Lihat ke Halaman Asli

Dwin

Mahasiswa

Sepuluh Konsep Python untuk Analis Data

Diperbarui: 26 Maret 2024   23:52

Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.

Ruang Kelas. Sumber Ilustrasi: PAXELS

Bagi analis data yang bekerja dengan Python, menguasai 10 konsep teratas berikut sangatlah penting:

1. Struktur Data: Memahami struktur data dasar seperti daftar, kamus, tupel, dan kumpulan, serta perpustakaan seperti NumPy dan Pandas untuk manipulasi data lebih lanjut.

2. Pembersihan dan Pemrosesan Awal Data: Pelajari teknik pembersihan dan pemrosesan awal data, termasuk menangani nilai yang hilang, menghapus duplikat, dan menstandardisasi format data.

3. Analisis Data Eksplorasi (EDA): Gunakan perpustakaan seperti Pandas, Matplotlib, dan Seaborn untuk melakukan EDA, memvisualisasikan distribusi data, mengidentifikasi pola, dan mengeksplorasi hubungan antar variabel.

4. Visualisasi Data: Kuasai perpustakaan visualisasi seperti Matplotlib, Seaborn, dan Plotly untuk membuat berbagai plot dan bagan untuk komunikasi data dan penceritaan yang efektif.

5. Analisis Statistik: Dapatkan kemahiran dalam konsep dan metode statistik untuk menganalisis distribusi data, melakukan uji hipotesis, dan memperoleh wawasan dari data.

6. Dasar-dasar Pembelajaran Mesin: Biasakan diri Anda dengan algoritma dan teknik pembelajaran mesin untuk regresi, klasifikasi, pengelompokan, dan pengurangan dimensi menggunakan perpustakaan seperti Scikit-learn.

7. Manipulasi Data dengan Pandas: Pelajari teknik manipulasi data tingkat lanjut menggunakan Pandas, termasuk menggabungkan, mengelompokkan, memutar, dan membentuk kembali kumpulan data.

8. Perselisihan Data dengan Ekspresi Reguler: Pahami cara menggunakan ekspresi reguler (regex) dengan Python untuk mengekstrak, membersihkan, dan memanipulasi data teks secara efisien.

9. Integrasi SQL dan Basis Data: Dapatkan keterampilan SQL dasar untuk menanyakan basis data langsung dari Python menggunakan pustaka seperti SQLAlchemy atau berintegrasi dengan basis data seperti SQLite atau MySQL.

10. Web Scraping dan Integrasi API: Jelajahi metode untuk mengambil data dari situs web menggunakan perpustakaan web scraping seperti BeautifulSoup atau berinteraksi dengan API untuk mengakses dan menganalisis data dari berbagai sumber.

Halaman Selanjutnya


BERI NILAI

Bagaimana reaksi Anda tentang artikel ini?

BERI KOMENTAR

Kirim

Konten Terkait


Video Pilihan

Terpopuler

Nilai Tertinggi

Feature Article

Terbaru

Headline