Mengenal Library Terbaik untuk Data Science
“Library open source yang digunakan dalam bahasa pemograman Python”
Menurut Chikio Hayashi dari Institut Statistika Matematika Sakuragaoka, data science adalah ilmu pengetahuan interdisiplin tentang metode komputasi untuk mendapatkan wawasan berharga yang dapat ditindaklanjuti dari kumpulan data yang mencakup tiga fase yaitu desain data, mengumpulkan data, dan analisis data.
Data science baru-baru ini memang menjadi primadona dikalangan penggiat IT. Data science termasuk didalamnya adalah AI, Big Data, dan elemen-elemen yang lain, selalu menjadi pembahasan paling seksi dan menarik untuk dipelajari.
Dalam era big data seperti sekarang ini, semua orang selalu membicarakan yang namanya data science. Bahkan telinga kita sudah terlalu terbiasa untuk mendengarkan sebutan ilmu keren yang satu ini. Tapi rasanya sungguh membosankan jika kita hanya mendengar istilah ini, tanpa mengetahui, proses yang dilalui dalam bekerja di dunia data science.
Beberapa library yang sering digunakan oleh data science.
- Pandas
- NumPy
- Matplotlib
1. Pandas
Pandas adalah library yang bersifat open source. Library ini berlisensi BSD. Menyediakan struktur data dan analisis data yang mudah digunakan dan berkinerja tinggi untuk bahasa pemrograman Python.
Dengan kata lain, Pandas adalah librari analisis data yang memiliki struktur data yang diperlukan untuk membersihkan data mentah ke dalam sebuah bentuk yang cocok untuk analisis (tabel).
Pandas melakukan tugas penting seperti menyelaraskan data untuk perbandingan dan penggabungan set data, penanganan data yang hilang, dan masih banyak lagi, menjadi sebuah librari de facto untuk pemrosesan data tingkat tinggi dalam Python (yaitu statistik).
Kalian dapat mempelajari dan mendownload pandas pada link berikut ini https://pandas.pydata.org/.
2. NumPy
NumPy (Numerical Python) adalah library Python yang berfokus pada scientific computing. NumPy memiliki kemampuan untuk membentuk objek N-dimensional array, yang mirip dengan list pada Python.
Keunggulan NumPy array dibandingkan dengan list pada Python adalah konsumsi memory yang lebih kecil serta runtime yang lebih cepat. NumPy juga memudahkan kita pada Aljabar Linear, terutama operasi pada Vector (1-d array) dan Matrix.
Beberapa kelebihan yang dimiliki NumPy antara lain.
- N-dimensional array object yang powerful.
- Fungsi-fungsi canggih (broadcasting).
- Tools yang mampu mengintegrasikan kode C / C ++ dan Fortran.
- Aljabar linier, transformasi Fourier, dan kemampuan angka acak.
Kalian dapat mempelajari dan mendownload Numpy pada link berikut ini https://numpy.org/.
3. Matplotlib
Matplotlib adalah library Python yang berfokus pada visualisasi data seperti membuat plot grafik. Matplotlib pertama kali diciptakan oleh John D. Hunter dan sekarang telah dikelola oleh tim developer yang besar.
Awalnya matplotlib dirancang untuk menghasilkan plot grafik yang sesuai pada publikasi jurnal atau artikel ilmiah. Matplotlib dapat digunakan dalam skrip Python, Python dan IPython shell, server aplikasi web, dan beberapa toolkit graphical user interface (GUI) lainnya.
Visualisasi dari matplotlib adalah sebuah gambar grafik yang terdapat satu sumbu atau lebih. Setiap sumbu memiliki sumbu horizontal (x) dan sumbu vertikal (y), dan data yang direpresentasikan menjadi warna dan glyphs seperti marker (contohnya bentuk lingkaran) atau lines (garis) atau poligon. Adalah library Python yang fokus pada visualisasi data seperti membuat plot grafik.
Kalian dapat mempelajari dan mendownload matplotlib pada link berikut ini https://matplotlib.org/.
Sekian artikel mengenai library terbaik untuk data science, semoga artikel ini membantu dalam proses kalian untuk terjun ke dalam bidang data science.
