Mengenal Python dan Library yang Populer Digunakan

Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling populer dan serbaguna di dunia teknologi saat ini. Dikenal karena sintaksnya yang sederhana dan kemudahan penggunaannya, Python telah menjadi pilihan utama bagi pemula yang baru belajar coding hingga para profesional yang mengembangkan aplikasi kompleks.

Bahasa ini tidak hanya fleksibel, tetapi juga memiliki library dan framework, yang membuatnya sangat efisien untuk digunakan dalam berbagai bidang, mulai dari pengembangan web hingga data science dan machine learning. Yuk, pahami lebih lanjut library-library tersebut di sini!

1. Mengapa Python Sangat Populer?

Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling populer di dunia saat ini, dan kepopulerannya terus meningkat dari tahun ke tahun. Salah satu alasannya karena mudah digunakan. Sintaks Python yang sederhana dan mudah dibaca membuatnya sangat cocok bagi pemula yang baru belajar pemrograman, sekaligus cukup kuat untuk digunakan oleh profesional dalam berbagai proyek besar.

Selain itu, Python merupakan bahasa yang sangat fleksibel dan dapat digunakan di berbagai bidang, mulai dari web developer, data science, kecerdasan buatan (AI), hingga otomatisasi skrip. Ketersediaan berbagai library dan komunitas yang sangat aktif juga membuat Python menjadi pilihan utama bagi banyak developer di seluruh dunia.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Apa itu Library dalam Python & Perannya?

Library dalam Python adalah sekumpulan modul atau paket yang menyediakan fungsi dan metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan tugas-tugas tertentu tanpa harus menulis kode dari nol. Library berperan penting agar mempercepat proses pengembangan dengan menyediakan solusi siap pakai untuk berbagai masalah umum.

Misalnya, jika kalian ingin melakukan operasi matematika yang kompleks, kalian dapat menggunakan library seperti Numpy tanpa perlu menulis code yang rumit. Dengan menggunakan library, kalian dapat fokus pada logika bisnis dan fungsionalitas aplikasi tanpa harus memikirkan detail implementasi yang mendasar. Inilah yang membuat Python sangat efisien dan produktif untuk berbagai keperluan.

3. Library Populer untuk Data Science

Python sangat powerful dalam bidang data science karena menyediakan library-library yang dirancang khusus untuk memudahkan pengolahan dan analisis data. Library-library ini tidak hanya mempercepat proses kerja, tetapi juga memungkinkan penanganan data dalam skala besar dengan efisiensi tinggi.

a. Numpy

Numpy adalah salah satu library fundamental Python dalam data science. Library ini menyediakan dukungan untuk array multidimensi dan berbagai fungsi matematika yang sangat efisien untuk komputasi numerik. Numpy memungkinkan manipulasi array dengan cepat dan mudah, serta mendukung operasi aljabar linier, transformasi Fourier, dan lain sebagainya. Karena performanya yang sangat baik, Numpy sering digunakan sebagai dasar untuk library lainnya, seperti Pandas dan Scikit-learn.

b. Pandas

Pandas adalah library yang sangat populer untuk manipulasi dan analisis data. Dibangun di atas Numpy, Pandas menyediakan struktur data seperti DataFrame, yang memungkinkan kalian untuk bekerja dengan data tabular. Dengan Pandas, kalian dapat dengan mudah melakukan operasi seperti penggabungan, pengurutan, filtering, dan agregasi data.

Selain itu, Pandas juga mendukung berbagai format data, termasuk CSV, Excel, SQL, dan JSON, sehingga sangat fleksibel untuk menangani berbagai jenis data. Pandas menjadi pilihan utama bagi para data scientist dan analis yang bekerja dengan data dalam skala besar.

c. Matplotlib dan Seaborn

Matplotlib adalah library visualisasi data yang paling banyak digunakan dalam ekosistem Python. Dengan Matplotlib, kalian dapat membuat berbagai jenis grafik, mulai dari grafik garis, histogram, hingga plot 3D. Library ini sangat fleksibel dan memungkinkan kalian untuk menyesuaikan setiap aspek dari plot yang dihasilkan, dari warna hingga gaya garis.

Sedangkan seaborn dibangun di atas Matplotlib dan dirancang untuk membuat visualisasi statistik yang lebih mudah dan menarik. Seaborn menyediakan interface tingkat tinggi untuk membuat plot yang kompleks dengan sedikit code. Kombinasi Matplotlib dan Seaborn membantu para data scientist untuk mengeksplorasi dan menyajikan data secara visual.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

4. Library Populer untuk Machine Learning

Python juga sangat membantu untuk pemrograman utama untuk machine learning. Di antara banyaknya library yang tersedia, beberapa di antaranya telah menjadi standar industri karena mendukung berbagai aspek machine learning.

a. Scikit-learn

Scikit-learn adalah library yang sangat terkenal dalam bidang machine learning. Library ini menyediakan berbagai algoritma machine learning yang sudah siap digunakan, seperti regresi, klasifikasi, clustering, dan lain sebagainya. Scikit-learn dibangun di atas Numpy, SciPy, dan Matplotlib, yang membuatnya sangat efisien dan mudah diintegrasikan dengan library lainnya.

Salah satu kelebihan utama dari Scikit-learn adalah dokumentasinya yang sangat lengkap dan jelas, sehingga sangat membantu kalian untuk memahami dan mengimplementasikan algoritma machine learning dengan cepat. Scikit-learn sangat cocok digunakan untuk proyek machine learning skala kecil hingga menengah.

b. TensorFlow dan Keras

TensorFlow adalah library open-source yang dikembangkan oleh Google untuk kebutuhan machine learning dan deep learning. TensorFlow mendukung komputasi numerik dengan menggunakan grafis data aliran (data flow graphs), yang memungkinkan komputasi parallel pada CPU maupun GPU. TensorFlow sangat populer dalam komunitas deep learning karena kemampuannya yang luar biasa dalam mengembangkan model-model neural network yang kompleks.

Keras adalah library yang dibangun di atas TensorFlow dan menyediakan interface yang lebih sederhana dan mudah digunakan untuk membangun dan melatih model deep learning. Keras membantu kalian untuk membuat model neural network hanya dengan beberapa baris code. Kombinasi TensorFlow dan Keras membuat pengembangan model deep learning menjadi lebih cepat dan mudah.

Jadi, bisa disimpulkan Python sangat menunjang karir kalian di bidang data atau pemrograman lainnya. Sudah siap untuk mempelajarinya? Jangan lewatkan kesempatan untuk mulai belajar bersama DQLab. Saat ini, DQLab memberikan fasilitas Live Class yang membantu kalian untuk memahami penggunaan Python secara menyeluruh.

Salah satunya adalah Bootcamp Data Analyst with Python & R. Pada kelas ini, kalian akan belajar skill Data Analyst secara intensif lewat materi fundamental Python & SQL untuk mengolah dan menganalisa data. Kalian bisa mengakses rekaman dan materi selamanya dengan satu kali daftar, loh!

Tidak hanya itu, DQLab juga memiliki modul pembelajaran online yang bisa kalian akses kapanpun dan dimanapun! Apa keunggulan modul pembelajaran DQLab?

• Terintegrasi dengan Chat GPT yang membantu menjelaskan konsep serta coding yang tepat jika ada error

• Dapat diakses kapanpun dan dimanapun

• Dilengkapi Live Code Editor sehingga praktis tanpa perlu aplikasi tambahan

  
  

Tunggu apalagi, yuk segera Sign Up dan daftarkan diri kalian untuk mempersiapkan karir yang cemerlang bersama DQLab atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python