4 Library Python Untuk Data Science
Python merupakan salah satu bahasa pemrograman tingkat tinggi yang berorientasi objek dengan semantik yang dinamis. Karena merupakan bahasa pemrograman tingkat tinggi maka penulisan sintaksnya juga lebih sederhana, dan mudah dipelajari. Python untuk data science mendukung library atau package, yang mendorong modularitas program dan reusable code. Machine Learning Python dapat diakses dengan memanggil library Python antara lain, Scikit-Learn, Tensorflow, PyTorch, Keras, dan Theano. Dengan memahami pemahaman dasar tentang berbagai algoritma Machine Learning dapat membantu kamu memilih algoritma untuk proyek data kamu.
Selain digunakan untuk data analysis, machine learning, dan data science library python juga powerfull untuk web apps dan GUI. Diantara banyaknya library python yang powerfull dan dapat mempermudah pekerjaan, artikel ini akan membahas 4 library python untuk data science yang perlu kamu ketahui dan pahami sebelum mendevelop proyek data kamu. Langsung saja, simak artikel berikut ini!
1. Scrapy
Salah satu library python untuk data science yang populer adalah scrapy, yang digunakan untuk membantu mendevelop program spider bots yang dapat mengambil data terstruktur dari web misalnya, URL atau info kontak. Scrapy merupakan tools yang hebat untuk melatih data yang digunakan misalnya, model pembelajaran mesin python. Pengembangan menggunakannya untuk mengumpulkan data dari API. Framework ini mengikuti prinsip jangan mengulangi dalam desain antarmuka. Akibatnya, tools ini menginspirasi usernya untuk menulis kode universal yang dapat digunakan kembali untuk membangun dan meningkatkan crawling data.
Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!
2. Beautiful Soup
Library python lainnya yang bisa kamu gunakan untuk melakukan crawling data dari website adalah beautiful soup. Jika kamu ingin membuat proyek seperti analisis sentimen atau kamu ingin mengumpulkan data yang tersedia di beberapa situs web tetapi tidak melalui file CSV atau API yang tepat, beautiful soup dapat membantu kamu mengkrawalingnya dan mengaturnya ke dalam format yang kamu butuhkan. BeautifulSoup bekerja dengan parser bawaan python atau parser lain lxml atau html5lib untuk mempermudah anda dalam mengambil data dari suatu situs web.
3. Numpy
Numerical Python (numpy) merupakan tools yang sempurna untuk komputasi ilmiah dan melakukan operasi array dasar dan lanjutan. Library menawarkan banyak fitur praktis yang melakukan operasi pada n-array dan matriks di python. Ini membantu untuk memproses array yang menyimpan nilai dari tipe data yang sama dan membuat operasi matematika pada array (dan vektorisasinya) lebih mudah. Faktanya, vektorisasi operasi matematika pada tipe array numpy meningkatkan kinerja dan mempercepat waktu eksekusinya.
4. Pandas
Pandas adalah library yang dibuat untuk membantu pengembangan bekerja dengan data œberlabel dan œrelasional secara intuitif. Ini didasarkan pada dua struktur data utama: œSeries (satu dimensi,seperti daftar item) dan œbingkai data (Dua dimensi, seperti tabel dengan beberapa kolom). Pandas memungkinkan konversi struktur data ke objekFrame objek, menangani data yang hilang dan menambah atau menghapus kolom dari dataFrame, menghapus file yang hilang dan merencanakan data dengan histogram atau kotak. Ini harus dimiliki pengerahan data, manipulasi dan visualisasi data.
Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!
5. Intip Modul DQLab Tentang Algoritma Machine Learning Disini, Yuk!
Dengan modul dan materi yang update, belajar python menggunakan bahasa menjadi lebih mudah dan terstruktur bersama DQLab. Karena terdiri dari modul-modul up-to-date dan sesuai dengan penerapan industri yang disusun oleh mentor-mentor berpengalaman dibidangnya dari berbagai unicorn, dan perusahaan besar seperti Tokopedia, DANA, Jabar Digital dan masih banyak lagi. Yuk, belajar terstruktur dan lebih interaktif cukup dengan Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita