Top 5 Library dalam Data Science untuk Visualisasi Data
Data Science merupakan ilmu yang lahir dari penggabungan beberapa ilmu lainnya, diantaranya adalah Statistika, Matematika, Programming, serta domain bisnis. Perkembangan teknologi digital ternyata memegang peranan besar dalam banyaknya data yang muncul dari penggunaan teknologi tersebut. Data tersebut jika dimanfaatkan dengan cara yang benar maka akan sangat berguna bagi perusahaan. Misalkan dengan memanfaatkan penggunaan Data Science agar hasil analisisnya menjadi lebih optimal.
Salah satu hal yang pasti akan kamu pelajari dalam Data Science adalah programming dan juga data visualisasi. Dengan menggunakan program, maka proses perhitungan dan pembuatan model tidak perlu dilakukan secara manual, terlebih jika datanya merupakan data semi terstruktur atau bahkan tidak terstruktur sama sekali.
Meskipun dalam pekerjaan seorang Data Scientist, bahasa pemrograman yang akan digunakan sangat bergantung dari kebijakan perusahaannya masing-masing, namun setidaknya beberapa bahasa pemrograman yang pasti akan dipelajari dalam Data Science adalah R dan Python. Nah, gimana sih pemanfaatan R dan Python dalam proses pembuatan visualisasi data? Yuk, simak penjelasannya!
1. Visualisasi Data
Visualisasi data merupakan salah satu bagian yang pasti akan dipelajari dalam ilmu Data Science. Seperti namanya, visualisasi data akan banyak berurusan dengan bentuk-bentuk visual yang mampu menjelaskan data yang ada. Secara umum, visualisasi data adalah proses pengubahan data yang berbentuk non visual ke dalam bentuk visual. Ketika kamu akan membuat visualisasi data, pastikan kamu mempertimbangkan apakah data tersebut dapat dibaca dengan jelas; serta dari segi estetikanya, misalnya apakah grafik yang digunakan sesuai dengan data yang dimiliki, warna yang dipilih menggambarkan apa, dll.
Baca juga: Kenali Penggunaan Computer Vision dalam Data Science
2. Sekilas tentang R dan Python
R merupakan software pengolahan data yang bersifat open source. R pertama kali diciptakan oleh Robert Gentleman dan Ross Ihaka pada tahun 1995. R diciptakan sebagai versi gratis dari software S, sehingga secara tidak langsung kegunaannya juga sama meskipun tampilannya tidak mirip 100%.
Tujuan penciptaan R adalah agar para Statistician dapat melakukan pengolahan data statistika dengan mudah. Itulah mengapa, R akan lebih banyak digunakan oleh para akademisi serta peneliti yang lebih banyak membutuhkan penerapan ilmu statistika. R memiliki banyak fitur dan library yang bisa dimanfaatkan untuk melakukan klasifikasi Machine Learning, mengolah data yang berukuran besar, membuat visualisasi, membuat summary, serta perhitungan statistika lainnya.
Sementara Python merupakan bahasa pemrograman yang diciptakan pertama kali pada awal tahun 1990-an oleh Guido van Rossum. Python juga termasuk sebagai bahasa pemrograman yang dapat dimanfaatkan untuk mengolah data. Nama Python diambil dari acara televisi kesukaan Guido van Rossum, yaitu œMonty Python"s Flying Circus.
Meskipun tidak sehebat R dalam melakukan perhitungan statistika, namun Python ternyata jauh lebih fleksibel dan bisa menyelesaikan lebih banyak pekerjaan. Mulai dari analisis data, membuat visualisasi, melakukan klasifikasi dengan Machine Learning, mendeploy model ke dalam website, terintegrasi dengan berbagai tools lainnya untuk banyak pekerjaan, dan masih banyak lagi. Hal ini juga didukung dengan banyaknya library yang tersedia di dalam Python. Hingga saat ini, ada sekitar kurang lebih 140.000-an library yang bisa kamu manfaatkan di Python.
3. Top 5 Library R untuk Visualisasi Data
Untuk bisa melakukan visualisasi data yang estetik di R, ada beberapa library yang bisa kamu manfaatkan, diantaranya adalah:
ggplot2 : Merupakan library yang paling banyak digunakan oleh pemula, karena hasil visualisasi yang dihasilkan terbilang sudah cukup estetik. Package ggplot2 ini juga dikenal dengan the grammar of graphic.
Source : Project Pro
ggvis : Library ini membuat tampilan visualisasi yang dibuat menjadi lebih interaktif karena menggabungkan antara ggplot dan juga R Shiny. Library ggvis akan sangat cocok digunakan untuk membuat raster graphic untuk web, serta grafik vektor.
plotly : Library ini juga termasuk library yang bisa membuat data yang ada menjadi lebih interaktif karena hasilnya dapat disimpan dalam bentuk web. Plotly merupakan paket lengkap yang dapat digunakan untuk berbagai jenis visualisasi, seperti histogram, heat map, grafik 3 dimensi, serta hal lainnya.
ggraph : Umumnya digunakan untuk memvisualisasikan data yang berbentuk grafik, jaringan, trees, serta struktur relational lainnya. Ada tiga komponen utama yang dimanfaatkan oleh ggraph, yaitu layout, nodes, dan edges.
ggforce : Merupakan pengembangan dari library ggplot2, sehingga tampilan yang disajikan dari ggforce akan semakin mendalam. Beberapa hal baru dalam ggforce meliputi skala, faset, statistik, dan transformasi lainnya. Dengan menggunakan library ini, kamu juga bisa melakukan highlight data pada grafik tertentu.
4. Top 5 Library Python untuk Visualisasi Data
Selain R, Python juga memiliki beberapa library andalan yang bisa dimanfaatkan dalam proses pembuatan visualisasi data, seperti:
Matplotlib, merupakan package visualisasi data yang banyak digunakan di Python. Library ini mampu untuk menghasilkan visualisasi seperti histogram, grafik, plot, serta bisa di custom hingga bagian terkecil.
Seaborn, merupakan library yang sering digunakan bersamaan dengan matplotlib. Selain dibuat diatas library Matplotlib, library ini juga terintegrasi dengan numpy dan pandas. Warna dan tampilan yang disajikan dari library ini terlihat lebih menarik dan modern.
Plotly. Selain R, Python juga memiliki library yang bernama plotly. Library ini menjadi salah satu library yang cukup interaktif serta memiliki banyak pilihan grafik, seperti histogram, heatmaps, dll.
Source : Google
Geoplotlib, merupakan salah satu library yang menyediakan visualisasi data dalam bentuk map geografis.
Altair, merupakan package yang cukup interaktif serta tidak membutuhkan coding yang rumit. Hanya saja, untuk menggunakan library ini, kamu akan membutuhkan library lain seperti python 3.6, entrypoints, jsonschema, NumPy, Pandas, dan Toolz karena library ini sangat bergantung pada library tersebut.
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
4. Tertarik Belajar Data Science Tanpa Harus Install Software? Di DQLab Aja, Yuk!
DQLab merupakan salah satu lembaga kursus Data Science yang proses pembelajarannya dilakukan secara online. Salah satu kesulitan seseorang yang baru mulai belajar Data Science adalah terkadang terkendala pada proses penginstalan software pengolahan data yang sering digunakan oleh Data Science.
Tapi tenang saja, hal itu dapat teratasi dengan mudah jika kamu mengambil kursus di DQLab, karena kamu bisa memanfaatkan live code editor yang ada. Selain itu, ada banyak fitur lainnya juga loh. Pensaran kan? Yuk, join jadi member DQLab dan nikmati semua fasilitasnya!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri