Mohon tunggu...
Hidayat Putra Timur
Hidayat Putra Timur Mohon Tunggu... Desainer - Blogger

Penulis Diary dan seorang blogger yang menyukai dunia penulisan

Selanjutnya

Tutup

Inovasi

Kemudahan Python untuk Menjadi Data Scientist yang Handal

15 Mei 2023   16:02 Diperbarui: 18 Mei 2023   00:26 283
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Inovasi. Sumber ilustrasi: PEXELS/Jcomp

Data telah menjadi komoditas yang sangat berharga bagi bisnis, organisasi, dan individu. Data dapat memberikan wawasan dan pemahaman yang mendalam tentang pasar, pelanggan, dan operasi bisnis. Oleh karena itu, permintaan untuk data scientist yang handal semakin meningkat. Data scientist adalah orang yang memiliki kemampuan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan data untuk memberikan solusi bisnis yang efektif.

Salah satu bahasa pemrograman yang semakin populer di kalangan data scientist adalah Python. Python telah menjadi bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan dalam bidang ilmu data dan analisis data. Python menawarkan banyak kemudahan dan keunggulan dalam mengolah data dan menganalisisnya dengan cepat dan efisien.

Python sangat mudah dipelajari bagi pemula karena sintaksnya yang sederhana dan intuitif. Selain itu, Python juga memiliki banyak library dan framework yang mendukung pengembangan aplikasi dan analisis data. Beberapa library populer untuk analisis data dalam Python adalah Pandas, NumPy, dan Matplotlib.

Dalam artikel ini, kita akan membahas lebih lanjut tentang kemudahan Python dalam menjadi data scientist yang handal, mulai dari pengenalan Python, library dan framework yang berguna, hingga penggunaan Python untuk mengolah dan menganalisis data.

Bahasa Pemrograman Python

Python adalah bahasa pemrograman interpretatif, artinya kode yang ditulis dalam bahasa Python dapat langsung dieksekusi oleh interpreter tanpa harus dikompilasi terlebih dahulu. Hal ini menghemat waktu dan memudahkan proses pengembangan aplikasi.

Python juga memiliki sintaks yang sederhana dan mudah dipahami, sehingga cocok bagi pemula yang ingin mempelajari pemrograman. Selain itu, Python juga memiliki banyak fitur seperti garbage collection, dynamic typing, dan dukungan untuk banyak paradigma pemrograman seperti pemrograman prosedural, objek, dan fungsional.

Library dan Framework Python untuk Analisis Data

Python memiliki banyak library dan framework yang sangat berguna untuk analisis data dan pemrosesan statistik. Berikut adalah beberapa library populer untuk analisis data dalam Python:

1. Pandas
Pandas adalah library open-source yang digunakan untuk memproses data secara efisien dalam Python. Pandas menyediakan struktur data seperti DataFrame dan Series yang sangat efektif untuk mengolah data dalam bentuk tabel.

2. NumPy
NumPy adalah library Python yang digunakan untuk mengolah data numerik. NumPy menyediakan array n-dimensi yang memudahkan pengolahan data numerik dan perhitungan matematika.

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
Mohon tunggu...

Lihat Konten Inovasi Selengkapnya
Lihat Inovasi Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun