1. Pandas: Pandas adalah perpustakaan yang kuat untuk manipulasi dan analisis data dengan Python. Ini menyediakan struktur data seperti DataFrames dan Seri yang memudahkan bekerja dengan data terstruktur. Pandas menawarkan fungsi untuk membaca dan menulis data, membersihkan dan mengubah data, serta melakukan tugas analisis data seperti memfilter, mengelompokkan, dan menggabungkan.
2. NumPy: NumPy adalah paket dasar untuk komputasi ilmiah dengan Python. Ini memberikan dukungan untuk array dan matriks multidimensi yang besar, bersama dengan kumpulan fungsi matematika untuk mengoperasikan array ini secara efisien. NumPy sering digunakan bersama dengan Pandas untuk komputasi numerik dan manipulasi data.
3. Matplotlib dan Seaborn: Matplotlib adalah pustaka plot populer dengan Python yang memungkinkan Anda membuat berbagai macam visualisasi statis, interaktif, dan animasi. Seaborn dibangun di atas Matplotlib dan menyediakan antarmuka tingkat tinggi untuk membuat grafik statistik yang menarik dan informatif. Pustaka ini penting untuk visualisasi data dalam proyek analisis data.
4. Scikit-learn: Scikit-learn adalah pustaka pembelajaran mesin dengan Python yang menyediakan alat sederhana dan efisien untuk tugas penambangan data dan analisis data. Ini mencakup berbagai algoritma untuk klasifikasi, regresi, pengelompokan, pengurangan dimensi, dan banyak lagi. Scikit-learn juga menawarkan alat untuk evaluasi model, penyetelan hyperparameter, dan pemilihan model.
5. Pembersihan dan Pemrosesan Awal Data: Pembersihan dan pemrosesan awal data merupakan langkah penting dalam setiap proyek analisis data. Python menawarkan perpustakaan seperti Pandas dan NumPy untuk menangani nilai yang hilang, menghapus duplikat, menstandardisasi tipe data, menskalakan fitur numerik, mengkodekan variabel kategori, dan banyak lagi. Memahami cara membersihkan dan memproses data secara efektif sangat penting untuk analisis dan pemodelan yang akurat.
Dengan menguasai konsep dan pustaka Python ini, analis data dapat memanipulasi dan menganalisis data secara efisien, membuat visualisasi yang mendalam, menerapkan teknik pembelajaran mesin, dan memperoleh wawasan berharga dari kumpulan data mereka.
NIKMATI BELAJAR
