7 Keuntungan menggunakan Python untuk Ilmu Data

Bisakah Anda menebak bahasa mana yang paling banyak digunakan di dunia Ilmu Data? Nah, dilihat dari judul artikel ini, Anda pasti sudah tahu apa itu, dan jika Anda masih bertanya-tanya – itu adalah Python.

Menurut analisis StackOverflow,

“Penggunaan Python yang tumbuh paling cepat adalah untuk ilmu data, pembelajaran mesin, dan penelitian akademis.”

Di balik pengikut Python yang sangat besar ini terdapat banyak alasan. Alasan utamanya adalah karena Python sangat mudah dipelajari. Ketika datang ke Ilmu Data, Python adalah alat yang bagus dengan berbagai macam manfaat. Karena open-source, ini fleksibel dan terus ditingkatkan. Plus, Python memiliki berbagai pustaka yang berguna dan tidak lupa bahwa itu dapat diintegrasikan dengan bahasa lain (seperti Java) serta struktur yang ada. Singkat cerita – Python adalah alat Ilmu Data yang luar biasa.

Kami akan memberi Anda 6 alasan kuat untuk mendukung klaim kami!

1. Kesederhanaan!

Ketika berbicara tentang popularitas Python di komunitas pemrograman dan Ilmu Data, hal pertama yang terlintas dalam pikiran adalah kesederhanaannya. Salah satu fitur terbaik Python adalah kesederhanaan dan keterbacaannya yang melekat yang menjadikannya bahasa yang ramah bagi pemula. Ini memiliki sintaks yang rapi dan jelas, sehingga menawarkan kurva belajar yang lebih pendek daripada kebanyakan bahasa lain. Bahkan, Anda bisa menulis program lebih cepat dengan Python yang mungkin Anda bisa dengan bahasa lain seperti C++ atau Java.

Python hemat waktu karena memungkinkan Anda langsung ke bagian penelitian tanpa harus menghabiskan berjam-jam membaca dokumentasi. Saat ini, Python banyak digunakan untuk analisis data, analisis statistik, pengembangan web, pemrosesan teks, dan banyak lagi.

2. Perpustakaan – ada satu untuk setiap kebutuhan!

Meskipun kesederhanaan Python menjadikannya pilihan pertama bagi banyak orang, koleksi pustakanya yang fantastis menjadikannya lebih menarik bagi para profesional Ilmu Data. Selama bertahun-tahun, Python telah dibuat lebih kaya dengan dimasukkannya perpustakaan yang meningkatkan fungsionalitasnya lebih jauh. Ada begitu banyak perpustakaan sehingga Anda pasti akan menemukan satu yang dibuat khusus untuk memenuhi kebutuhan Ilmu Data Anda.

Mari kita lihat beberapa library Python paling populer –

NumPy adalah salah satu perpustakaan paling awal untuk menemukan kasus penggunaan dalam Ilmu Data. Ini menggabungkan fungsi matematika tingkat tinggi yang beroperasi pada array dan matriks multi-dimensi dan sangat baik untuk komputasi ilmiah.

Panda dibangun di atas NumPy. Ini adalah pustaka analisis data Python dan dapat digunakan untuk semuanya – mulai dari mengimpor data dari lembar Excel hingga memproses kumpulan data untuk analisis deret waktu.

SciPy adalah padanan ilmiah dari NumPy. Ini memiliki semua alat yang diperlukan untuk integrasi numerik dan analisis data ilmiah yang efektif. Matplotlib adalah pustaka plot 2D yang dilengkapi dengan semua alat yang diperlukan untuk menawarkan visualisasi data. Scikit-Learn dan PyBrain adalah library ML yang dilengkapi dengan modul untuk mengembangkan jaringan saraf.

Selain perpustakaan ini, ada juga perpustakaan lain seperti SymPy (aplikasi statistik); Shogun, PyLearn2 dan PyMC (pembelajaran mesin); Bokeh, ggplot, Plotly, prettyplotlib, dan seaborn (visualisasi dan plot data), dan csvkit, PyTables, SQLite3 (pemformatan dan penyimpanan data), untuk beberapa nama.

3. Pendekatan multiparadigma.

Hal yang hebat tentang Python adalah bahwa tidak seperti bahasa OOP, itu tidak terbatas dalam pendekatan – ini adalah bahasa pemrograman multi-paradigma. Jadi, misalnya, saat di Java, Anda akan diminta untuk membuat kelas OO terpisah untuk mencetak 'Hello World', Anda tidak harus melakukannya dengan Python. Memiliki pendekatan multi-paradigma, Python mendukung pemrograman fungsional, prosedural, dan berorientasi objek dan gaya pemrograman berorientasi aspek.

4. Integrasi Aplikasi Perusahaan (EAI).

Python adalah alat yang sangat baik untuk Integrasi Aplikasi Perusahaan (EAI). Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, Python sangat dapat disematkan dalam aplikasi, bahkan yang ditulis dalam bahasa pemrograman lain. Dengan demikian, memungkinkan integrasi yang mudah dengan bahasa lain, sehingga membuat proses pengembangan web lebih mudah. Misalnya, ia dapat memanggil komponen CORBA/COM dan juga memanggil langsung dari dan ke kode Java, C++ atau C. Ikatan integrasi kuat Python dengan Java, C, dan C++ menjadikannya pilihan tepat untuk skrip aplikasi.

Selain itu, Python juga merupakan alat yang berguna untuk pengujian perangkat lunak karena kemampuan pemrosesan teks dan integrasi yang kuat. Muncul dengan kerangka pengujian unit yang unik dan dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi desktop GUI yang canggih juga.

5. Buku Catatan Jupyter.

Bekerja dengan Python, setiap programmer akrab dengan The Jupyter Notebook. Ini adalah aplikasi web sumber terbuka yang memungkinkan pembuat kode untuk menulis kode ekspresif. Notebook Jupyter adalah alat yang berguna untuk Ilmu Data dan ML. Ini memungkinkan Anda untuk menunjukkan temuan Anda dan menyematkan hasil (visualisasi) dalam dokumen yang sama dengan kode Anda.

Di antara banyak layanan seputar The Jupyter Notebook adalah Google Colaboratory yang memberi Anda fasilitas komputasi awan gratis bersama dengan akses ke GPU berperforma tinggi untuk menjalankan Notebook Jupyter. Karena Google Colab disinkronkan langsung dengan aplikasi Google Drive, Anda dapat menyimpan data dan buku catatan di Google Drive.

6. Komunitas – selalu ada seseorang yang bisa diandalkan!

Apa yang bisa lebih mengagumkan tentang Python daripada hal-hal yang telah kami sebutkan sejauh ini?

Dapatkan sertifikasi ilmu data dari Universitas top dunia. Bergabunglah dengan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister kami untuk mempercepat karir Anda.

Komunitas Python.

Baik atau buruk, komunitas Python akan selalu ada untuk Anda. Tidak ada masalah, tidak ada masalah, atau tidak ada pertanyaan, yang tidak akan dipecahkan atau dijawab oleh para penggemar dan sukarelawan Python. Yang perlu Anda lakukan hanyalah bertanya. Ini adalah salah satu fitur komunitas sumber terbuka yang paling terpuji – mereka selalu terbuka untuk berdiskusi.

Jika Anda terjebak di suatu tempat dalam kode Anda atau pada sesuatu, Anda dapat yakin bahwa seseorang di suatu tempat telah menghadapi masalah seperti itu sebelumnya. Jadi, selalu ada solusi. Anda dapat terhubung dengan pakar Python dan anggota komunitas di platform online seperti Reddit dan StackOverflow, atau Anda dapat menghadiri pertemuan/konferensi dan pertemuan lainnya.

Singkatnya, Python telah terbukti menjadi pengubah permainan untuk Ilmu Data. Itu dikemas dengan alat dan fitur yang berguna yang menjadikannya pilihan pertama dari banyak Ilmuwan Data dan Analis Data di mana-mana.

Meskipun kami yakin bahwa alasan di atas sudah cukup untuk menunjukkan kepada Anda keunggulan Python untuk Ilmu Data, Anda harus mengujinya sendiri untuk memercayainya!