Python jadi salah satu bahasa pemrograman yang selalu jadi perbincangan di komunitas data khususnya di bidang data science. Bahkan, Python dinobatkan sebagai bahasa pemrograman paling populer dan paling disukai oleh pemula. Mengutip freeCodeCamp, bahasa pemrograman Python memiliki sintaks yang relatif sederhana dibandingkan bahasa pemrograman lain, hal ini menjadi alasan utama Python jadi bahasa yang dianggap ideal bagi para pemula, tak terkecuali untuk data science. Bahkan, Python data science juga berperan penting dalam proses pengelolaan data.
Faktanya, Python memang merupakan bahasa pemrograman yang biasa digunakan untuk berbagai kebutuhan mulai dari analisis data, visualisasi data, otomatisasi tugas, membangun software, aplikasi, hingga situs tertentu, dan masih banyak lagi. Bisa disimpulkan bahasa pemrograman Python sangat serbaguna, tak heran bahasa ini banyak digunakan oleh berbagai profesi mulai dari data scientist, programmer, bahkan hingga akuntan untuk membantu mengatur keuangan. Secara umum, berikut contoh penggunaan Python di beberapa bidang:
- Data analisis dan machine learning = Melakukan perhitungan statistik yang rumit, membuat analisis data, manipulasi data, algoritma machine learning, hingga berbagai tugas lain terkait data
- Web development = Mengembangkan back-end dari suatu situs atau aplikasi, pengiriman data dari satu server ke server lain, rute URL, hingga membantu memastikan keamanan suatu situs
- Otomatisasi tugas = Membangun proses otomatis berupa scripting untuk mengotomatisasikan tugas-tugas sederhana di komputer
- Keuangan = Membantu memantau pasar saham, mengatur alur kas, dan lain sebagainya
Tak hanya itu, di kehidupan sehari-hari juga Python sangat bermanfaat, kamu bisa mengotomatisasi berbagai tugas seperti:
- Membuat pesan pengingat tertentu untuk kamu sehari-hari
- Memperbarui daftar bahan makanan hingga belanjaan lain di rumah
- Mengganti nama file secara otomatis
Di bidang data science, Python juga memiliki banyak manfaat. Bahkan Python jadi salah satu skill utama yang harus dimiliki data scientist. Penasaran apa saja fungsi hingga roadmap Python data science? Simak artikel ini sampai akhir!
BACA JUGA: 12 Fasilitas Online Bootcamp Data Science Untuk Karier
Fungsi Python Data Science
Berbeda dari bahasa pemrograman lainnya, Python lebih fokus pada keterbacaan kode sehingga para data scientist, developer, dan profesi lainnya bisa fokus mengembangkan programnya dibandingkan sibuk menyusun kode, tentunya hal ini jadi memudahkan berbagai profesi untuk mengembangkan program secara lebih efektif dan efisien. Fakta menariknya, Python dan data science memiliki keterkaitan yang sangat erat, karena pada dasarnya data science merupakan ilmu yang terdiri dari bidang pemrograman, matematika, dan statistika yang akhirnya dikombinasikan untuk memudahkan proses olah data.
Python menjadi bahasa pemrograman utama yang digunakan di bidang data science untuk menangani proses data science menggunakan berbagai library dan fungsi yang tersedia, berikut beberapa fungsi Python data science yang harus kamu tahu:
Data Manipulation
Data manipulation adalah proses pengorganisasian dan pengkategorian data agar bisa lebih mudah dibaca dan dipahami. Pada proses ini semua jenis data akan bisa diurutkan berdasarkan abjad untuk memudahkan pemahaman, contohnya informasi gaji karyawan yang semula tidak terorganisir pasti akan menyulitkan team terkait saat proses transfer gaji, namun dengan melalui proses data manipulation kamu bisa mengurutkan gaji karyawan dari setiap divisi bahkan dari besaran gajinya.
Data manipulation juga merupakan proses untuk menambahkan, menghapus, hingga memodifikasi data agar datanya bisa layak untuk dianalisis. Karena biasanya data yang diterima oleh data scientist berasal dari berbagai sumber dan bentuknya masih berantakan. Di tahapan ini, python data science berperan untuk membantu proses data manipulation agar bisa dilakukan dengan lebih efisien. Ada banyak fungsi dan library Python yang bisa membantu proses indexing, slicing, hingga transforming. Contohnya library yang populer yaitu Pandas.
Data Wrangling
Data wrangling adalah proses mengubah data mentah menjadi bentuk yang bisa lebih mudah untuk diproses. Ada beberapa contoh proses data wrangling, diantaranya:
- Menggabungkan sumber data untuk dianalisis
- Mengisi dan menghapus kesenjangan pada data
- Menghapus data yang sudah tidak relevan
- Membersihkan data
- Mengidentifikasi outlier
Pada proses data wrangling data scientist harus bisa mentransformasi data mentah ke dalam bentuk yang lebih rapi, di sini peran Python data science sangat dibutuhkan untuk memudahkan transformasi data. Biasanya, data scientist akan menggunakan berbagai library Python seperti Pandas dan Numpy untuk membantu melakukan akses data, membaca file, hingga menampilkan data dalam berbagai range.
Data Analysis and Visualization
Ketika data sudah siap, maka data scientist selanjutnya harus melakukan analisis data dan visualisasi data supaya insight yang ditemukan bisa dipahami oleh management. Pada tahapan ini, data scientist akan menerapkan berbagai metode analisis data untuk akhirnya mendapatkan informasi yang berguna, berikut beberapa metode yang bisa digunakan:
- Regresi = Analisis data untuk memprediksi nilai data yang tidak diketahui dengan menggunakan nilai data lain yang terkait dan diketahui
- K-means = Clustering berbasis jarak yang membagi data ke dalam sejumlah algoritma dan cluster untuk atribut numeric
- Decision Tree = Klasifikasi untuk membuat keputusan dengan struktur seperti pohon
Setelah berhasil melakukan analisis data, hasil analisis tersebut selanjutnya akan dibuat visualisasi yang biasanya dibuat dalam bentuk plot atau grafik. Peran python data science di tahapan ini adalah untuk membuat visualisasi data secara menarik dan menerapkan warna-warna yang berbeda pada setiap elemen data.
Machine Learning
Machine learning adalah mesin yang dikembangkan untuk bisa belajar sendiri tanpa arahan dari penggunanya, machine learning dikembangkan berdasarkan berbagai disiplin ilmu seperti data mining, matematika, hingga statistika yang bertujuan agar mesin bisa menganalisa data tanpa perlu diprogram ulang atau diperintah. Maka dari itu, machine learning akan belajar dari data yang diberikan dan memberikan output sesuai dengan data yang masuk. Ada beberapa tahap yang harus dilalui saat membangun machine learning, diantaranya:
- Pengumpulan data
- Membersihkan, menyiapkan, dan manipulasi data
- Melatih model yang akan digunakan
- Test data
- Validasi model
Peran Python data science di sini adalah library Python yang digunakan untuk machine learning seperti:
- Pandas
- Numpy
- Scikit-Learn
- Keras
- TensorFlow
Roadmap Belajar Python Data Science
Sebelum terjun berkarier sebagai data scientist, alangkah baiknya kamu harus mempelajari dulu dasar-dasar pemrograman Python. Berikut roadmap untuk belajar Python data science:
Pelajari Fundamental Python
Langkah pertama adalah pelajari dulu dasar-dasar bahasa pemrograman Python, kamu bisa coba explore dari ilmu yang paling basic hingga advance, di tahapan pertama ini kamu juga sebaiknya mulai bergabung di berbagai komunitas data science atau Python seperti:
- IBM Data Community
- Reddit Data Science
- Free Code Camp
- Towards Data Science
- Open Data Science
Berlatih Membuat Project Python Data Science
Selanjutnya setelah kamu memiliki fundamental mengenai Python, kamu bisa mulai membuat berbagai project Python data science untuk melatih skill, bahkan jika project yang kamu buat berhasil nantinya bisa digunakan sebagai portfolio. Berikut referensi project Python data science:
- Mengumpulkan data dengan web scraping menggunakan Python
- Menganalisis data dari hasil survei tersebut dan temukan jawaban dan insight dari hasil survei tersebut menggunakan Python
- Analisis kebiasaan dan tracking pengeluaran di e-commerce menggunakan Python
- Membuat analisis budgeting keuangan kamu secara pribadi menggunakan Python
Selain itu, kamu juga bisa mencari referensi dari berbagai literatur seperti:
- Python Data Science Handbook = Berisi panduan dalam format Jupyter Notebook yang terintegrasi di GitHub
- The Data Science Handbook = Berisi kumpulan wawancara orang-orang yang merupakan praktisi di bidang data science
Pelajari Library Data Science Python
Ada banyak library Python data science yang umum digunakan oleh para data scientist, seperti:
- Pandas = Digunakan untuk memfasilitasi kamu untuk bekerja dengan data
- NumPy = Digunakan untuk berbagai operasi statistik dan matematika
- Matplotlib = Digunakan untuk visualisasi data dan menghasilkan insight dari data
- Scikit-learn = Digunakan untuk machine learning yang bekerja dengan Python
Buat Portfolio Data Science Python
Setelah kamu menguasai dan mencoba berbagai project data science Python, selanjutnya kamu bisa mulai untuk membuat project yang bisa dijadikan portofolio, seperti:
- Project Machine Learning = Buat project Python data science menggunakan algoritma machine learning
- Project Data Visualization = Buat project Python data science dengan visualisasi yang menarik dan mudah dibaca
- Project Data Cleaning = Buat project Python data science yang melibatkan data tidak terstruktur untuk dibersihkan dan dianalisis
BACA JUGA: 12 Data Science Project yang Mudah Dicoba Pemula
Belajar Python Data Science dari Nol
Faktanya, jika kamu mencari lowongan kerja di bidang data khususnya data science kamu pasti akan menemukan syarat skill Python di kualifikasinya, karena kegunaan Python sangat penting untuk pengolahan data. Oleh karena itu, untuk kamu yang tertarik berkarier sebagai data scientist, kini sudah waktunya untuk mulai belajar Python data science di Bootcamp Data Science Digital Skola.
Di kelas ini, kamu akan belajar skill data science paling update sesuai kebutuhan industri bersama tutor expert. Kelas ini didesain untuk pemula sehingga bisa diikuti oleh siapa saja tanpa latar belakang IT sekalipun. Kamu akan belajar skill dari basic hingga advanced dengan fasilitas lengkap mulai dari modul belajar komprehensif, pembuatan portofolio, penyaluran magang secara real experience ke perusahan mitra Digital Skola, hingga bantuan penyaluran kerja. Berikut bocoran materi yang akan dipelajari:
- Data Science Methodology
- Basic and Intermediate SQL
- Basic Programming with Python
- Analytics with Numpy
- Basic Statistics
- Introduction to Data Visualization
- Git & Version Control System
- Intermediate Programming with Python
- Dataframe
- Machine Learning
Cek info lengkapnya klik button di bawah ini!
