{"id":4463,"date":"2021-12-09T22:46:26","date_gmt":"2021-12-09T15:46:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.indowhiz.com\/articles\/?p=4463"},"modified":"2022-01-08T09:03:43","modified_gmt":"2022-01-08T02:03:43","slug":"pemula-di-bidang-data-science-pelajari-4-module-python-ini","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.indowhiz.com\/articles\/id\/pemula-di-bidang-data-science-pelajari-4-module-python-ini\/","title":{"rendered":"Pemula di Bidang Data Science? Yuk Pelajari 4 Module Python Ini!"},"content":{"rendered":"\n

Data science adalah salah satu topik di bidang IT yang paling banyak dikerjakan akhir-akhir ini. Seiring dengan perkembangan big data<\/em>, pastinya data scientist<\/em> adalah salah satu IT jobdesk<\/em> yang akan sangat dibutuhkan. Oleh karena itu, perlu bagi kalian yang bekerja di bidang IT untuk belajar dasar-dasar data science<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Bicara soal bahasa pemrograman untuk data science, saat ini python<\/a> menduduki posisi kedua dengan pengguna terbanyak. Oleh karena itu saat ini pekerjaan yang berhubungan dengan data atau visualisasi data banyak diselesaikan dengan bahasa Python. Selain mudah diaplikasikan, Python juga mempunyai banyak sekali modul yang dapat digunakan untuk data science<\/em>. <\/p>\n\n\n\n

Hal ini sangat membantu para data scientist<\/em> mengelola data, dan membantu programmer dengan AI dan machine learning bergerak dengan cepat. Nah, ingin tahu apa saja module Python yang bisa kalian gunakan untuk support project data science<\/em> bagi pemula? Silahkan simak 4 Python module<\/em> rekomendasi Indowhiz berikut ini!<\/p>\n\n\n\n

Data Science Module<\/em><\/h2>\n\n\n\n

Tiga modul utama yang bisa kalian digunakan untuk komputasi ilmiah di bidang data science<\/em> adalah NumPy, SciPy dan MatPlotLib. Mereka menawarkan berbagai alat untuk grafik ke fungsi trigonometri, untuk menghitung persamaan diferensial, dan masih banyak lagi. Jika Anda ingin menjadi data scientist<\/em>, dari sinilah kalian harus memulai. <\/p>\n\n\n\n

1. NumPy<\/h3>\n\n\n\n

NumPy memperkenalkan objek untuk array dan matriks multidimensi. Selain itu NumPy juga memberikan solusi untuk rmelakukan perhitungan fungsi matematika dan statistik tingkat lanjut pada array dengan kode sesedikit mungkin. Untuk belajar NumPy dari dari dokumentasi yang disediakan, kalian bisa mengunjungi numpy.org<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Saat ini Numpy menawarkan banyak sekali library<\/em> yang bisa diakses oleh banyak bidang ilmu dan objek penelitian. Berikut adalah beberapa library<\/em> untuk berbagai bidang ilmu yang mendukung atau dikembangkan dengan NumPy.<\/p>\n\n\n\n

Quantum Computing<\/strong><\/td>Signal Processing<\/strong><\/td>Image Processing<\/strong><\/td>Astronomy Processes<\/strong><\/td>Geographic Processing<\/strong><\/td><\/tr>
QuTiP<\/a><\/td>SciPy<\/a><\/td>Scikit-image<\/a><\/td>AstroPy<\/a><\/td>Shapely<\/a><\/td><\/tr>
PyQuil<\/a><\/td>PyWavelets<\/a><\/td>OpenCV<\/a><\/td>SunPy<\/a><\/td>GeoPandas<\/a><\/td><\/tr>
Qiskit<\/a><\/td>python-control<\/a><\/td>Mahotas<\/a><\/td>SpacePy<\/a><\/td>Folium<\/a><\/td><\/tr>
Geoscience (GIS)<\/strong><\/td>Statistical Computing<\/strong><\/td>Graphs and Networks<\/strong><\/td>Bio Informatics<\/strong><\/td>Mathematical Analysis<\/strong><\/td><\/tr>
Pangeo<\/a><\/td>Pandas<\/a><\/td>NetworkX<\/a><\/td>BioPython<\/a><\/td>SciPy<\/a><\/td><\/tr>
Simpeg<\/a><\/td>statsmodels<\/a><\/td>graph-tool<\/a><\/td>Scikit-Bio<\/a><\/td>SymPy<\/a><\/td><\/tr>
ObsPy<\/a><\/td>Xarray<\/a><\/td>igraph<\/a><\/td>PyEnsembl<\/a><\/td>cvxpy<\/a><\/td><\/tr>
Fatiando a Terra<\/a><\/td>Seaborn<\/a><\/td>PyGSP<\/a><\/td>ETE<\/a><\/td>FEniCS<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

2. SciPy<\/h3>\n\n\n\n

Dari sekian banyak module atau library<\/em> yang dibangun dengan Numpy, SciPy<\/a> adalah yang paling dibutuhkan oleh data scientist<\/em>. SciPy dibangun menggunakan NumPy dengan menambahkan kumpulan algoritma dan perintah tingkat tinggi untuk memanipulasi dan memvisualisasikan data. Library<\/em> ini mencakup fungsi untuk menghitung integral secara numerik, menyelesaikan persamaan diferensial, optimasi, dan banyak lagi.<\/p>\n\n\n\n

Jika kalian ingin belajar SciPy langsung dari dokumentasinya, kalian bisa kunjungi link web SciPy<\/a>. Kalian juga dapat menemukan semua fungsi matematika yang disediakan SciPy dalam dokumentasinya<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

3. Pandas<\/h3>\n\n\n\n

Pandas<\/a> adalah Python library<\/em> untuk struktur data dan perhitungan statistik. Pandas dipilih karena punya objek DataFrame yang cepat dan efisien untuk manipulasi data dengan pengindeksan yang terintegrasi. Selain itu, Pandas merupakan alat untuk membaca dan menulis data antara struktur data dalam memori dan format yang berbeda: CSV dan file teks, Microsoft Excel, database SQL, dan format HDF5 dengan cepat.<\/p>\n\n\n\n

Masih banyak keunggulan lain yang ditawarkan Pandas dalam hal pengolahan data misalnya penyelarasan data yang cerdas, otomatis dalam komputasi dan dengan mudah memanipulasi data yang berantakan menjadi bentuk yang teratur. Hal lain yang menjadi keunggulan Pandas adalah:<\/p>\n\n\n\n