Kemampuan analisis data Python
Python memiliki serangkaian fungsi analisis data yang sangat kaya, yang menurut saya lebih dari cukup untuk memenuhi kebutuhan bahkan praktisi analisis data tingkat lanjut.
Bagaimana pengembangan aplikasi Phyton?
Bahasa Phyton memiliki beberapa kasus penggunaan dalam pengembangan aplikasi, termasuk dalam contoh berikut:
Pengembangan web sisi server
Pengembangan web sisi server meliputi fungsi backend kompleks yang dijalankan situs web untuk menampilkan informasi kepada pengguna. Contohnya, situs web harus berinteraksi dengan basis data, berkomunikasi dengan situs web lain, dan melindungi data saat mengirimkannya melalui jaringan.
Phyton bermanfaat untuk menulis kode sisi server karena menawarkan banyak pustaka yang berisi kode yang telah ditulis sebelumnya untuk fungsi backend kompleks. Developer juga menggunakan beragam kerangka kerja Phyton yang menyediakan semua peralatan yang dibutuhkan untuk membangun aplikasi web dengan cepat dan lebih mudah. Contohnya, developer dapat membuat kerangka aplikasi web dengan cepat karena mereka tidak perlu menulisnya dari awal. Mereka kemudian dapat mengujinya menggunakan alat pengujian kerangka kerja, tanpa bergantung pada alat pengujian eksternal.
Otomatisasi dengan skrip Phyton
Bahasa penulisan adalah bahasa pemrograman yang mengotomatiskan tugas yang biasanya dikerjakan manusia. Pemrogram banyak menggunakan skrip Phton untuk mengotomatiskan tugas sehari-hari seperti berikut:
- Mengganti nama file dalam jumlah besar sekaligus
- Mengoversi file ke dalam tipe file lain
- Menghapus kata-kata ganda dalam file teks
- Menjalankan operasi matematika dasar
- Mengirim pesan email
- Mengunduh konten
- Melakukan analisis log dasar
- Mencari kesalahan dalam beberapa file
Ilmu data dan machine learning
Ilmu data mengekstraksi pengetahuan berharga dari data, dan machine learning (ML) mengajari komputer untuk secara otomatis belajar dari data dan membuat prediksi akurat. Ilmuwan data menggunakan Phyton untuk tugas ilmu data seperti sebagai berikut:
- Memperbaiki dan menghapus data yang salah, yang disebut dengan pembersihan data
- Mengekstraksi dan memilih berbagai fitur data
- Pelabelan data, yaitu menambahkan nama yang bermakna untuk data
- Mencari statistik yang berbeda dari data
- Memvisualisasikan data dengan menggunakan diagram dan grafik seperti diagam garis, grafik batang, histogram, dan diagram lingkaran
