Apakah ilmu data dengan python mudah dipelajari?

Python adalah bahasa pemrograman yang semakin populer di kalangan ilmuwan data. Inilah mengapa Anda harus mempertimbangkan belajar membuat kode dengan Python

Waktu Membaca 9 menit

Python adalah bahasa pemrograman yang terus meningkat popularitasnya. Sebagai bahasa tingkat tinggi, Python menekankan keterbacaan kode daripada kompleksitas. Ini menggunakan sistem indentasi yang mudah diikuti, menjadikannya bahasa yang mudah digunakan untuk pemrogram dan ilmuwan data

‌Inilah mengapa Anda harus mempertimbangkan belajar membuat kode dengan Python jika Anda ingin mempraktikkan manipulasi data dalam bentuk atau bentuk apa pun

Mengapa belajar Python untuk ilmu data?

Python adalah salah satu bahasa pengkodean paling luas di dunia. Tempatnya dalam hierarki bahasa pengkodean dapat dijamin oleh komunitas pengguna dan pelajar yang bersemangat yang terus berkembang dari hari ke hari.

‌Alasan utama popularitas Python adalah kesederhanaan dan keserbagunaannya. Selama tahun 2000-an, orang-orang diintimidasi oleh pemikiran pemrograman karena kesulitan dan kerumitan bahasa pengkodean seperti C++, Java, dan Lisp.

Python menunjukkan bahwa Anda tidak perlu menjadi seorang jenius komputer atau mendedikasikan lima tahun hidup Anda untuk memprogram dan memanipulasi database besar

‌Python mudah dipelajari, sebagian, karena ini adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi. Ini lebih dekat dengan bahasa manusia yang diucapkan daripada bahasa biner tempat mesin beroperasi. Meskipun Anda harus menghafal selusin kata dan format sintaks yang dicadangkan, Python ditulis dalam bahasa Inggris, memungkinkan siapa pun untuk menebak apa yang dilakukan beberapa baris kode tanpa harus menjalankan program.

‌Dan tidak seperti bahasa lain, Anda dapat mulai menggunakan Python untuk menganalisis kumpulan data bahkan sebagai pemula. Ini dimungkinkan oleh sintaks yang telah diprogram sebelumnya yang dapat Anda tulis dan jalankan dengan hasil yang nyata di awal perjalanan pembelajaran Anda. Nanti, saat Anda terbiasa dengan lebih banyak perintah sintaks khusus — dan bahkan mulai membuatnya sendiri — Anda akan menyadari betapa kuatnya Python, memungkinkan Anda melakukan tugas dan operasi dengan cepat dan efisien

Apakah Python lebih baik dari R untuk ilmu data?

Hanya ada satu bahasa lain yang memiliki reputasi bersaing dengan Python dalam hal ilmu data, dan itu adalah R — jangan bingung dengan Ruby. Meskipun R dan Python digunakan secara teratur oleh ilmuwan data dan analis, keduanya memiliki peran berbeda dalam operasi

‌Pada dasarnya, R digunakan secara eksklusif untuk analisis data dan statistik, sedangkan Python adalah bahasa tujuan umum yang digunakan di semua jenis rekayasa perangkat lunak dan ilmu data

‌Meskipun tujuan dan penggunaannya relatif sama, R dan Python tidak dapat dipertukarkan dalam hal empat pilar utama ilmu data. pengumpulan, eksplorasi, visualisasi, dan pemodelan.  

Mereka terutama berbeda dalam cara mereka mendekati setiap pilar, memberikan hasil yang melihat data dari sudut yang berbeda

Eksplorasi data

Anda dapat menganggap eksplorasi data sebagai saudara kecil dari analisis data. Eksplorasi data adalah proses pemindaian data untuk mencari pola dasar dan karakteristik bersama. Eksplorasi data, bagaimanapun, tidak digunakan untuk mengungkap wawasan substansial apa pun tentang data, tetapi digunakan untuk memberikan gambaran yang lebih besar kepada para ilmuwan dan membantu membimbing mereka melalui tahapan yang akan datang.

R dirancang untuk melakukan ini secara native, sementara Python mencapai hal yang sama dengan menggunakan library pihak ketiga.  

