Ingin kenal lebih dekat bahasa pemrograman Python data analysis? Sekarang ini kita berada di era big data atau kumpulan data-data yang jumlahnya begitu besar. Bahkan data-data tersebut cukup rumit dan tidak terstruktur. Sebagai seorang praktisi data, maka Anda memiliki tugas penting terkait pengolahan dan pemodelan data tersebut.
Sehingga bila Anda ingin berkarir di bidang data, maka salah satu dasar ilmu yang harus dikuasai adalah bahasa pemrograman. Karena sangat mustahil bagi orang awam maupun seorang ahli profesional IT bisa mengolah big data tanpa adanya bantuan teknologi.
Itulah sebabnya, para profesional IT mulai menggunakan berbagai software maupun peralatan IT yang tepat. Banyak diantara mereka memilih peralatan yang dapat dipakai untuk mengolah big data. Salah satu yang bisa digunakan adalah exploratory data analysis Python untuk kebutuhan analisis data.
Mengenal Python Data Analysis
Python merupakan bahasa pemrograman yang ditujukan untuk mengolah data. Dengan Python, maka visualisasi dan olah data bisa dilakukan jauh lebih mudah. Kehadiran bahasa pemrograman Python ini, tentunya sudah tidak diragukan lagi.
Python data analysis merupakan bahasa programming yang memiliki berbagai library beserta fungsinya. Diantaranya saja seperti data pre-processing tools, Exploratory Data Analysis, machine learning hingga visualisasi data.
Kemudahannya membuat Anda menjadi lebih gampang dalam mempelajari Python, meskipun belum terlalu paham akan ilmu coding. Anda bisa belajar lebih efektif dan cepat dengan menggunakan peralatan olah data otomatis ini.
Tutorial Python Data Analysis yang Bisa Anda Praktikkan
Agar dapat mengolah data-data menggunakan bahasa pemrograman Python, maka diperlukan sebuah software. Software tersebut adalah Anaconda yang mempunyai beragam fitur dan juga tools kelengkapan Python.
Yang mana fitur-fitur di dalamnya, secara spesifik ditujukan guna kebutuhan pengolahan data. Menggunakan software Anaconda, memungkinkan Anda bisa memanfaatkan integrated development environment (IDE). Contohnya saja seperti Jupyter Notebook.
Selain Anaconda, ada pula software teks editor lain yang bisa Anda gunakan, yakni seperti Notepad dan Sublime. Apabila Anda sudah menyiapkan perlengkapan seperti halnya software di atas, maka mulailah analisis data.
Adapun langkah-langkah dan tutorial sederhana yang bisa Anda lakukan, yakni sebagai berikut.
- Lakukan impor data mentah memakai format csv pada bahasa pemrograman Python memakai library yang tersedia.
- Selanjutnya, lakukanlah eksplorasi data dan juga data pre-processing menggunakan library NumPy dan sklearn. Pada langkah ini, Python akan memulai proses untuk mengetahui data dan memanipulasinya.
- Setelah itu, maka visualisasi persebaran data sudah bisa dilakukan Python menggunakan library Matplotlib.
- Buatlah model data mining menggunakan fitur dari machine learning, lalu buatlah metode yang Anda kehendaki berdasarkan opsi tertentu. Contohnya saja opsi logisctic regression, decision tree, neutral network, dan sebagainya.
Selanjutnya, Anda perlu menjalankan fungsi pada library yang ada dan bisa dipakai. Fitur library yang bisa Anda gunakan di tahapan ini meliputi TensorFlow, Sci-kit learn, dan juga library Keras.
- Lakukanlah evaluasi aspek-aspek atas model yang sudah Anda buat. Seperti halnya pengecekan akurasi, sensitivitas, presisi, serta spesifitas atas model tersebut. Apabila Anda memanfaatkan library Sci-kit learn, maka hasil perhitungan error rate akan menunjukkan adanya fungsi classification_score.
- Langkah yang terakhir, yakni Anda perlu melakukan presentasi atas hasil model ke dalam berbagai bentuk. Contohnya saja seperti pembuatan web atau plot dengan menggunakan library khusus graphviz.
Langkah-langkah Python data analysis di atas tentu saja sangat mudah untuk diikuti. Para pemula bisa melakukannya tanpa kesulitan, meski kemampuan coding-nya belum terlalu memadai. COLUMBIA.CO.ID
