Sebagai salah satu calon tenaga kerja di bidang data science, Python menjadi bahasa pemrograman mendasar yang harus kamu kuasai sejak awal. Selama mempelajari Python for data science, kamu perlu fokus pada pengertian dan manfaatnya yang luar biasa dalam mendukung karier sebagai Data Scientist. Namun, sebelum mulai mempelajari Python, ada baiknya kamu “berkenalan” dulu dengan salah satu bahasa pemrograman paling populer di dunia data science ini:
Kesuksesan Python ternyata tidak lepas dari sejarah yang ada di baliknya. Dilansir dari Data Quest, berikut sepak terjang Python yang menarik diketahui:
- Python menyalip R pada perhelatan Kaggle atau platform kompetisi keilmuan data di 2016
- Dilanjutkan dengan posisi yang lebih unggul dari R pada jajak pendapat tahunan KDNuggets pada 2017
- Memasuki 2018, sebanyak 66% Data Scientist melaporkan bahwa mereka menggunakan Python setiap harinya
Berdasarkan tren dan perkembangan pesat tersebut, tidak ada alasan lagi untuk menunda belajar Python. Beberapa di antara kamu mungkin merasa kesulitan dan bingung harus memulai dari mana. Namun, tidak perlu khawatir karena kamu dapat melampaui tantangan tersebut hanya dengan lima langkah dalam penguasaan Python.
Baca juga: Penjelasan Proses Kerja Data Scientist untuk Pemula
5 Langkah Belajar Python for Data Science
Pelajari dasar pemrograman Python
Merupakan langkah pertama yang krusial dan menjadi penentu pembelajaran berikutnya. Jangan lupa untuk menyisipkan materi seputar ilmu data. Mulai kegiatan belajar dengan bergabung ke dalam komunitas serta aktif menambah wawasan melalui platform Kaggle. Selain belajar teori, praktikkan ilmu yang telah kamu dapatkan, mulai dari yang dasar terlebih dahulu. Contohnya adalah Command Line Interface yang memberikan sarana belajar menjalankan skrip secara cepat, melakukan pengujian program, hingga mengerjakan lebih banyak data.
Kerjakan proyek Python mini
Pembelajaran model praktik dan proyek memang paling efektif untuk mengembangkan kemampuan data science. Salah satunya adalah proyek mini yang mudah diambil dari kehidupan sehari-hari. Beberapa contohnya adalah melacak dan menganalisis kebiasaan belanja online serta melakukan analisis terhadap suatu survei. Bangun pengalaman terhadap APIs and web scraping. Tingkatkan keterampilan SQL yang berfungsi sebagai tools pengubah informasi. Lakukan proyek sembari menambah bacaan dan referensi seputar data science.
Baca juga: 7 Python Libraries Terbaik
Pelajari Python Libraries
Ada banyak library yang bisa menjadi acuan selama mengerjakan proyek data science. Namun, tiga library yang terkenal dan mampu dikuasai lebih awal adalah NumPy, Matplotlib, dan Pandas. Masing-masing library Python for data science memiliki keunggulan serta kemampuan masing-masing. Memasuki tahapan belajar ini, mulailah untuk mencoba dan menguasai tools populer bernama Git dan Github. Fitur-fitur yang ada di dalamnya sudah mencakup aktivitas eksperimen, mengoreksi kesalahan, hingga berkolaborasi dengan pihak lain.
Tingkatkan kemampuan statistik dan analisis
Salah satu kunci utama dari pembelajaran data science adalah merangkum pekerjaan dengan kumpulan data yang berbeda. Selain itu, kamu diharapkan mampu memberikan wawasan menarik dari hasil analisis setiap proyek data. Mempelajari Python memang bertujuan untuk mengembangkan latar belakang statistik data. Sembari menaikkan kemampuan statistik dan analisis data, upayakan pengembangan kolaborasi serta komunikasi dalam hal kerja sama dengan Data Scientist lainnya.
Penerapan Python for data science secara berkelanjutan
Kini, kamu telah tiba di ranah yang lebih tinggi dan selangkah lebih maju menjadi Data Scientist profesional. Pertajam keterampilan di bidang Python dengan menerapkan pembelajaran berkelanjutan, baik melalui wawasan teori maupun praktik proyek di lapangan. Apalagi, ilmu data akan terus berkembang untuk menyesuaikan kebutuhan industri. Implementasikan Python sebagai dasar untuk beranjak ke machine learning hingga bootstrapping.
Penjelasan mengenai Python for data science di atas dapat menjadi bekal dan acuan untuk mempelajari pemrograman. Seorang Data Scientist membutuhkan pembelajaran berkelanjutan dan mengikuti tren agar mampu memenuhi kebutuhan masyarakat di bidang data.
Ingin belajar data science secara intensif dan lebih mendalam? Belajar sekarang di Bootcamp Data Science dan dapatkan pengalaman berharga untuk siap kerja hanya dalam 3,5 bulan.