Python untuk Data Science: Library yang Sangat Berguna untuk Proses EDA!
Python untuk Data Science jika diibaratkan sebagai makanan, maka dapat dikatakan sebagai makan utama. Ilmu Data Science tidak bisa terlepas dari bahasa pemrograman, salah satunya adalah Python. Sebagaimana yang kita ketahui, Data Science merupakan ilmu yang menggabungkan beberapa ilmu lainnya, yaitu Statistika/Matematika, Pemrograman, dan Bisnis. Sehingga tidak begitu mengherankan, mengapa kedudukan Python sebagai bahasa menjadi sangat penting dalam Ilmu Data Science.
Dalam Python, ada yang namanya library. Library ini akan membawahi berbagai fungsi yang ada. Sehingga ketika kita ingin menggunakan sebuah fungsi, maka kita harus memanggil library yang membawahinya terlebih dahulu. Library ini dapat diibaratkan sebagai rumah, jika kita ingin bertemu dengan seseorang maka kita harus menuju rumahnya terlebih dahulu. Salah satu proses yang sangat penting dalam data Science adalah tahapan persiapan, biasanya kita dapat menggunakan Exploration Data Analysis atau EDA untuk dapat mengenal data yang dimiliki.
Dalam artikel ini akan dibahas, library Python apa saja yang sangat berguna dalam proses eksplorasi ini. Kalau udah penasaran, simak terus ya artikel ini!
1. Numpy dan Pandas
Yups, siapa yang tidak kenal dengan dua library ini? Numpy dan Pandas merupakan library yang paling banyak digunakan. Pasalnya, kedua library ini membawahi hal-hal dasar yang harus dikuasai sebelum masuk ke tingkat selanjutnya. Numpy digunakan untuk hal-hal yang berbau angka, tepatnya untuk perhitungan aljabar seperti operasi vektor dan matriks. Ternyata numpy menjadi salah satu library yang digunakan oleh library lain dalam proses analisa data, seperti Scikit-Learn.
Sedangkan Pandas digunakan untuk memanipulasi data, seperti proses membaca data dari berbagai format (xlsx., csv., txt., dan lain sebagainya). Jika teman-teman mengenal function dataframe (dimana data kita akan dibuat dalam bentuk tabel), ternyata fungsi tersebut juga berada dibawah pandas. Selain itu, pandas juga memungkinkan kita untuk melakukan proses penggabungan, memfilter data, menghapus data yang tidak dibutuhkan, ataupun melakukan agregasi.
2. Scipy
Scipy termasuk salah satu library yang digunakan untuk mengatasi permasalahan yang berbau angka, yaitu operasi aljabar seperti matriks ataupun operasi matematika lainnya. Lalu apa bedanya dengan Numpy? Scipy memungkinkan kita untuk mengatasi permasalahan matematika yang lebih kompleks. Dalam Scipy juga memiliki beberapa fungsi statistika dasar. Pada dasarnya, Scipy dibangun agar dapat bekerja dengan array Numpy serta untuk menyediakan komputasi numerik yang lebih mudah untuk digunakan pengguna dan efisien seperti rutinitas untuk integrasi, diferensiasi dan optimasi numerik.
3. Matplotlib dan Seaborn
Jika sebelumnya kita telah membahas tentang library yang digunakan untuk numerical dan manipulation data, maka sekarang kita juga akan membahas mengenai library yang dapat digunakan untuk visualisasi, yaitu Matplotlib dan Seaborn. Dengan library ini, kita dapat membuat chart, grafik, histogram, dll dengan sangat mudah dan tanpa memerlukan banyak code. Lalu apa yang membedakan antara Matplotlib dan Seaborn? Nah, meskipun keduanya sama-sama digunakan untuk visualisasi, namun Matplotlib hanya dapat digunakan untuk visualisasi dasar, sedangkan untuk menghasilkan visualisasi yang lebih menarik dapat menggunakan Seaborn.
Baca juga : 3 Metode Numpy Array Python Sebagai Dasar Proses Manipulasi Data
4. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!
Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi masa kini! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
2. Akses module Introduction to Data Science
3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri