Keuntungan python dalam ilmu data

Menurut perkiraan dari International Data Corporation, pendapatan dunia dari solusi Big Data dan Analisis Bisnis akan mencapai $260 miliar pada akhir tahun 2020. Ini tidak mengherankan, karena analitik data membantu bisnis memprediksi kebutuhan pelanggan, mempersonalisasikan pendekatan mereka kepada pelanggan, mencegah kegagalan, dan membuat keputusan bisnis yang lebih baik.  

Akibatnya, popularitas analitik data terus berkembang. Jika pada tahun 2015 hanya 17% perusahaan yang telah memanfaatkan analitik big data, pada tahun 2017 persentasenya meningkat menjadi 53% dan semakin tinggi setiap tahunnya.

Untuk bergabung dengan perusahaan teratas yang menggunakan data dan mendapat manfaat besar darinya, Anda harus mengetahui setidaknya satu bahasa pemrograman yang digunakan untuk ilmu data.  

Pada artikel ini, kita akan melihat salah satu bahasa pemrograman sains data yang paling banyak digunakan – Python. Cari tahu apakah Python bagus untuk analisis data, cara menggunakan Python untuk analisis data, kelebihan dan kekurangannya, dan alternatif apa yang tersedia untuk analisis data.  

Apakah Python Bagus Untuk Analisis Data?

Python diperkenalkan kembali pada tahun 1990 tetapi mulai mendapatkan popularitas hanya beberapa tahun yang lalu. Pada tahun 2020, Python setelah JavaScript, HTML/CSS, dan SQL, dengan 44,1% pengembang menggunakannya

Python adalah bahasa tingkat tinggi yang ditafsirkan, bertujuan umum, dengan pendekatan berorientasi objek. Bahasa ini digunakan untuk pengembangan API, Kecerdasan Buatan, pengembangan web, Internet of Things, dll.  

Bagian mengapa Python menjadi sangat populer adalah karena banyak digunakan di kalangan ilmuwan data. Ini adalah salah satu bahasa termudah untuk dipelajari dan memiliki perpustakaan yang mengesankan dan bekerja dengan sempurna untuk setiap tahap ilmu data.  

Jadi jawaban singkat untuk pertanyaan apakah Python bagus untuk analisis data adalah ya. Kami akan membahas pro dan kontranya nanti di artikel jadi tetaplah untuk menemukan penjelasan yang lebih rinci untuk pertanyaan tersebut

Bagaimana Python Digunakan Untuk Analisis Data?

Seperti yang telah kami sebutkan, Python bekerja dengan baik di setiap tahap analisis data. Pustaka Python yang dirancang untuk ilmu datalah yang sangat membantu. Penambangan data, pemrosesan data, dan pemodelan bersama dengan visualisasi data adalah 3 cara paling populer bagaimana Python digunakan untuk analisis data.  

Penambangan Data

Seorang insinyur data menggunakan perpustakaan seperti Scrapy dan BeautifulSoup untuk data mining pendekatan berbasis Python. Dengan bantuan Scrapy, seseorang dapat membuat program khusus yang dapat mengumpulkan data terstruktur dari web. Ini juga banyak digunakan untuk mengumpulkan data dari API.  

BeautifulSoup digunakan saat seseorang tidak dapat mengambil data dari API. itu mengikis data dan mengatur dalam format yang lebih disukai.  

BeautifulSoup beraksi, mengumpulkan data dari Web
Sumber. Stackabuse. com

Pemrosesan dan Pemodelan Data

Dua perpustakaan utama digunakan pada tahap ini. NumPy dan Panda. NumPy (Numerik Python) digunakan untuk mengatur kumpulan data besar dan membuat operasi matematika dan vektorisasinya pada array lebih mudah. Panda menawarkan dua struktur data. seri (daftar item) dan bingkai data (tabel dengan banyak kolom). Pustaka ini mengonversi data ke bingkai data yang memungkinkan Anda untuk menghapus atau menambahkan kolom baru ke dalamnya dan melakukan berbagai operasi.  

