Mengenal Python Serta Fungsinya Dalam Data Science
Dalam bidang IT, dikenal python data science yang perannya cukup penting. Sayangnya, belum banyak yang tahu fungsinya secara lengkap.
Phyton adalah salah satu jenis bahasa pemrograman yang mampu menangani proses data science.
Sesuai penamaannya, penggunaan phyton sebagai data science adalah untuk menjalankan aktivitas yang berkaitan dengan proses analisis data.
Fungsi Python Data Science
Berbicara mengenai Python data science, rasanya kurang lengkap jika tidak membahas mengenai fungsinya.
Bukan hanya saja, ada banyak fungsi yang memang sebaiknya diketahui sebelum menggunakannya. Berikut pembahasannya:
Data Wrangling
Agar lebih tertata, data di dalam manajemen harus melalui proses bernama data wrangling.
Data wrangling akan membuat data-data menjadi mudah dipahami sehingga dapat meminimalisir terjadinya kesalahan fatal.
Prosesnya didukung dengan menggunakan library Python. Paling sering, orang menggunakan Numpy dan Pandas.
Karena perlu ketelitian, data wrangling harus disusun menggunakan library Phyton dengan tepat.
Data Manipulation
Fungsi selanjutnya ada data manipulation yang tidak kalah pentingnya dari fungsi sebelumnya.
Sebagai informasi, data manipulation adalah proses dalam data science yang berguna untuk menambah, memodifikasi, memodifikasi data, dan lain sebagainya.
Umumnya, data yang digunakan untuk analisis berasal dari berbagai sumber yang terkadang masih berantakan.
Misalnya saja data kurang lengkap, format, dan tipenya tidak sama sehingga perlu ditata ulang agar lebih rapi serta sesuai ketentuan yang digunakan.
Di sini Phyton berperan sangat penting yaitu membantu memudahkan proses data manipulation.
Mengapa sangat membantu? Alasannya karena di dalamnya tersedia fungsi dan library yang diketahui membantu membuat proses data manipulation menjadi semakin efisien.
Data Analysis dan Visualization
Setelah data siap, langkah berikutnya dalam proses data science adalah melakukan analisis data.
Pada tahapan ini, data akan diproses dengan menerapkan metode khusus supaya bisa memperoleh informasi yang diinginkan.
Ada beberapa metode yang sering digunakan untuk menjalankan proses ini, mulai dari k-means, regression, dan decision tree.
Untuk mendapatkan data yang benar, pahami data-data tersebut, kemudian baru sesuaikan dengan metode yang digunakan.
Penggunaan metode tepat dapat membantu seseorang mendapatkan hasil analisis yang impactful.
Data yang didapat selanjutnya akan dianalisis, lalu dibuat visualisasinya agar lebih mudah dipahami oleh stakeholder.
Biasanya, penyusunannya dibuat dalam bentuk grafik. Untuk mempermudahnya, maka perlu Phyton.
Pengguna program tersebut tinggal memilih grafik mana yang paling cocok untuk memvisualisasikan data-datanya.
Machine Learning
Teknologi satu ini dikenal sebagai teknologi canggih yang mampu mempelajari suatu hal dengan sendirinya tanpa perlu diprogram terlebih dahulu.
Sistem learning atau belajarnya yaitu dengan mempelajari data-data yang diberikan, selanjutnya memberikan input sesuai.
Machine learning menjalankan fungsinya dalam beberapa tahapan khusus. Berikut penjelasan lengkapnya:
- Mengumpulkan data yang dibutuhkan
- Membersihkan,mempersiapkan, serta memanipulasi data.
- Train model untuk melatih model yang digunakan dalam machine learning.
- Test data yaitu proses dimana data digunakan untuk melakukan prediksi dalam machine learning.
- Validasi model
Dalam Python disediakan machine learning, beberapa diantaranya ada Pandas, Numpy, Keras, Scikit-learn, dan Tensorflow.
Untuk meningkatkan keefektifan saat menggunakan machine learning, sangat disarankan memahami bagaimana cara merancang machine learning.
Selain itu juga pastikan untuk memilih mana library yang cocok digunakan sehingga data yang dihasilkan bagus.
Berbicara soal Phyton, sebenarnya bahasa pemrograman satu ini bisa sangat membantu menyelesaikan berbagai masalah data science.
Karena Python data science cukup rumit, kamu perlu belajar di Telkom University agar menguasai programnya dengan baik.
Moh. Rasyid Ridho
