Library Python untuk Data Science yang Sering Digunakan dalam Mengolah Data

Saat ini ilmu data science telah menjadi topik yang banyak diperbincangkan oleh komunitas atau tech savvy khususnya di bidang data. Pembahasan terkait data bisa dengan mudah kita temui di berbagai media baik website maupun media sosial. Bahkan sekarang banyak webinar yang diadakan untuk membahas penerapan data science di industri serta profesi terkait data yang bisa kita ikuti baik gratis maupun berbayar. Tidak bisa dipungkiri bahwa kemajuan teknologi dan peralihan aktivitas ke digital membuat data memiliki peran yang sangat penting. Dengan data yang semakin beragam, perusahaan maupun instansi berusaha mengembangkan alat penyimpanan data yang canggih dan mudah diakses oleh orang lain saat dibutuhkan untuk keperluan analisis. Data science hadir dengan berbagai metode yang mampu mengolah berbagai jenis data dengan lebih efektif. 

Dalam mencapai tujuan pengolahan data yang optimal, data science dapat diterapkan menggunakan bermacam tools, salah satunya yang paling populer adalah Python. Bahasa pemrograman ini dikenal dengan fleksibilitasnya terkait data science maupun pengembangan website. Selain itu, bahasa yang digunakan Python cukup mudah dipahami dan dipelajari bahkan oleh pemula sekalipun. Oleh karena itu banyak pemula yang ingin terjun ke dunia data memilih untuk mempelajari Python untuk data science. Bahasa pemrograman Python memiliki banyak library yang bisa digunakan untuk keperluan data science. Seorang praktisi data harus menguasai library tersebut karena nantinya akan sering digunakan untuk mengolah data. Beberapa diantaranya akan kita bahas di bawah ini. Yuk, simak pembahasannya bersama!

1. Pandas

Library pertama yang sering digunakan adalah Pandas. Library Pandas digunakan untuk memproses data yang meliputi pembersihan data, manipulasi data, hingga melakukan analisis data. Ketika mengolah data tentu kita faktor utama adalah data. Nah, Pandas ini berfungsi mengakses data sumber yang akan kita gunakan. Format file yang dapat dibaca oleh Pandas adalah csv, tsv, dan txt. Dengan Pandas kita juga dapat melakukan proses seperti pada SQL seperti agregasi, join, group by, dan lain-lain. Sintaks ketika akan menggunakan Pandas pada Python yaitu import pandas as pd. Perintah ini akan dibaca oleh Python untuk memanggil library Pandas. Inisial pd umum dipakai saat menggunakan library Pandas. 

Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!

2. Numpy

Numpy (Numerical Python) adalah library yang digunakan untuk melakukan komputasi data yang bertipe numerik. Numpy bisa memproses operasi vektor, matriks, dan juga operasi matematika atau statistik. Beberapa tipe data yang ada dalam Numpy yaitu boolean, integer, unsigned integer, dan float. Sintaks untuk menggunakan library Numpy sama dengan library lainnya yaitu import numpy as np. Penggunaan sebutan np umum digunakan ketika menggunakan Numpy. Kita juga bisa menggunakan Numpy untuk melakukan operasi sederhana dengan menggunakan simbol yaitu (+) untuk penjumlahan, (-) untuk pengurangan, (*) untuk perkalian, dan (/) untuk pembagian. Operasi lain seperti pangkat bisa dituliskan dengan dua bintang (**). Numpy juga menyediakan fungsi universal function (unfunc) untuk menjalankan operasi seperti sin dan cos. 

3. Matplotlib

Tugas seorang praktisi data adalah memproses hingga menyajikan data agar mudah dipahami dan diambil kesimpulannya. Matplotlib merupakan library pada Python yang digunakan untuk melakukan visualisasi data menjadi menarik, biasanya menggunakan grafik atau plot yang sesuai dengan data yang dimiliki baik dalam bentuk 2D atau 3D. Dengan Matplotlib kita dapat mengatur ukuran, warna grafik, dan lain sebagainya sesuai keinginan agar data tersaji dengan menarik dan memperoleh informasi yang berguna bagi perusahaan maupun instansi. Sintaks untuk menggunakan library Matplotlib di Python yaitu import matplotlib.pyplot as plt. Inisial plt merupakan singkatan umum yang dipakai untuk menyebut matplotlib. Perlu diingat tidak semua bentuk grafik cocok untuk semua bentuk data. Misalnya kita ingin melihat trend pasar dalam kurun waktu tertentu akan lebih cocok jika menggunakan line chart. 

4. Scikit-learn

Scikit-Learn adalah library yang dikembangkan oleh David Cournapeau pada tahun 2007 dan bersifat open source. Library ini digunakan praktisi data untuk membangun machine learning. Data scientist merupakan profesi yang memiliki tugas dalam membangun machine learning. Maka jika kamu ingin menjadi data scientist, sebaiknya perdalam kemampuan dalam machine learning. Scikit-Learn menyediakan berbagai algoritma pembelajaran untuk regresi, pengelompokkan, dan klasifikasi. Library ini sangat baik dalam mendukung berbagai tipe machine learning seperti unsupervised learning dan supervised learning serta sempurna digunakan untuk analisis data dan data mining. Metode klasifikasi ini banyak digunakan perusahaan untuk mengembangkan bisnisnya berdasarkan data penjualan, preferensi konsumen saat membeli produk, dan lain sebagainya. Scikit-Learn dapat digunakan bersama dengan Numpy dan Scipy.

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

5. Ingin Menjadi Ahli Data? Perdalam Skill Python-mu Bareng DQLab!

Data Engineer, Data Scientist, dan Data Analyst adalah beberapa profesi di bidang data yang dibutuhkan banyak perusahaan dan instansi pemerintahan. Tidak hanya yang berlatar belakang STEM, yang tidak memilikinya pun tertarik untuk beralih profesi sebagai praktisi data. Adapun skill yang harus dikuasai oleh profesi tersebut diantaranya matematika, statistik, dan bahasa pemrograman seperti SQL dan Python. SQL digunakan untuk membangun database sebagai alat penyimpanan data dan pengorganisasian data. Sedangkan Python digunakan dalam mengolah dan memproses data hingga menemukan insight yang berguna. So, asah terus kemampuanmu dalam menggunakan Python terutama dalam belajar data science. Bingung mulia dari mana? Yuk, daftarkan dirimu di DQLab.id untuk mulai belajar Python untuk data science!

Penulis: Dita Kurniasari 

Editor: Annissa Widya