Python adalah bahasa pemograman yang disayang karena banyak alasan : bahasanya mudah dibaca dan dikerjakan, relatif sederhana untuk dipelajari, dan cukup populer sehingga ada komunitas yang hebat dan banyak sumber daya yang tersedia.
Dan jika anda membutuhkan satu alasan lagi untuk mempertimbangkan memlui Python untuk pemula, itu juga memainkan peran penting dalam karir data yang menguntungkan! Memperlajari Python untuk ilmu data atau analisis data akan memberi anda berbagai keterampilan yang berguna.
Section Artikel
Memulai dengan Python untuk Ilmu Data
Python telat ada sejak musik grunge menjadi arus utama dan mendominasi saluran udara. Selama bertahun-tahun, banyak bahasa pemograman (Seperti Perl) telah datang dan pergi, tetapi Python telah tumbuh, berkembang, dan mendapatkan kekuatan yang baru.
Faktanya, ini adalah salah satu bahasa pemograman dengan pertumbuhan tercepat di dunia. Sebagai bahasa pemograman tingkat tinggi, Python banyak digunakan dalam pengembangan aplikasi seluler, pengembangan web, pengembangan perangkat lunak, dan dalam analisis dan komputasi data numerik dan ilmiah.
Misalnya, web populer ITES seperti dropbox, Google, Instagram, Sportify, dan Youtube semua dibangun dengan bahasa pemograman yang kuat.
Komunitas open-source besar-besaran yang telah berkembang di sekitar Python mendorongnya maju dengan sejumlah alat yang membantu pembuat kode bekerja dengannya secara efisien. Dalam beberapa tahun terakhir, lebih banyak alat telah dikembangkan secara khusus untuk ilmu data, membuatnya lebih muda dari sebelumnya untuk menganlisis data dengan Python.
Apakah Python bagus untuk ilmu data ? Benar! Di sisa artikel ini, kita akan membahasa bagaimana Python digunakan dalam ilmu data, cara belajar untuk ilmu data, dan banyak lagi.
Apa itu Python ?
Teknik dasar untuk Python diletakkan di akhir 1980-an, tetapi kode ini hanya diterbitkan pada tahun 1991. Tujuan utama disini adalah untuk mengotomatisasi tugas yang berulang, untuk cepat prototipe aplikasi, dan untuk menerapkannya dalam bahasa lain.
Ini adalah bahasa pemograman yang relatif sederhana untuk dipelajari dan digunakan karena kodenya bersoh dan mudah dipahami. Jadi tidak mengherankan jika sebagian besar programmer sudah mengenalnya .
Kode bersih, bersama dengan dokumentasi ekstensif, juga memudahkan untuk membuat dan menyesuaikan aset web. Seperti disinggung diatas, Python juga sangat serbaguna dan mendukung banyak sistem dan platform. Dengan demikian, ini dapat dengan mudah dimanfaatkan untuk berbagai tujuan dari pemodelan ilmiah hinggal permainan tingkat lanjut.
Mengapa Anda Harus Belajar Phyton untuk Sebuah Ilmu Data ?
Di awal awal Python hanya sebagai bahasa utilitas, Phyton telah berkembang menjadi kekuatan utama dalam kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), serta data besar dan analitik. Namun, sementara bahasa pemograman lain seperti R dan SQL juga sangat efisien untuk digunakan dalam bidang ilmu data, Phyton telah menjadi bahasa yang digunakan oleh para ilmuwan data.
Jika anda mempelajari Python untuk ilmu data atau karier lain, itu dapat membuka banyak pintu bagi anda dan meningkatkan peluang karier anda. Bahkan jika anda tidak bekerja di AI, ML, atau analisis data, Python tetap penting untuk pengembangan web dan pengembangan antarmuka pengguna grafis (GUI) .
Alasan utama mengapa Python digunakan untuk ilmu data adalah fakta bahwa Phyton telah terbukti berkali-kali mampu memecahkan masalah kompleks secara efisien. Dengan bantuan pustaka yang berfokus pada data Seperti Numpy dan Pandas), siapa pun yang terbiasa dengan aturan dan sintaks Python dapat dengan cepat menerapkannya sebagai alat yang kuat untuk memproses, memanipulasi, dan memvisualisasikan data.
Setiap kali anda buntu, itu juga relatif mudah untuk menyelsaikan masalah terkait Phyton karena banyaknya dokumentasi yang tersedia secara gratis
Daya tarik Phyton juga telah melampaui rekayasa perangkat lunak bagi mereka yang bekerja dibidang non-teknis. Itu membuat analisis data dapat dicapai bagi mereka yang berasal dari latar belakang seperti bisnis dan pemasaran.
Sebagian besar data scientist tidak akan pernah berurusan dengan hal-hal seperti kriptografi atau kebocoran memori, jadi selama anda dapat menulis kode yang bersih dan logis dengan Phyton, anda akan segera melakukan beberapa analisis data.
Python sangat ramah bagi pemula karena ekspresif, ringkas, dan mudah dibaca. Hal ini mempermudah pemula untuk memulai pengkodean dengan cepat dan komunitas yang mendukung bahasa tersebut akan menyediakan sumber daya yang cukup untuk menyelesaikan masalah kapan pun mereka muncul.
Itu juga membayar untuk menjadi pengembang Python. Menurut Glassdoor , pengembang Python mendapat gaji rata-rata $ 76.526 setahun. Mereka yang memiliki pengalaman pengkodean yang signifikan dapat menghasilkan sebanyak $ 107.000 setiap tahun.
Apa Itu Struktur Dasar Data ?
Kita tidak dapat berbicara tentang cara mempelajari Python untuk ilmu data tanpa membahasa beberapa struktur data dasar yang tersedia. Ini dapat digambarkan sebagai metode pengorganisasian dan penyimpoanan data dengan cara yang mudah diakses dan dimodifikasi.
Beberapa struktur data yang sudah dibangun meliputi :
- Kamus
- Daftar
- Set
- String
- Tuple
Daftar, string, dan tuple adalah urutan objek yang diurutkan. Baik list maupun tuple mirip dengan array (dalam C++) dan dapat berisi semua jenis objek, tetapi string hanya dapat berisi karakter. Daftar adalah wadah yang beragam untuk item, tetapi daftar dapat berubah dan dapat dikurangi atau diperpanjang sesuai kebutuhan .
Tuple, seperti string, tidak dapat diubah, jadi itu perbedaan yang signifikan jika dibandingkan dengan daftar. Ini berarti anda dapat menghapus atau menetapkan ulang seluruh Tuple, tetapi anda tidak dapat membuat perubahan apapun pada satu item atau potongan .
Tuple juga jauh lebih cepat dan membutuhkan lebih sedikit memori. Set, disisi lain, adalah urutan elemen unik yuang bisa berubah dan tidak berurutan . Faktanya, himpunan sangat mirip dengan himpunan matematika karena tidak memiliki nilai duplikat.
Kamus di Python menyimpan pasangan nilai-kunci, tetapi anda tidak diizinkan untuk menggunakan item yang tidak dapat di-hash sebagai kunci. Perbedeaan utama antara kamus dan himpunan adalah kenyataan bahwa ia menyimpan pasangan nilai kunci, bukan nilai tunggal.
Kamus diapit tanda kurutng kurawal :
d = {“a”:1, “b”:2}
Daftar diapit tanda kurung : 1 =
[1, 2, “a”]
Set juga diapit tanda kurung kurawal : s = {1,2,3}
Tuple diapit tanda kurung : t + (1,2, “a”)
(Sumber : Thomas Cokelaer)
Semua hal diatas memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing, jadi anda harus tahu dimana menggunakannya untuk mendapatkan hasil terbaik.
Saat anda berurusan dengan kumpulan data yang besar, anda juga harus menghabiskan banyak waktu untuk “membersihkan” data yang tidak terstruktur. Ini berarti menangani data yang tidak memiliki nilai atau memiliki pencilan yang tidak masuk akal atau bahkan pemfromatan yang tidak konsisten.
Jadi sebelum anda dapat terrlibat dalam analisis data, anda harus memecah data menjadi bentuk yang dapat anda kerjakan. Ini dapat dicapai dengan mudah dengan memanfaatkan NumPy dan Pandas. Untuk mempelajari lebih lanjut, tutorial Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas adalah tempat yang sangat baik untuk memulai
Bagi anda yang tertarik dengan ilmu data, mengintal Python secara membabi buta akan menjadi pendekatakan yang salah, karena dapat dengan cepat membuat anda kewalahan. Ada ribuan modul di Python, jadi perlu waktu berhari-hari untuk mengintal tumpukan PyData secara manual jika anda tidak tahu alat apa yang anda perlukan untuk terlibat dalam anlisis data.
Cara terbaik untuk menyiasatinya adalah dengan menggunakan distribusi anconda Python, yang akan menginstal sebagian besar dari apa yang anda perlukan. Segala sesuatu yang lain dapat diinstal memlaui GUI. Kabar baiknya adalah disitribusinya tersedia untuk semua platform utama
Apa itu Notebook Jupyter / iPython?
Jupyter (sebelumnya dikenal sebagai iPython) Notebook adalah lingkungan pemrograman interaktif yang memungkinkan pengkodean, eksplorasi data, dan debugging di browser web. Notebook Jupyter, yang dapat diakses melalui browser web, adalah shell Python yang sangat kuat yang ada di mana-mana di seluruh PyData.
Ini akan memungkinkan Anda untuk mencampur kode, grafik (bahkan yang interaktif), dan teks. Anda bahkan dapat mengatakan bahwa ini berfungsi seperti sistem manajemen konten karena Anda juga dapat menulis posting blog seperti ini dengan Notebook Jupyter. Pelajari lebih lanjut dengan melihat kursus Notebook Jupyter untuk Ilmu Data di Udemy.
Karena sudah terpasang dengan Ancaonda, anda dapat mulai menggunakannya segera setelah terpasang, Menggunakannya akan semudah mengetik berikut ini :
Out 1: Hello World
Sekilas Pustaka Python
Ada banyak pustaka ilmu data dan ML aktif yang dapat dimanfaatkan menggunakan Python untuk ilmu data. Di bawah ini, mari kita bahas beberapa pustaka Python terkemuka di lapangan.
Matplotlib
Matplotlib dapat digambarkan sebagai meodul Python yang berguna untuk visualisasi data. Misalnya, anda dapat dengan cepat membuat grafik garis, histogram, diagram lingkaran, dan banyak lagi dengan Matplotlib. Selanjutnya, anda juga dapat menyesuaikan setiap aspek gambar.
Saat anda menggunakannya dalam Jupyter / Ipython Notebook, anda dapat memanfaatkan fitur interaktif seperti panning dan zooming. Matplotlib mendukung beberapa backen GUI dari semua sistem operasi dan diaktifkan untuk mengekspor grafik dan format vektor terkemuka.
NumPy
NumPy, kependekan dari “Numerical Python,” adalah modul ekstensi yang menawarkan fungsi cepat yang telah dikompilasi untuk rutinitas numerik. Akibatnya, bekerja dengan matriks dan array multidimensi besar menjadi jauh lebih mudah.
Saat anda menggunakan NumPy, anda tidak perlu menulis loop untuk menerapkan operasi matematika standar pada seluruh kumpulan data. Namun, itu tidak memberikan kemampuan atau fungsi analisis data yang kuat.
SciPy
SciPy adalah modul Python untuk aljabar linier, integrasi, pengoptimalan, statistik, dan tugas lain yang sering digunakan dalam ilmu data. Ini sangat ramah pengguna dan menyediakan manipulasi array N-dimensi yang cepat dan nyaman.
Fungsionalitas utama SciPy dibangun di atas NumPy, jadi lariknya sangat bergantung pada NumPy. Dengan bantuan submodul spesifiknya, ia juga menyediakan rutinitas numerik yang efisien seperti integrasi dan pengoptimalan numerik. Semua fungsi di semua submodul juga banyak didokumentasikan.
Pandas
Pandas adalah paket Python yang berisi struktur dan alat data tingkat tinggi yang sempurna untuk perselisihan data dan data munging. Mereka dirancang untuk memungkinkan analisis data, manipulasi data, agregasi, dan visualisasi yang cepat dan mulus.
Panda juga dibangun diatas NumPy, jadi cukup mudah untuk memanfaatkan aplikasi yang berpusat pada NumPy seperti struktur data dengan sumbu berlabel. Pandas memudahkan penanganan data yang hilang dengan menggunakan Python dan mencegah kesalahn umum akibat data yang tidak selaras yang berasal dari berbagai sumber.
PyTorch
PyTorch , berdasarkan Torch, adalah pustaka pembelajaran mesin sumber terbuka yang terutama dibuat untuk grup penelitian kecerdasan buatan Facebook. Meskipun ini adalah alat yang hebat untuk pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mendalam, ini juga dapat dimanfaatkan secara efektif untuk ilmu data.
Yg keturunan dr laut
Seaborn sangat fokus pada visualisasi model statistik dan pada dasarnya memperlakukan Matplotlib sebagai pustaka inti (seperti Pandas dengan NumPy). Baik Anda mencoba membuat peta panas, plot yang bermakna secara statistik, atau plot yang menyenangkan secara estetika, Seaborn melakukan semuanya secara default.
Karena memahami Pandas DataFrame, keduanya bekerja sama dengan baik. Seaborn tidak dikemas dengan Anaconda seperti Panda, tetapi dapat dengan mudah dipasang.
Scikit-Learn
Scikit-Learn adalah modul yang berfokus pada pembelajaran mesin yang dibangun di atas SciPy. Library ini menyediakan sekumpulan algoritme pembelajaran mesin yang umum melalui antarmuka yang konsisten dan membantu pengguna mengimplementasikan algoritme populer dengan cepat pada kumpulan data. Ia juga memiliki semua fitur standar untuk tugas ML umum seperti klasifikasi, pengelompokan, dan regresi.
PySpark
PySpark memungkinkan data scientist memanfaatkan Apache Spark (yang dilengkapi dengan shell interaktif untuk Python dan Scala) dan Python untuk berinteraksi dengan Set Data Terdistribusi Tangguh . Pustaka populer yang terintegrasi dalam PySpark adalah Py4J, yang memungkinkan Python untuk berinteraksi secara dinamis dengan objek JVM (RDD).
TensorFlow
Jika Anda akan menggunakan pemrograman dataflow di berbagai tugas, TensorFlow adalah pustaka sumber terbuka untuk digunakan. Ini adalah pustaka matematika simbolis yang populer di aplikasi pembelajaran mesin seperti jaringan saraf. Lebih sering daripada tidak, ini dianggap sebagai pengganti yang efisien untuk DistBelief.
Di Mana Anda Bisa Belajar Python Untuk Ilmu Data ?
Tertarik untuk memulai Python untuk ilmu data? Kursus dibawah ini akan membantu anda mempelajari Python untuk ilmu data dengan bebrbagai spesialisasi
1. Python untuk ilmu data dan Machin Learning Bootcamp (Udemy)
Kursus ini mengajarkan anda cara membuat kode dengan Python, membuat visualisasi data yang luar biasa, dan menerapkan algoritme pembelajaran mesin selama 100+ video kuliah dan buku catatan kode terperinci. Setelah mneyelesaikan bootcamp ini, anda akan tahu cara mengatur lingkungan dasar, membuktikan pengusaan anda tentang dasar-dasar Python, dan memahami cara menerapkan paket eksplorasi data di dunia nyata.
Ini juga salah satu kursus Python untuk ilmu data yang paling populer di Udemy, dengan peringkat bintang 4,6, peringkat 83.485, dan 372.593 siswa.
PLATFORM : Udemy
URL Kursus : https://www.udemy.com/course/python-for-data-PLATscience-and-machine-learning-bootcamp/
Apa yang akan anda pelajari : NumPy, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Plotly, Scikit-Learn, Machine Learning, TensorFlow, dan banyak lagi
Level : Menengah. Kursus ini ditujukan untuk orang-orang dengan beberapa pengalaman pemograman.
Beberapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikannya : 25 jam
Harga : $ 109,99
2. Python AZ ™: Python Untuk Ilmu Data Dengan Latihan Nyata! (Udemy)
Dalam kursus Python untuk ilmu data ini, anda akan mulai dari mempelajari dasar-dasar Python hingga membuat grafik dan visualisasi tingkat lanjut menggunakan pustakan seperti Seaborn. DEngan tantangan pekerjaan rumah, contoh sains data kehidupan nyata (misalnya, statistik bola basket, tren dunia, statistik film), dan tutorial yang mudah diikuti, kursus ini sangat bagus untuk pemula
PLATFORM : Udemy
URL Kursus : https://www.udemy.com/course/python-coding/
Apa yang akan anda pelajari : Dasar-dasar Python, cara membuat kode di Jupyter Notebook, analisis statistik, penambangan data, visualisasi, dan banyak lagi .
