Pemrograman

Cara Menggunakan Python Untuk Data Science

Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling populer diinterpretasikan di dunia. Pertama kali dirilis pada tahun 1991 oleh Guido van Rossu sebagai penerus bahasa pemrograman “ABC”. Menggunakan Python adalah cara terbaik untuk menekankan keterbacaan kode melalui penggunaan lekukan. Konstruksi bahasa Python dirancang untuk membantu programmer menulis kode logis untuk proyek kecil dan besar.

Bahasa ini diketik secara dinamis dan mendukung beberapa paradigma pemrograman. Ini sepenuhnya mendukung pemrograman berorientasi objek dan terstruktur dan beberapa fiturnya mendukung pemrograman fungsional dan berorientasi aspek.

Python dirancang untuk menjadi bahasa yang sangat dapat dikembangkan. Modularitas ini membuatnya sangat populer sebagai cara untuk menambahkan antarmuka ke aplikasi yang sudah ada. Ini sering digambarkan sebagai bahasa “baterai” karena perpustakaan standarnya yang komprehensif. Kita perlu berterima kasih kepada ABC untuk fitur ini. Karena visi perancang Python untuk bahasa inti yang kecil dengan perpustakaan standar yang besar berasal dari rasa frustrasinya dengan bahasa ABC yang didasarkan pada pendekatan yang berlawanan.

Python Dan Aplikasinya Dalam Data Science


Python mudah dipelajari dan sintaksnya relatif sederhana. Ini adalah bahasa data science yang populer karena kuat dan mudah digunakan. Python adalah bahasa yang sangat baik untuk analisis data karena mencakup berbagai struktur data, modul dan alat.

Ada banyak alasan, bagaimana cara menggunakan Python untuk data science:

  • Python adalah bahasa yang sangat serbaguna. Ini dapat digunakan untuk berbagai tugas data science, mulai dari prapemrosesan data hingga pembelajaran mesin dan visualisasi data.
  • Python sangat mudah dipelajari. Anda tidak perlu menjadi ahli ilmu komputer untuk memulaidata science dengan Python. Faktanya, sebagian besar tugas data science dapat diselesaikan hanya dengan beberapa perintah Python sederhana.
  • Python didukung oleh berbagai perpustakaan dan alat. Ini berarti Anda dapat dengan mudah menemukan alat dan pustaka yang Anda butuhkan untuk melakukan tugas data science Anda.

Baca juga Belajar Pemrograman : 7 Trik Menulis Kode Python Lebih Ringkas

Beberapa Library Data Science Utama di Python


Ada beberapa pustaka Python dengan kemampuan data science yang layak disebut.

  • NumPy adalah analisis data populer dan perpustakaan komputasi ilmiah. Ini memiliki berbagai struktur data termasuk array, daftar, tupel dan matriks.
  • IPython adalah shell interaktif untuk Python yang memudahkan untuk menjelajahi data, menjalankan kode, dan berbagi hasil dengan pengguna lain. Ini menyediakan serangkaian kemampuan analisis data yang kaya, termasuk plot inline dan eksekusi kode.
  • SciPy adalah kumpulan perpustakaan matematika untuk analisis data, pemodelan, dan komputasi ilmiah. Ini termasuk alat untuk manipulasi data, aljabar linier, pencitraan, probabilitas, dan banyak lagi.
  • Pandas adalah perpustakaan analisis data dan visualisasi data yang kuat. Ini memiliki beberapa fitur unik, termasuk bingkai data yang mirip dengan tabel Excel tetapi dapat menampung lebih banyak data, dan operasi analisis data yang kuat seperti pengurutan dan pengelompokan.

Baca juga 3 Cara Menggunakan For Loop Python Dengan Mudah

Meningkatkan Data Science Bekerja Dengan Python


Ada banyak cara untuk meningkatkan pekerjaan data science Anda dengan Python. Berikut beberapa tipsnya:

  • Gunakan perpustakaan data science. Banyak perpustakaan data science, seperti panda, scikit-learn, dan numpy, menyediakan fungsi yang nyaman untuk tugas analisis data umum.
  • Gunakan perpustakaan visualisasi data. Banyak perpustakaan visualisasi data, seperti matplotlib dan ggplot2, menyediakan fungsi yang nyaman untuk membuat grafik dan bagan.
  • gunakan c. Pustaka prapemrosesan data seperti dataframe.to_csv() pandas dan sklearn scikit-learn. Ada banyak cara untuk melakukan praproses data untuk pembelajaran mesin, tetapi dua yang paling populer adalah dataframetocsv pandas dan scikit-learn’s sklearn. pra-pemrosesan.
Cara Menggunakan Python Untuk Data Science

Cara Menggunakan Python Tingkat Lanjut Untuk Topik Data Science


1. Menggunakan Python Pandas

Pertama, Labkom99 akan membahas cara menggunakan pandas. Pandas adalah pustaka analisis data yang memudahkan bekerja dengan kerangka data, kumpulan data, dan operasi analisis data. Ini menyediakan antarmuka data tingkat tinggi yang memudahkan akses dan manipulasi data. Panda dapat menangani berbagai jenis data, termasuk array NumPy, file teks, dan database relasional. Pandas juga memiliki alat analisis data yang kuat, termasuk plot data dan kemampuan analisis data. Panda dapat membantu Anda menganalisis data dengan cepat dan mudah.

