5 Alasan Memilih Python untuk Ilmu Data – Betapa Mudahnya

Dengan Ilmu Data muncul sebagai pilihan karir baru yang panas untuk abad ke-21, itu menarik baik calon muda dan profesional seperti ngengat ke nyala api. Sementara karir di Ilmu Data sangat menjanjikan, bagian di mana mahasiswa baru cenderung tersesat pada awalnya.

Jika Anda baru memulai dengan Ilmu Data, pertanyaan yang pertama kali akan muncul di benak Anda adalah:

Di mana saya mulai?

Kami akan mengistirahatkan kebingungan Anda. Anda mulai dengan Python .

Sekarang, Anda mungkin bertanya – Mengapa belajar Python? Apa yang spesial darinya ?

Mengapa memilih Python untuk Ilmu Data?

Mungkin terdengar klise, tetapi Python adalah pilihan yang sempurna untuk pemula yang mencoba memulai Ilmu Data. Ada banyak alasan untuk ini. Tapi sebelum kita menggali lebih dalam alasan tersebut, mari kita lihat beberapa statistik untuk mendukung klaim kita.

Menurut sebuah studi baru-baru ini, Python adalah pilihan bahasa pemrograman paling populer di kalangan Ilmuwan Data.

Python telah berada di puncak cukup lama sekarang – tidak ada yang mengejutkan tentang itu.

Mengapa?

Sebuah laporan oleh Cloud Academy menyatakan bahwa:

“Python dikenal sebagai bahasa intuitif yang digunakan di berbagai domain dalam ilmu komputer… Mudah digunakan, dan komunitas ilmu data telah bekerja untuk membuat pipa yang dibutuhkan untuk memecahkan masalah komputasi yang kompleks. Bisa juga lebih banyak perusahaan yang memindahkan proyek data dan produk ke dalam produksi. R bukan bahasa pemrograman untuk keperluan umum seperti Python.”

Ini adalah bahasa intuitif dengan kosakata sederhana yang ditumpuk dengan perpustakaan berfitur lengkap (juga disebut kerangka kerja) yang membantu menghasilkan hasil yang diinginkan lebih cepat daripada bahasa lain. Python adalah bahasa tingkat tinggi yang mandiri – Anda tidak memerlukan pengalaman pemrograman sebelumnya untuk mempelajari Python. Dan bagian terbaiknya – ia dapat melakukan segalanya.

Berikut adalah 5 alasan yang akan menunjukkan kepada Anda mengapa Python sangat bagus untuk pemula!

1. Mudah untuk dipelajari

Alasan utama yang menjadikan Python pilihan yang sempurna untuk pemula adalah kesederhanaan dan kurva belajarnya yang mulus. Sintaksnya sangat sederhana dan ramah bagi pemula.

2. Skalabilitas

Python adalah bahasa yang sangat skalabel dan juga jauh lebih cepat daripada bahasa lain seperti R, Stata, dan Matlab. Skalabilitasnya semakin meningkatkan kecerdasan fleksibilitasnya, yang sangat berguna dalam pemecahan masalah dan pengembangan aplikasi.

3. Berbagai pilihan perpustakaan

Ketika datang ke perpustakaan, tidak ada yang bisa mengalahkan Python. Bahasa juga merupakan pilihan yang tepat untuk Game Development. Python hadir dengan sejumlah perpustakaan Ilmu Data dan Analisis Data termasuk Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, StatsModels, dan banyak lagi. Berkat kanvas perpustakaan yang begitu luas, Python selalu dapat memberikan solusi hebat untuk mengatasi masalah tertentu.

4. Komunitas ActivePython

Komunitas yang aktif dan kuat mendukung Python. Tidak peduli apa masalah Anda (kita berbicara tentang masalah pengkodean di sini, bukan masalah kehidupan!), Anda selalu dapat mengandalkan ekosistem Python untuk membantu dan mendukung Anda. Komunitas Python secara teratur berkontribusi, mengembangkan perpustakaan, dan membuat alat Python baru. Ini adalah salah satu alasan utama popularitas Python.

5. Segudang pilihan untuk visualisasi

Python dimuat dengan beberapa opsi visualisasi. Contoh kasus yang bagus – Matplotlib, yang selanjutnya memberikan dasar untuk pengembangan perpustakaan lain seperti Pandas Plotting, Seaborn, dan ggplot, untuk beberapa nama. Kerangka kerja visualisasi yang kaya ini memungkinkan Anda memahami data yang ada dan juga memvisualisasikan temuan Anda melalui diagram lingkaran, plot grafis, grafik, dan bahkan plot interaktif siap-web.