Level : Pemula
Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikannya : 11 jam
Harga : $ 94,99
3. Ilmu Data Terapan dengan Spesialisasi Python (Coursera)
Jelajahi karir sebagai ilmuwan data dalam 5 kursus spesialisasi Coursera ini yang mengajarkan Anda cara menggunakan Python untuk memvisualisasikan data, menerapkan metode pemrosesan bahasa alami dasar ke teks, memanipulasi data jaringan menggunakan pustaka NetworkX, dan banyak lagi. Topik juga membahas tentang pembelajaran mesin.
Kursus ini ditujukan bagi siswa yang sudah memiliki latar belakang Python atau pemrograman dan ingin mempelajari lebih lanjut tentang toolkit data science Python populer seperti Pandas, Matplotlib, dan scikit-learn.
PLATFORM : Coursera
URL Kursus: https://www.coursera.org/specializations/data-science-python
Kursus pengkodean Coursera meliputi :
1. Pengantar ilmu data dengan Python Plotting terapan, charting & Representasi Data dengan Python
2. Pembelajaran mesin terapan dengan Python
3. Penambangan teks terapan dengan Python
4. Analisis Jaringan Sosial Terapan dengan Python
Apa yang anda pelajari : Pembelajari mesin, visualisasi informasi, pembersihan data, analisis teks, dan teknik analisis jaringan sosial dengan Pandas.
Level : Menengah. Membutuhkan pengalaman dasar Python atau pemograman
Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikannya : 5 bulan (disarankan 6 jam/minggu)
Harga : $49/bulan X 5 bulan = $245
4. Melakukan Ilmu Data dengan Python (Pluralsight)
Dengan kursus Doing Data Science with Python, Anda akan belajar cara mengerjakan proyek sains data dunia nyata dari awal hingga akhir, termasuk mengekstraksi data dari berbagai sumber hingga topik yang lebih canggih seperti membuat dan mengevaluasi model pembelajaran mesin.
Sepanjang jalan, Anda akan terbiasa dengan berbagai konsep dan pustaka ilmu data di ekosistem Python. Anda juga akan mendapatkan kesempatan untuk mengerjakan studi kasus untuk membantu menerapkan apa yang Anda pelajari ke dalam proyek sains data nyata.
PLATFORM : Cahaya jamak
Url Kursus : https://www.pluralsight.com/courses/python-data-science
Apa yang akan anda pelajari : Berbagai tahapan siklus proyek sains data tipikal, pustaka standar dalam ekosistem Python (misalnya, Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-Learn, Pickle, Flask), membangun dan mengevaluasi model pembelajaran mesin, dan banyak lagi.
Level : Pemula
Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelsaikannya : 6 jam 24 menit
Harga : $29.00/bulan X 6j 24m = $29
5. Python untuk Ilmu Data (edX)
Sebagai bagian dari program Data Science MicroMasters di edX, Python untuk Data Science adalah pengantar alat Python yang Anda perlukan untuk mengimpor, menjelajahi, menganalisis, memvisualisasikan, dan mengumpulkan wawasan dari kumpulan data besar. Ini juga akan mengajari Anda cara membuat laporan yang mudah dibagikan.
Kursus ini sangat bagus bagi mereka yang sudah memiliki pengalaman pemrograman dan ingin terjun ke ilmu data. Ini juga berfungsi sebagai dasar yang kokoh jika Anda ingin beralih ke topik yang lebih maju melalui program MicroMasters.
PLATFORM : edX
Url Kursus : https://www.edx.org/course/python-for-data-science-2
Apa yang akan Anda pelajari : Cara menggunakan Pandas, Git, dan Matplotlib, untuk memanipulasi, menganalisis, dan memvisualisasikan kumpulan data yang kompleks.
Level : Lanjutan. Memerlukan pengalaman sebelumnya dengan bahasa pemrograman apa pun (Java, C, C ++, Python, PHP, dll.), Serta pengetahuan tentang loop, if / else, dan variabel.
Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikannya : 10 minggu (disarankan 8-10 jam per minggu)
Harga : Gratis untuk opsi audit atau $ 350 untuk jalur pendaftaran terverifikasi (yang mencakup sertifikat)
