Belajar Python untuk Analisis Data? Begini Caranya!

Last Updated on January 25, 2022 by

Mengolah data dengan Python? Mengapa tidak!

Python dikenal oleh masyarakat dan pegiat IT sebagai salah satu jenis bahasa pemrograman. Python juga banyak digunakan oleh para programmer untuk membangun sebuah software, sama seperti bahasa pemrograman komputer yang lain. Namun tahukah Anda, bahwa kini kita bisa belajar Python untuk analisis data?

Masih sedikit orang yang tahu bahwa kita bisa memakai bahasa programming Python untuk big data. Adapun penggunaan yang dimaksud di sini tentunya mengolah data dengan Python.

Bahkan, kita juga bisa sekaligus melakukan visualisasi data dengan Python. Canggih, bukan? Tentunya pekerjaan kita pun akan semakin mudah berkat bantuan mengolah data dengan Python. Jadi tidak ada salahnya untuk kita mulai belajar Python untuk analisis data dari sekarang.

Kira-kira seperti apa pemanfaatan Python untuk big data? Apa pula keunikan-keunikan lain dari bahasa pemrograman yang satu ini? Ayo cari tau informasinya pada artikel kali ini!  Selamat membaca dan berkenalan dengan fungsi lain Python!

Mengenal Python untuk Big Data : Mengolah Data Jadi Lebih Mudah

Saat ini kita sedang berada pada era big data. Big data merupakan istilah yang merujuk pada kumpulan data-data yang sangat besar jumlahnya. Selain itu, big data juga merupakan kumpulan besar dari data-data yang rumit sekaligus tidak terstruktur. Oleh sebab itu, mustahil bagi ahli profesional IT sekalipun untuk mampu mengolah big data tanpa menggunakan bantuan alat yang canggih dan modern.

Dari sanalah, para ahli IT mencari tahu kira-kira software atau piranti IT apa saja yang bisa dipergunakan untuk mengolah big data. Hingga akhirnya diketahui bahwa belajar Python untuk analisis data dapat dilakukan. Proses mengolah data dengan Python dapat dilakukan dengan jauh lebih mudah, termasuk visualisasi data dengan Python.

Python adalah sebuah bahasa pemrograman scripting language yang mempunyai orientasi atau fokus terhadap objek data. Jadi, selain bisa dipakai untuk mengembangkan dan memproduksi software, kita pun bisa mengolah dan visualisasi data dengan Python. Berkat fungsi ini pun, Python akhirnya terkenal sebagai bahasa pemrograman yang kerap dipakai dalam analisis big data dan metode di ilmu pengolahan data (data science).

Belajar Python untuk analisis data memang dimungkinkan sebab bahasa programming ini mempunyai aneka library dengan fungsi-fungsi untuk analisis data, data pre-processing tools, machine learning dan visualisasi data. Untuk Anda yang bercita-cita menjadi seorang data analis, maka Anda sebaiknya mulai belajar Python untuk analisis data untuk mempermudah pekerjaan kelak.

Bagaimana kita mengetahui bahwa bahasa pemrograman tersebut adalah bahasa Python? Python tentunya mempunyai ciri-ciri khusus yang membedakannya dengan bahasa programming lain. Adapun beberapa ciri dan karakteristik khas dari Python adalah:

• Bersifat open-source, portable dan mudah dipahami.
• Mendukung banyak library.
• Bahasa sudah diinterpretasikan (interpreted), sehingga memudahkan dalam proses debugging (penanganan bug).
• Mudah untuk mengecek kode karena ada aturan layout source code pada Python.

Lalu apa saja keuntungan pengolahan data yang bisa Anda dapatkan dengan belajar Python untuk analisis data? Beberapa di antaranya adalah:

Memiliki Daya Guna Multifungsi

Python bisa dipakai untuk mengerjakan pengolahan data dan tugas-tugas lain semisal membangun website, aplikasi, dan graphical user interface.

Kaya Akan Referensi

Seperti yang sudah disinggung sebelumnya, Python adalah bahasa pemrograman yang bersifat open-source. Dengan demikian, Anda bisa menemukan banyak framework, library, dan tools untuk proses pengolahan data dengan Python. Semakin banyak library dan referensi, maka akan semakin mudah untuk Anda melakukan pengolahan data-data mentah dan memvisualisasi kesimpulan penelitian.