‌Dengan Python, Anda dapat memanfaatkan perpustakaannya yang tak terhitung jumlahnya untuk menjelajahi data Anda tanpa harus menulis kode dari awal. Misalnya, dengan menggunakan Panda, Anda dapat memfilter, mengurutkan, dan menampilkan pasangan dan koleksi data.  

‌Atau, R lebih bersifat statistik. R baik untuk memfilter dan melihat data secara langsung serta menerapkan uji statistik. Secara khusus, R memiliki tipe data bawaan untuk vektor, matriks, dan kerangka data. Python tidak memilikinya sendiri, tetapi ilmuwan data menggunakan pustaka NumPy dan Pandas. Pustaka ini memiliki manfaat tambahan karena ditulis di atas kode pustaka C, artinya pustaka ini dapat melakukan operasi pada kumpulan data besar secara signifikan lebih cepat daripada R. ‌

Pemodelan statistik

Setelah mengumpulkan dan menjelajahi data Anda, tiba saatnya untuk membuat model yang sesuai. Pemodelan data adalah proses pembuatan model data, yang merupakan seperangkat aturan abstrak yang menentukan bagaimana elemen data berhubungan satu sama lain, seringkali menggunakan properti dari dunia nyata. Saat model digunakan untuk membuat prediksi tentang data yang tidak terlihat, kami menyebutnya pembelajaran mesin. ‌

Python, dengan sendirinya, membuatnya mudah untuk membuat pemodelan data khusus dengan beberapa pekerjaan. Namun, mirip dengan eksplorasi data, Anda bisa menggunakan kode dari pustaka Python siap pakai untuk membuat model Anda. Misalnya, Anda dapat memodelkan data numerik menggunakan Numpy atau menerapkan algoritme pembelajaran mesin menggunakan scikit-learn. Untuk mendapatkan hasil yang serupa dengan R, Anda harus bergantung pada paket eksternal, karena fungsi intinya tidak mendukung pemodelan

Baik Python dan R dapat melakukan pemodelan statistik, tetapi R sebenarnya hanya dirancang untuk analisis statis — pada dasarnya, menulis makalah atau laporan. Untuk menerapkan model dan menggunakannya untuk pengambilan keputusan langsung di situs web atau aplikasi, Python memiliki alat yang jauh lebih baik. Ini karena Python adalah bahasa pemrograman yang benar-benar bertujuan umum, sehingga bekerja dengan baik dengan kerangka kerja perangkat lunak yang juga menggunakan Python, seperti Django dan Flask.  

Tanpa paket eksternal, R sebenarnya bisa melakukan pemodelan (model linier), dan Python tidak bisa.  

Visualisasi data

Seperti namanya, visualisasi data adalah representasi visual dari data menggunakan grafik, bagan, plot, dan peta untuk menampilkan temuan Anda dengan lebih baik. Meskipun mungkin terdengar sederhana pada awalnya, visualisasi data adalah operasi yang rumit karena hasil dari visualisasi berkualitas rendah dapat menyesatkan dan atau sulit dipahami.

Python umumnya lebih efisien untuk eksplorasi data, dan telah menjadi alat untuk menerapkan model. Meskipun, dalam hal visualisasi data, menggunakan Python sedikit lebih sulit daripada R. Tetap saja, Anda dapat menggunakan beberapa pustaka eksternal Python, seperti Matplotlib dan Seaborn untuk menghasilkan grafik dan bagan yang mewakili temuan Anda

Visualisasi data, bagaimanapun, adalah salah satu kekuatan terbesar R karena dibuat untuk menampilkan hasil analisis statistiknya. Itu sebabnya Anda dapat dengan mudah membuat grafik yang ramping dan tidak bias. ‌

Apakah Python diperlukan di bidang ilmu data?

Untuk bekerja dalam ilmu data, Anda harus mempelajari setidaknya satu dari dua bahasa — Python atau R. Jika Anda sudah memiliki pengalaman dengan R, maka yang terbaik adalah melakukannya sebelum memulai dengan bahasa lain. Di sisi lain, jika Anda baru, mulailah dengan Python karena keserbagunaannya.  