2. Cara Menggunakan Python NumPy

Kedua, Labkom99 akan membahas cara menggunakan NumPy. NumPy adalah pustaka Python yang kuat yang membuatnya lebih mudah untuk bekerja dengan array dan matriks multidimensi yang besar. NumPy juga menyediakan banyak fitur berguna lainnya, seperti alat untuk mengintegrasikan kode C/C++, rutinitas aljabar linier, dan fungsi transformasi Fourier. Baca juga 7 Perbedaan Antara Bahasa Pemrograman Python Dan C.

Jika Anda melakukan perhitungan ilmiah atau numerik apa pun dengan Python, NumPy layak untuk dicoba. Salah satu fitur terpenting NumPy adalah kemampuannya untuk melakukan vektorisasi. Vektorisasi adalah teknik hebat yang dapat sangat meningkatkan kinerja kode Anda. NumPy menyediakan antarmuka yang mudah digunakan untuk membuat vektor kode Anda. Cukup tambahkan dekorator @vectorize ke fungsi apa pun yang ingin Anda vektorkan.

3. Menggunakan Python SciPy

Terakhir, Labkom99 akan membahas cara menggunakan SciPy. SciPy adalah ekosistem perangkat lunak open source berbasis Python untuk matematika, sains, dan teknik. Ini mencakup modul untuk aljabar linier, optimasi, integrasi, interpolasi, fungsi khusus, FFT, pemrosesan sinyal dan gambar, pemecah ODE, dan banyak lagi. Baca juga Pengantar Machine Learning Dengan Python Beserta Contoh

Pustaka SciPy dibuat untuk bekerja dengan array NumPy dan menyediakan banyak rutinitas numerik yang ramah pengguna dan efisien, seperti untuk integrasi dan pengoptimalan numerik. Selain itu, SciPy menyediakan sejumlah besar fungsi ilmiah tingkat lanjut seperti uji statistik, pencarian akar, aljabar linier, transformasi Fourier, dan banyak lagi. SciPy adalah proyek open source aktif dengan tim pengembangan internasional. Ini dirilis di bawah lisensi BSD dan gratis untuk digunakan.

Proyek Data Science Yang Dapat Anda Coba Dengan Cara Menggunakan Python


Berikut adalah beberapa contoh proyek data science Python yang dapat Anda coba:

  1. Memprediksi pasar saham: Anda dapat menggunakan Python untuk memprediksi pasar saham. Ini adalah proyek yang bagus untuk pemula karena tidak memerlukan banyak data.
  2. Analisis Dataset Email Enron: Dataset Email Enron adalah kumpulan data yang baik untuk proyek data science. Anda dapat menggunakan Python untuk menganalisis email dan menemukan wawasan menarik.
  3. Mengklasifikasikan gambar menggunakan Convolutional Neural Networks: Anda dapat menggunakan Convolutional Neural Networks untuk mengklasifikasikan gambar. Ini adalah proyek yang bagus untuk siapa saja yang tertarik dengan pembelajaran mesin.
  4. Analisis Kumpulan Data Ulasan Yelp: Kumpulan Data Ulasan Yelp adalah kumpulan data yang bagus untuk proyek data science. Anda dapat menggunakan Python untuk menganalisis komentar dan menemukan wawasan yang menarik.
  5. Prediksi harga rumah.

Sebagai agen real estat, salah satu keterampilan terpenting adalah memperkirakan harga rumah. Ini bisa sulit karena banyak faktor yang dapat mempengaruhi harga rumah. Namun, dengan data yang tepat dan sedikit pemrograman Python, dimungkinkan untuk membuat model yang dapat memprediksi harga rumah secara akurat. Baca juga 24 Keterampilan Menggunakan Python Yang Berguna

Langkah pertama adalah mengumpulkan data tentang penjualan rumah baru-baru ini di wilayah Anda. Data ini harus mencakup harga jual, luas persegi, jumlah kamar tidur dan kamar mandi, dan informasi relevan lainnya. Anda dapat menemukan data ini secara online atau mengumpulkannya sendiri dari catatan publik. Setelah memiliki data ini, Anda perlu membersihkannya dan menyiapkannya untuk digunakan dalam model pembelajaran mesin. Termasuk menghapus nilai yang hilang dan memastikan bahwa semua data dalam format yang benar.

Kesimpulan


Python bukan hanya salah satu bahasa pemrograman paling populer, tetapi juga salah satu yang paling menarik untuk dilihat. Sementara banyak bahasa menggunakan tanda baca dan kata kunci yang terlihat seperti omong kosong bagi mata yang tidak terlatih, sintaks Python bersih dan elegan. Bahkan pemula dapat dengan cepat belajar membaca dan menulis kode Python. Menggunakan pemrograman Python adalah cara terbaik yang dapat dilakukan Dalam Data Science

Bukan hanya sintaks yang membuat Python cantik. Bahasa ini juga memiliki filosofi yang disebut Python Zen, yang mendorong pengembang untuk menulis kode yang sederhana, mudah dibaca, dan dapat dipelihara. Filosofi ini membantu menjadikan Python salah satu bahasa paling populer baik untuk pemula maupun pengembang berpengalaman.

Wanglu Piao

Saya seorang content writer sekaligus editor di Labkom99.com. Menyukai dunia digital media dan SEO.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back to top button