Bagaimana cara belajar Python untuk Ilmu Data?

Sekarang kami akan menunjukkan cara belajar Python dalam beberapa langkah sederhana.

1. Siapkan mesin Anda.

Anda tidak mungkin belajar Python tanpa menyiapkan mesin Anda untuk itu, bukan?

Cara paling mudah untuk melakukannya adalah dengan mengunduh Anaconda dari Continuum.io, dan Anda akan baik-baik saja karena dilengkapi dengan hampir semua yang Anda perlukan.

2. Mulailah dengan dasar-dasar Python.

Cara terbaik untuk mulai belajar Python adalah dengan menemukan kursus Python yang cocok yang dirancang khusus untuk Ilmu Data. Kursus Python memperkenalkan Anda pada dasar-dasar Python, termasuk variabel, tipe data, fungsi, loop, operator, pernyataan bersyarat, antara lain. Anda tidak hanya perlu memahami apa konsep-konsep ini tetapi juga belajar tentang tujuan khusus mereka.

3. Dapatkan kenyamanan dengan Perpustakaan Python.

Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, pustaka Python sangat membantu dalam pemrograman. Jadi, setelah Anda menguasai dasar-dasar bahasa, Anda harus beralih ke hal terbaik berikutnya – perpustakaan Python. Beberapa perpustakaan yang banyak digunakan adalah Pandas, NumPy, SciPy, PyTorch, Theano, Scikit-Learn, Keras, dan Eli5.

4. Analisis, Manipulasi, dan Visualisasi Data Master dengan Pandas.

Jika Anda ingin bekerja dengan Python, Anda harus mengetahui seluk beluk Panda. Muncul dengan struktur data berkinerja tinggi, yang dikenal sebagai "DataFrame" yang berfungsi paling baik untuk berbagai jenis data tabular. Selain itu, ia juga memiliki banyak alat yang berguna untuk membaca/menulis data, menangani data yang hilang, memfilter data, membersihkan data mentah, menggabungkan kumpulan data, dan memvisualisasikan data. Setelah Anda mengetahui Panda luar dalam, efisiensi Anda akan meningkat pesat.

Tapi ada masalah – Panda menggabungkan banyak fungsi untuk menyelesaikan tugas yang sama. Tujuan Anda seharusnya adalah menemukan praktik terbaik.

5. Bekerja pada proyek Python mini.

Pada saat Anda mencapai langkah ini, Anda akan mengetahui semua dasar-dasar Python, perpustakaannya, dan kegunaannya. Sekarang saatnya untuk menerapkan pengetahuan teoretis Anda ke penggunaan praktis – mengerjakan proyek Python. Anda tidak perlu membangun sesuatu yang terlalu rumit; Anda dapat mulai bekerja dengan API dan mengembangkan aplikasi kecil dengan Python. Anda juga dapat mencoba mengotomatiskan tugas rutin kecil dengan Python.

Intinya – cobalah untuk menggunakan pengetahuan Anda dengan baik dan bangun sesuatu!

6. Terus berlatih dan tingkatkan keterampilan.

"Latihan membuat seorang pria sempurna."

Ini sama untuk Python seperti untuk yang lainnya. Dengan latihan teratur, Anda akan mengasah keterampilan pemrograman Anda. Semakin banyak Anda berlatih, semakin baik yang Anda dapatkan. Selain mengembangkan proyek Ilmu Data pribadi, Anda selalu dapat mengambil bagian dalam kompetisi Kaggle, mendaftar di kursus online lanjutan, menghadiri konferensi/seminar Ilmu Data dan teknologi, membaca jurnal dan buku, dll. Ada banyak cara untuk belajar – Anda harus terbuka untuk ide belajar!

Untuk menyimpulkan…

Ikuti langkah-langkah ini dan terus berlatih secara religius, dan Anda pasti akan menguasai Python dalam waktu sekitar tiga bulan. Namun, Anda harus ingat bahwa Python berkembang setiap hari, bahkan saat kita berbicara – seseorang di suatu tempat secara aktif berkontribusi pada komunitas Python. Kurva belajar Python yang mudah, faktor skalabilitasnya yang tinggi, dan tentu saja, kesederhanaannya menjadikannya bahasa pemula. Dan seperti halnya dalam pemrograman, setelah Anda menguasai satu bahasa pemrograman, mempelajari bahasa lain tidak akan menjadi tugas yang sulit lagi.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Selamat belajar!