Penggunaan Python untuk Data Science

Python untuk Data Science?

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang umum digunakan yang diakui  kuat, cepat, ramah, terbuka, dan mudah dipelajari. Python “plays well with others” dan “runs everywhere”.

Bank of America menggunakan Python untuk mengolah data keuangan. Facebook beralih ke pustaka Python library untuk analisis datanya karena Facebook melihat manfaat menggunakan satu bahasa pemrograman di berbagai aplikasi.

“Salah satu alasan kami suka menggunakan Pandas adalah karena kami ingin tetap berada di ekosistem Python,” Burc Arpat, seorang manajer teknik kuantitatif di Facebook, mengatakan kepada Fast Company pada Mei 2014.

Menjadi general purpose language, Python sering digunakan di luar analisis data dan Data Science. Ketersediaan perpustakaan yang melimpah membuat Python sangat berguna untuk bekerja dengan fungsionalitas data. Pustaka Python signifikan digunakan untuk bekerja dengan data.

Python adalah bahasa tingkat tinggi yang digunakan untuk general purpose language. Ini adalah bahasa yang dinamis yang mendukung pemrograman terstruktur maupun pemrograman berorientasi objek. Tidak seperti C dan Java, Python berfokus pada keterbacaan. Jadi ini tentang mengapa Python digunakan untuk analisis data

Lima Python Libraries untuk Data Science

Meskipun ada banyak perpustakaan yang tersedia untuk melakukan analisis data dalam Python, berikut ini beberapa yang paling sering digunakan:

1. NumPy adalah dasar untuk komputasi ilmiah dengan Python. Ini mendukung array multi-dimensi dan matriks yang besar dan mencakup beragam fungsi matematika tingkat tinggi untuk beroperasi pada array ini.
2. SciPy bekerja dengan array NumPy dan menyediakan rutinitas yang efisien untuk integrasi dan optimasi numerik.
3. Panda, juga dibangun di atas NumPy, menawarkan struktur data dan operasi untuk memanipulasi tabel numerik dan deret waktu.
4. Matplotlib adalah perpustakaan plot 2D yang dapat menghasilkan visualisasi data seperti histogram, spektrum daya, diagram batang, dan sebar plot hanya dengan beberapa baris kode.
5. Dibangun di atas NumPy, SciPy, dan Matplotlib, Scikit-learn adalah pustaka pembelajaran mesin yang mengimplementasikan algoritma klasifikasi, regresi, dan pengelompokan termasuk mesin vektor pendukung, regresi logistik, naif Bayes, hutan acak, dan peningkatan gradien. 

Meningkatnya penggunaan Python dalam aplikasi Data Science telah menempatkannya bertentangan dengan R, sebuah bahasa pemrograman dan lingkungan perangkat lunak yang dirancang khusus untuk melaksanakan jenis tugas analisis data yang sekarang dapat ditangani oleh Python. Ketika spekulasi meningkat tentang apakah salah satu bahasa pada akhirnya akan menggantikan yang lain dalam bidang Data Science, individu harus memutuskan bahasa yang akan dipelajari atau yang akan digunakan untuk proyek tertentu.

Sumber / Referensi :Laman www dot quora dot com yang diakses selama Agustus 2019