Belajar bahasa pemrograman Python sangatlah dibutuhkan untuk memudahkan pengolahan data sebuah perusahaan. Sekarang, Python di-install dan digunakan secara luas oleh startup dan perusahaan teknologi untuk menyimpan hasil analisa mereka ke dalam produk dan memudahkan Data Scientist untuk mengolah data yang sangat banyak. Bhaasa Pemrograman Python merupakan tool yang populer untuk manajemen data dan analisis. Implementasi dan kegunaan dari Python diantaranya untuk membuat algoritma yang memberikan audiens rekomendasi film berdasarkan film yang pernah ditonton sebelumnya. 

Python sangat populer karena dapat digunakan secara gratis, memudahkan sebuah kode untuk dibaca, dan sangatlah mudah untuk belajar Python walaupun kamu seorang pemula / orang awam.  Python juga populer karena sangat mudah digunakan dan memiliki kemampuan baik untuk mengintegrasikan berbagai program, tools, ataupun website.

Python Libraries

Python memiliki tool yang disebut “The Python Data Analytics Stack” yang akan menunjukkan setiap tahapan dari workflow analysis. Tools ini merakit Python libraries yang merupakan kumpulan dari berbagai kode yang mudah digunakan. Ini lah beberapa list Python library yang biasa digunakan saat kamu belajar Python:

• Pandas: untuk memindahkan dan assessing data, termasuk analisis, data cleansing, serta rangkuman statistik. 
• NumPy dan SciPy: digunakan dalam perhitungan matematika kompleks dan operasi perhitungan ilmiah dengan sangat cepat.
• Statsmodel: digunakan untuk mengaplikasikan berbagai model statistika ke dalam data.
• Scikit-Learn: Untuk mengaplikasikan teknik Machine learning seperti clustering, dimensionality reduction, random forest, dan logistic regression
• Matplotlib, Seabon, dan Bokeh: untuk memproduksi visual yang atraktif.
• Apache Spark: untuk memproses data dengan volume besar, menggunakan banyak komputer.

Sebagai tambahan, Python juga memiliki library yang dapat menangani data teks dan gambar. Beberapa Contoh library tersebut yang biasa digunakan saat belajar Python adalah: 

• NLTK, Spacy, dan Gensim: mengolah data berbentuk teks
• Open CV: memanipulasi dan menganalisa gambar
• Beautiful Soup dan Scrappy: membuat scraping website lebih mudah
• Python juga dapat bekerja dengan tools seperti Caffe untuk menggunakan teknik Deep Learning dengan GPU yang kuat. 
• Flask dan Django: membangun website dan web service yang dapat menyimpan machine learning models yang mampu diakses melalui internet.

Mengapa Penting untuk Belajar Bahasa Pemrograman Python?

Sementara R meningkatkan statistik secara lebih cepat, Python sangat baik ketika data yang diolah tidak terstruktur dan butuh untuk disimpan di program atau aplikasi lain. Python juga memudahkan komunitas untuk membangun library yang efisien untuk memproses berbagai bentuk data dan berinteraksi dengan tools big data seperti Hadoop atau Apache Spark. Berikut highlight beberapa contoh penggunaan Python.

Pertama, project yang menggunakan natural language processing.

Contohnya: kamu membantu bank dalam mengerti feedback yang mereka dapatkan dari customer melalui berbagai channel termasuk media sosial. Kamu dapat menggunakan Python untuk scraping data, parse, dan mengerti data tersebut. Kemudian kamu dapat mendeskripsikan sentimen pelanggan untuk ditampilkan di sana. Untuk memprioritaskan isu dengan lebih baik, Bank harus menunjukkan bahwa mereka terus meningkatkan kepuasan customer. Pada akhirnya, klien dapat mengetahui apa yang dibutuhkan oleh customer dan meningkatkan engagement dengan customer.

Di sisi lain, kamu memiliki project terbaru dengan klien dari perusahaan oil and gas yang memiliki data yang amat besar bahkan hingga miliaran catatan. Kamu juga tetap dapat menggunakan Python. Bertujuan untuk membuat machine learning model yang dapat memprediksi kapan pompa kemungkinan rusak, kamu dapat menggunakan Python dan Apache Spark untuk memproses data, jadi kamu dapat memproses seluruh data cleansing dan feature engineering. Terakhir, kamu juga dapat menyediakan model untuk memprediksi kegagalan pompa dari dua hari sebelumnya. Waktu tersebut cukup bagi mereka untuk merawat dan menyimpan cost untuk pompa tersebut.

Python merupakan pilihan yang tepat karena dapat mengolah berbagai case data science dari statistik deskriptif yang mudah hingga model machine learning. Bahasa pemrograman ini sangat mudah digunakan karena memang didesain untuk memudahkan programmers dalam belajar Python. Jika kamu belum mencoba Python sebelumnya, cobalah belajar bahasa pemrograman Python di Algoritma Academy sekarang!