‌Namun, dengan memilih untuk tidak belajar Python, Anda mungkin kehilangan banyak peluang berharga dalam karier Anda. Belum lagi, membuang-buang waktu dan energi untuk menyelesaikan masalah yang tidak akan Anda hadapi dengan menggunakan Python

Pada tahun 2018, 66 persen ilmuwan data dilaporkan menggunakan Python setiap hari, sementara kurang dari 50 persen mengatakan mereka menggunakan R.  

‌Python sangat fleksibel dan memaafkan — dua fitur yang sangat penting saat menangani volume data yang sangat besar secara teratur. Jika Anda menggunakan sintaks dan format yang benar, Anda dapat mengombinasikan berbagai algoritme untuk memanipulasi data sesuai kebutuhan. Itu bisa menjadi prestasi yang jauh lebih sulit dalam bahasa yang lebih kaku yang mengharuskan Anda mempelajari keterampilan yang sama sekali baru sebelum Anda dapat melakukan jenis operasi atau perhitungan baru pada data Anda

Bahkan sebagai seorang pemula, dengan beberapa bulan pengalaman Python dan bantuan tutorial dan panduan yang tak terhitung jumlahnya tersedia secara online, Anda dapat mulai memproses dan menganalisis database. Python bisa tumbuh bersama Anda. Saat Anda menjadi lebih mahir, Anda dapat mulai menggunakan berbagai pustaka Python yang tersedia online untuk menghemat waktu dan energi. Belum lagi, Anda bahkan dapat membuat loop, kondisional, dan sintaks Anda sendiri untuk mengurangi waktu kerja dan kepadatan kode, membuatnya lebih mudah untuk men-debug dan merevisi kode Anda untuk kesalahan di kemudian hari

‌Dalam perjalanan Anda untuk menguasai Python, penting bagi Anda untuk mengambil kursus dan pelajaran yang berspesialisasi dalam mengajar Python untuk ilmu data. Lagi pula, keterampilan yang paling Anda perlukan dalam Python berbeda tergantung pada industri dan aplikasi. Untungnya, ada berbagai sumber daring untuk mempelajari Python secara gratis. Belum lagi, Anda tidak memerlukan perangkat lunak atau perangkat khusus untuk mulai berlatih. Yang Anda perlukan untuk menginstal hanyalah kode sumber Python, serta editor kode. Semuanya mudah ditemukan dan gratis untuk digunakan. ‌

Di mana saya bisa Belajar Python untuk ilmu data?

Jika Anda tertarik untuk memulai karir di bidang ilmu data, atau hanya ingin belajar Python karena alasan pribadi, Anda dapat memanfaatkan banyak sumber daya yang tersedia secara online.  

‌Tutorial online

Flatiron School menawarkan banyak sumber daya dan kelas online untuk membantu Anda mempelajari apa pun mulai dari rekayasa perangkat lunak dan pemrograman hingga ilmu data dan analitik keamanan siber. Jika Anda masih tidak yakin apakah Python cocok untuk Anda, Anda dapat mengambil pelajaran Python gratis dari Flatiron School yang mencakup dasar-dasarnya.  

Dalam tutorial Python gratis ini, Anda bisa belajar.  

• Dasar-dasar python

• Dasar pemrograman Python

• tipe data python

• Struktur data Python

• Menugaskan daftar ke variabel

• Mengedit & mengelola item dalam daftar

Pada akhirnya, Anda akan memiliki pemahaman tentang tipe data Python yang berbeda dan keterampilan dasar tentang cara menetapkan daftar ke variabel, membandingkan daftar, dan menggunakan indeks item dalam daftar Anda

Buku

Kamp pelatihan dan pelajaran online bukan satu-satunya cara untuk mempelajari Python. Anda dapat menggunakan buku untuk belajar sendiri Python dengan kecepatan Anda sendiri, mengkhususkan diri pada kategori pilihan Anda sambil berlatih sebanyak yang Anda butuhkan. Berikut beberapa buku yang layak untuk dicoba

• Python untuk Semua Orang. Menjelajahi Data Menggunakan Python 3. Buku ini ditulis oleh Dr. Charles R. Severance, seorang Profesor Rekanan Klinis dan guru Python di University of Michigan. Ini dirancang untuk memperkenalkan pemula ke pemrograman Python dan pengembangan perangkat lunak melalui lensa penjelajahan data