Pemodelan regresi linier di NumPy

Visualisasi data

Matplotlib dan Seaborn banyak digunakan untuk visualisasi data Python. Ini berarti bahwa mereka membantu mengubah daftar angka yang panjang menjadi grafik yang mudah dipahami, histogram, diagram lingkaran, peta panas, dll.  

Tentu saja, ada lebih banyak perpustakaan daripada yang telah kami sebutkan. Python menawarkan banyak alat untuk proyek analisis data dan dapat membantu selama tugas apa pun dalam proses tersebut.  

Matplotlib hanyalah salah satu dari banyak pustaka Python yang mendukung visualisasi data

Sumber. Menuju ilmu data. com

Python Untuk Analisis Data. Pro dan kontra

Hampir tidak mungkin menemukan bahasa yang sempurna untuk analisis data karena setiap bahasa memiliki pro dan kontra. Satu bahasa lebih baik untuk visualisasi sementara yang lain mengoperasikan kumpulan data besar lebih cepat. Pilihannya juga tergantung pada preferensi pengembang. Mari kita lihat lebih dekat kelebihan dan kekurangan Python untuk ilmu data

Kelebihan Menggunakan Python Untuk Analisis Data

Komunitas Hebat

Pemrograman tidak pernah mudah dan bahkan pengembang dengan pengalaman bertahun-tahun terkadang kesulitan. Untungnya, setiap bahasa memiliki komunitas setianya yang dapat membantu pengembang menemukan solusi. Python telah ada untuk sementara waktu sekarang dan menyatukan banyak pengembang Python karena penggunaannya di berbagai bidang TI. Ini menawarkan lebih dari 90.000 repositori di GitHub. Akibatnya, jika pengembang mengalami kebuntuan, mereka cenderung menemukan solusi dengan cepat dan mudah dengan bantuan komunitas

Mudah untuk dipelajari

Python adalah salah satu bahasa yang paling mudah dipelajari, karena sintaks dan keterbacaannya yang jelas. Itu membutuhkan lebih sedikit baris kode juga. Oleh karena itu, seseorang dapat dengan cepat mempelajari bahasa dan mengikuti proyek analisis data. Keuntungan tambahan dari sintaks yang jelas dan mudah dibaca adalah kecepatan pengembangan itu sendiri. pengembang tidak perlu berpikir terlalu banyak saat menulis dan lebih mudah untuk men-debug kode.  

Fleksibel dan Skalabel

Python dapat digunakan di berbagai bidang dan proyek, bekerja lebih cepat karena fleksibilitasnya yang tinggi, dan dapat digunakan dengan alat pengembangan aplikasi cepat apa pun.  

Beragam Perpustakaan

Seperti yang telah Anda lihat sebelumnya, ada beberapa pustaka untuk setiap tahap analisis data. Selain itu, perpustakaan ini bebas digunakan yang dapat menurunkan anggaran analisis data. Karena dukungan kuat dari Python, mereka berkembang dan terus menambahkan fitur yang diperlukan untuk kenyamanan bekerja dengan data.  

Kontra Menggunakan Python Untuk Analisis Data

Pengetikan Dinamis

Python adalah bahasa tujuan umum dan tidak dirancang untuk analisis data saja. itu juga digunakan untuk program, perangkat lunak, atau pengembangan web. Pengembangan lebih mudah dengan pengetikan dinamis yang bagus untuk berbagai keperluan Python. Namun, ini merupakan kerugian untuk analisis data karena memperlambat pencarian kesalahan data yang terkait dengan menugaskan data yang berbeda ke variabel yang sama.  

Alternatif Dari Python Untuk Analisis Data

Meskipun Python adalah salah satu bahasa utama untuk analisis data, ada opsi lain di luar sana. Setiap bahasa memiliki penekanan kuat pada tugas tertentu (penambangan, visualisasi, atau bekerja dengan kumpulan data besar), dan beberapa bahasa dikembangkan hanya untuk analisis data dan komputasi statistik yang berarti menyatukan fitur terbaik yang diperlukan untuk proses tersebut.

