakan secara luas untuk deep learning dan modul jaringan saraf. Keras mendukung backend TensorFlow dan Theano, jadi library ini adalah pilihan yang baik jika Kita tidak ingin mempelajari lebih detail TensorFlow.
• Scikit-learn adalah library machine learning yang menyediakan hampir semua algoritma machine learning yang mungkin Kita butuhkan. Scikit-learn dirancang untuk diinterpolasi ke dalam NumPy dan SciPy.
• Seabourn adalah library lainnya yang digunakan untuk visualisasi data. Library ini adalah peningkatan dari matplotlib, karena memperkenalkan jenis plot tambahan.