Bisakah saya menjadi ilmuwan data dengan python?

Pendidikan, teori, dan praktik Ilmu Data seringkali dapat berfokus pada statistik dan algoritma Pembelajaran Mesin. Meskipun fokus ini tentu saja diperlukan karena merupakan dasar dan aspek utama Ilmu Data, ada keterampilan lain yang diabaikan, terutama di sekolah. Keahlian yang saya maksud ini adalah mengetahui cara membuat kode dengan Python. Tentu saja sebagai Ilmuwan Data sekarang, kemungkinan besar Anda sudah tahu cara memprogram dengan Python, tetapi ketika Anda pertama kali memulai, Anda mungkin hanya berfokus pada yang terakhir saja. Penting untuk menguasai Python terlebih dahulu sebelum mempelajari Ilmu Data karena Anda akan berjuang untuk mengimplementasikan pustaka populer dan bekerja dengan kode yang dapat diskalakan yang juga dapat dikerjakan oleh insinyur lain. Karena itu, saya akan menyoroti beberapa alasan mengapa Anda harus mempelajari Python terlebih dahulu sebelum mempelajari Ilmu Data

Pemrograman berorientasi objek sangat penting ketika Anda adalah semua jenis insinyur di industri teknologi, atau setidaknya itulah pengalaman saya, serta orang lain yang telah bekerja di industri ini. Terkadang saat Anda mempelajari Ilmu Data, Anda dapat langsung mempelajari konsep dan teori algoritme Pembelajaran Mesin, meskipun tentu saja bermanfaat, Anda perlu mengetahui cara menerapkan konsep dan teori tersebut dalam praktik — yang biasanya dilakukan melalui bahasa pemrograman. Beberapa Ilmuwan Data menggunakan R dan beberapa menggunakan Python, jadi Anda dapat menerapkan beberapa alasan ini tidak hanya untuk Python, tetapi juga R

Pemrograman berorientasi objek terdiri dari properti seperti kelas, objek, pewarisan, fungsi, metode, dan instance. Anda masih dapat melakukan proses Ilmu Data tanpa pemrograman berorientasi objek, dan sebagian besar melakukannya dalam penelitian mereka, tetapi begitu Anda ingin meningkatkannya dan dilihat oleh lebih banyak orang;

Manfaat praktik pemrograman berorientasi objek melalui pembelajaran Python

• termodulasi
• struktur kode bersih
• skalabilitas
• penggunaan kembali kode
• keamanan
• penyelesaian masalah

Pemrograman dengan mempertimbangkan OOP menghasilkan beberapa manfaat seperti yang saya sertakan di atas, dan masih banyak lagi. Manfaat ini juga dapat dibagi di antara rekan kerja lain yang akan saya bahas di bawah untuk poin terakhir saya. Sekarang setelah kita membahas pemrograman berorientasi objek, kita dapat mempelajari beberapa cara agar kita dapat menggabungkan OOP dengan pustaka Python yang populer

Belajar Python berarti Anda bisa belajar Panda. Panda apa katamu? . Sementara Panda sering dikaitkan hanya dengan Ilmu Data (sebagian besar), itu masih sesuatu yang dapat Anda pelajari sebelumnya untuk analisis data, dan perhitungan lain dalam peran yang berbeda juga. Ada banyak manfaat untuk mempelajari Panda, dan ini bisa sangat berguna untuk bagian awal dan akhir dari proses Ilmu Data. Banyak langkah preprocessing yang terjadi dalam Ilmu Data dapat dilakukan dengan teknik Pandas, seperti analisis data eksplorasi di awal, dan interpretasi hasil dari model akhir Anda dapat dianalisis menggunakan Pandas juga.

Berikut adalah manfaat belajar Panda dengan Python

• membentuk kembali data
• pengamatan subset
• variabel subset
• meringkas data
• menangani data yang hilang
• pembuatan kolom baru
• menggabungkan dataset
• mengelompokkan data
• jendela
• merencanakan

Jika Anda mengikuti tautan di atas, ada lembar contekan yang merangkum semua ini lebih lanjut. Kerangka data Pandas adalah bagian kuat dari Pandas yang memungkinkan Anda untuk melakukan semua manipulasi data tersebut dari atas, dan merupakan salah satu cara termudah untuk menerjemahkan data Anda ke dalam format yang dapat dibaca oleh model Ilmu Data atau algoritme Pembelajaran Mesin. Mirip dengan Panda, ada perpustakaan populer lainnya yang mudah digunakan dan kuat yang akan saya bahas di bawah

Pustaka atau alat populer lainnya yang sering digunakan Ilmuwan Data adalah scikit-learn, artinya jika Anda fokus mempelajari ini terlebih dahulu dengan Python sebelum terjun ke spesifikasi algoritme, Anda akan memiliki dasar algoritme yang lebih baik secara umum. Karena Anda akan mempelajari perpustakaan ini sebelum terjun ke teori Pembelajaran Mesin, Anda hanya ingin tahu tentang kemungkinan algoritme dan berbagai jenis pada tingkat tinggi sehingga begitu Anda mulai mempelajari Ilmu Data secara lebih spesifik, Anda akan memiliki ide . Teknik ini mungkin sedikit tidak ortodoks, tetapi saya percaya akan bermanfaat untuk memiliki gambaran umum sederhana tentang apa yang pada akhirnya akan Anda selami — seperti mempelajari tentang jenis-jenis utama algoritme terlebih dahulu dan cara memprogramnya dengan Python, lalu mempelajarinya

Scikit learn [6] adalah alat yang memungkinkan analisis prediktif, yang dibangun di atas NumPy, SciPy, dan matplotlib. Banyak Ilmuwan Data menggunakan perpustakaan ini untuk bekerja dengan berbagai algoritme

Beberapa cara populer untuk menggunakan scikit-learn adalah dengan melakukan hal berikut (beberapa contoh, tidak terbatas pada)

• klasifikasi — SVM, Hutan Acak
• regresi — tetangga terdekat
• pengelompokan — k-Means
• pemilihan model — pencarian kisi, validasi silang
• preprocessing - transformasi

Saat Anda menggunakan pustaka umum ini di Python, Anda pasti ingin dapat menggunakannya dan mendiskusikan cara kerjanya dengan insinyur lain juga, yang mengarahkan saya ke poin berikutnya

Menjadi Ilmuwan Data berarti Anda harus bekerja dengan beberapa jenis insinyur, seperti Insinyur Perangkat Lunak dan Insinyur Pembelajaran Mesin. Mampu berkomunikasi dengan mereka sangatlah penting. Salah satu cara untuk melakukannya adalah melalui Python. Seringkali, Ilmuwan Data dapat lebih fokus pada algoritme dan beberapa kode; . Mampu menulis kode Python Anda dengan cara yang dapat diskalakan dan mudah dibaca akan membuat Anda jauh lebih baik dalam mengimplementasikan kode Anda dalam repositori kode yang lebih besar

Berikut adalah beberapa manfaat Python yang mengarah pada peningkatan kolaborasi lintas fungsi

• mampu menerjemahkan metodologi Ilmu Data melalui Python
• berkolaborasi pada kode Python bersama-sama
• Permintaan penarikan GitHub/Git
• repositori kode

Mampu berkolaborasi dengan orang lain tentu saja merupakan keterampilan yang hebat untuk dimiliki, dan bahkan lebih penting lagi ketika Anda dapat menerapkan kolaborasi yang sama tidak hanya pada ide dan konsep, tetapi juga pada kode yang Anda gunakan untuk membangun model Anda.

Seperti yang Anda lihat, menguasai Python adalah langkah penting dalam mempelajari Ilmu Data. Untuk menjadi Ilmuwan Data yang hebat, ada beberapa konsep dan keterampilan utama yang harus Anda peroleh sebelumnya, seperti statistik dan analitik data juga. Untuk artikel ini, saya telah membahas beberapa alasan utama mengapa Anda ingin menguasai Python sebelum mempelajari Ilmu Data

Berikut alasan-alasan tersebut dirangkum

Object-Oriented Programming (OOP)Pandasscikit-learnCross-Functional Collaboration

Saya harap Anda menemukan artikel saya menarik dan bermanfaat. Silakan berkomentar di bawah jika Anda telah mempelajari Python terlebih dahulu sebelum menjadi Ilmuwan Data. Apakah itu membantu Anda dalam karir Ilmu Data Anda sekarang?

Apakah ilmu data dengan Python merupakan karier yang bagus?

Apakah Python atau C++ lebih baik untuk ilmu data?