R

R adalah bahasa paling populer kedua untuk analisis data dan sering dibandingkan dengan Python. Ini dikembangkan untuk komputasi statistik dan grafik yang sempurna untuk analisis data. R menawarkan alat hebat untuk visualisasi data, kompatibel dengan aplikasi statistik apa pun, dimungkinkan untuk menggunakan R offline, dan pengembang memiliki akses ke paket perangkat lunak yang kaya untuk manipulasi dan pembuatan bagan data.  

SQL

SQL banyak digunakan untuk kueri dan pengeditan data. Ini juga merupakan alat yang hebat dan telah dicoba dengan baik untuk penyimpanan dan pengambilan data. Secara keseluruhan, bahasa ini berfungsi sempurna dengan database besar dan mengambil informasi dari web lebih cepat daripada bahasa lain

Julia

Julia dikembangkan untuk ilmu data dan komputasi ilmiah. Ini adalah bahasa yang relatif baru tetapi semakin populer di kalangan ilmuwan data dengan cepat. Tujuan utama bahasa ini adalah untuk mengatasi kelemahan yang ditunjukkan Python dalam analisis data dan menjadi pilihan pertama para insinyur data. Julia dikompilasi yang menghasilkan kinerja lebih cepat, memiliki sintaks yang mirip dengan Python tetapi lebih ramah matematika, dan dapat menggunakan pustaka Python, C, dan Forton. Bahasa ini juga terkenal dengan komputasi paralelnya yang lebih cepat dan canggih dibandingkan dengan Python

Skala

Scala dan frameworknya, Spark, sering digunakan untuk proyek dengan database bervolume besar dan disukai oleh para insinyur BigData. Anda tidak perlu mengunduh seluruh kumpulan data tetapi mengerjakannya dalam potongan-potongan. Scala berjalan di JVM dan dapat dengan mudah disematkan dalam kode perusahaan. Ini memiliki banyak alat untuk transformasi data dan lebih cepat dari Python dan R dengan loop eksplisit

4 bahasa ini adalah yang paling populer di kalangan ilmuwan data dan analis. Namun, perlu dicatat bahwa mereka juga dapat menggunakan MATLAB untuk analisis statistik, TensorFlow untuk Big Data, grafik, dan komputasi paralel, atau JavaScript untuk visualisasi yang lebih baik

Kesimpulan

Data telah menjadi bagian penting dari bisnis apa pun yang ingin memiliki keunggulan kompetitif di pasar dan membuat keputusan yang tepat.  

Ada banyak bahasa yang digunakan untuk analisis data. R, SQL, Julia, dan Scala adalah pilihan teratas untuk tujuan ini. Setiap bahasa melakukan beberapa tugas dalam proses pengembangan data lebih baik dari yang lain. Secara keseluruhan, tidak ada bahasa yang sempurna tetapi bahasa yang lebih pas untuk proyek Anda.  

Namun, Python tetap menjadi bahasa paling populer untuk analisis data. Ini memiliki banyak perpustakaan yang mendukung analis data di setiap langkah pekerjaan mereka, memiliki komunitas hebat yang dapat membantu jika segala sesuatunya tidak berjalan lancar, dan ini adalah salah satu bahasa termudah untuk dipelajari.  

Jika Anda ingin membuat bisnis berbasis data dan sedang mencari pengembang Python yang dapat membantu Anda, jangan ragu untuk menghubungi kami. Pengembang Ideamotive memiliki pengalaman luas dengan Python dan dapat memberikan layanan ahli dalam setiap tugas pengembangan yang Anda miliki

Apa keunggulan utama Python?

Apa 3 manfaat menggunakan Python?

Apakah Python diperlukan untuk ilmu data?