Mudah Dipahami Oleh Siapa Saja Termasuk Pemula

Hal ini dikarenakan Python memiliki struktur kode yang lebih ringkas dan singkat. Belajar Python untuk analisis data pun dapat dilakukan dengan lebih mudah, efisien, praktis dan cepat bahkan secara mandiri oleh pemula.

Mensupport dan Ramah Terhadap IoT (Internet Of Things)

Saat ini kita sudah berada di era IoT, jadi, kehadiran Python yang sudah mensupport total IoT menjadi sebuah keunggulan tersendiri. Python tentunya sangat bisa dikombinasikan penggunaannya ke sistem IoT seperti pada home automation system.

Bisa Diakses Siapa Saja dan Kapan Saja

Keunggulan Python yang terakhir adalah bisa diakses siapa saja dan kapan saja, baik programmer ataupun para petugas pengolahan data (data scientist). Bahkan Python sering dimanfaatkan sebagai tools oleh petugas statistik untuk mengolah beragam data sehingga menjadi sebuah kesimpulan. Dengan memanfaatkan aneka library yang tersedia di dalamnya, Python sangat mumpuni untuk mengolah dan memvisualisasikan beragam data, mulai data-data yang kecil hingga big data.

Gambaran Sederhana Mengolah Data dengan Python

Anda telah memahami bagaimana posisi dan peranan Python untuk mengolah data, baik data-data yang kecil hingga big data sekalipun. Kemudian, seperti apa proses pengolahan data menggunakan Python?

Untuk bisa mengolah data-data dengan Python, Anda akan memerlukan software bernama Anaconda. Anaconda memiliki aneka fitur dan tools kelengkapan Python yang secara spesifik diperuntukkan untuk melakukan pengolahan data. Di Anaconda, Anda akan menemukan berbagai integrated development environment (IDE) seperti Jupyter Notebook. Selain itu, Anda juga bisa memakai software teks editor lain seperti Notepad dan Sublime.

Jika semua perlengkapan sudah siap, maka Anda bisa mengikuti langkah-langkah sederhana untuk melakukan pengolahan data dengan Python sebagai berikut:

1. Impor data mentah dengan format csv ke Python memakai library yang ada.
2. Lakukan eksplorasi data dan data pre-processing memakai library NumPy dan sklearn. Di sini, Python akan mulai memproses “melihat” data serta memanipulasi data.
3. Setelahnya, visualisasi persebaran data dapat dilakukan memakai library Matplotlib.
4. Buat model data mining memakai fitur machine learning. Pilih metode yang dikehendaki dari opsi (misal, decision tree, neutral network, logisctic regression, dan seterusnya) > jalankan fungsi dalam library yang tersedia. Beberapa library yang bisa Anda pakai pada tahap ini adalah Sci-kit learn, TensorFlow, dan Keras.
5. Lakukan evaluasi model yang sudah dibuat. Evaluasi yang dilakukan seperti mengecek akurasi, presisi, sensitivitas dan spesifitas dari model. Jika Anda memakai Sci-kit learn, hasil perhitungan error rate akan ditampilkan dengan fungsi classification_score.
6. Tahap terakhir adalah merepresentasikan hasil model ke dalam beragam bentuk, seperti web atau plot memakai library khusus seperti graphviz.

Itulah pembahasan singkat terkait cara mengolah data dan menampilkannya (visualisasi) menggunakan Python. Sesungguhnya masih ada lebih banyak cara mendalam untuk mengolah data memakai Python. Namun untuk mengetahuinya, Anda harus belajar Python untuk analisis data secara lebih mendalam.

Jika Anda bersungguh-sungguh ingin menjadi seorang data scientist atau data analis, maka kami menyarankan Anda untuk rajin-rajin mencari referensi belajar Python untuk analisis data. Tidak ada salahnya pula untuk mencoba mengikuti kelas belajar Python untuk analisis data yang diadakan secara online dari lembaga pelatihan software berkualitas.

Terima kasih sudah mengikuti artikel edisi kali ini. Temukan lebih banyak pembahasan menarik dan berwawasan luas lain seputar dunia IT hanya dari website kami, ya! Sampai jumpa lagi!