• Belajar Python. Buku ini ditulis oleh Mark Lutz, salah satu pemimpin dunia dalam pelatihan Python, mengajar lebih dari 4000 siswa dan mengajar lebih dari 250 sesi pelatihan. Ini adalah pengantar yang komprehensif dan mendalam ke dunia Python. Dengan teknik tentang cara menulis kode berkualitas tinggi secara efisien, ini cocok untuk pengembang profesional dan pemula yang ingin terjun ke dunia Python

• Python untuk Analisis Data. Buku ini ditulis oleh Wes McKinney, seorang pengembang perangkat lunak dan pencipta Panda open-source, yang digunakan secara luas untuk analisis data. Buku ini adalah panduan praktis yang menawarkan petunjuk langkah demi langkah untuk memanipulasi, memproses, dan membersihkan kumpulan data dengan Python. Ini juga mencakup studi kasus kehidupan nyata untuk mengembangkan kemampuan pemecahan masalah Anda

Bootcamp

Jika Anda yakin dengan keputusan Anda untuk mengejar ilmu data, Anda dapat mendaftar untuk kamp pelatihan ilmu data di Flatiron School yang dapat Anda selesaikan dalam 15 minggu atau melalui salah satu. Bootcamp ramah-pemula, dan mencakup semuanya mulai dari dasar-dasar ilmu data hingga Python, yang menempati. ‌

Diposting oleh Blair Williamson  /  2 Agustus 2021

Ilmu Data

Pos terkait

Ilmu Data

Belajar Kode Python. Pelajaran Gratis untuk Pemula

Ilmu Data

7 Tips Memanfaatkan Peluang dalam Karir Anda

Ilmu Data

Bahaya Menaruh Semua Telur Anda Dalam Satu Keranjang. Kisah Brian Tracy

Sumber Daya Terkait

Ilmu Data

Belajar Kode Python. Pelajaran Gratis untuk Pemula

Di belakang JavaScript, HTML/CSS, dan SQL, Python adalah bahasa terpopuler keempat dengan 44. 1% pengembang. Lihat artikel ini tentang bagaimana Anda dapat mempelajari bahasa pemrograman populer ini secara gratis

Nasihat Karir

7 Tips Memanfaatkan Peluang dalam Karir Anda

Memanfaatkan peluang yang datang adalah kunci untuk memajukan karier Anda. Berikut adalah 7 tips dari Career Coach Julie Allen untuk menemukan dan mengamankan peluang yang menguntungkan

Cerita Alumni

Bahaya Menaruh Semua Telur Anda Dalam Satu Keranjang. Kisah Brian Tracy

Brian Tracy memulai pencarian pekerjaannya dengan berpikir dia bisa mendapatkan pekerjaan apa pun yang dia wawancarai. Dia segera belajar untuk tidak menaruh semua telurnya dalam satu keranjang

Apakah mudah mempelajari ilmu data dengan Python?

Karena kesederhanaan dan kemudahan penggunaannya, Python untuk ilmu data adalah salah satu bahasa pemrograman paling populer di bidang ilmiah dan penelitian. Orang tanpa latar belakang teknik dapat dengan mudah mempelajari cara menggunakannya karena kesederhanaan dan pustakanya yang besar .

Berapa lama untuk mempelajari ilmu data dengan Python?

Meskipun setiap orang berbeda, kami menemukan bahwa dibutuhkan tiga bulan hingga satu tahun praktik yang konsisten untuk mempelajari Python untuk ilmu data. Kami telah melihat orang bergerak melalui kursus kami dengan kecepatan kilat, dan kami telah melihat orang lain yang mengambil langkah lebih lambat.

Apakah ilmu data sulit untuk pemula?

Ilmu data adalah bidang yang sulit . Ada banyak alasan untuk ini, tetapi yang paling penting adalah bahwa hal itu membutuhkan keterampilan dan pengetahuan yang luas. Elemen inti dari ilmu data adalah matematika, statistik, dan ilmu komputer. Sisi matematika meliputi aljabar linier, teori probabilitas, dan teori statistik.