Artikel ini merupakan kontribusi dari komunitas kami dan telah diedit oleh DataCamp untuk kejelasan dan akurasi.
Tertarik berbagi keahlian Anda sendiri? Kami ingin mendengarnya! Silakan kirimkan artikel atau ide Anda melalui Formulir Kontribusi Komunitas kami.
Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling diminati di dunia—terutama dalam data science. Survei Developer StackOverflow 2022 menempatkan Python di peringkat keempat dalam daftar teknologi terpopuler dan ketiga dalam daftar teknologi yang ingin dipelajari para developer. Bagaimanapun, Python menawarkan beragam alat, framework, dan pustaka untuk berbagai aplikasi di dunia data science dan seterusnya.
Karena Python adalah salah satu alat paling krusial di industri, perusahaan membutuhkan developer yang ahli Python untuk memastikan insight data mereka (dan lainnya) sesuai harapan. Mereka mewujudkannya dengan merekrut secara konvensional melalui developer in-house tetap atau bermitra dengan penyedia outsourcing untuk membantu kebutuhan pengembangan Python mereka.
Namun, sebelum perusahaan memulai proses rekrutmen berfokus pada Python dan sebelum para developer mulai melamar peran tersebut, kedua belah pihak harus mengetahui keterampilan Python terpenting yang wajib dimiliki para dev di bidang data science.
10 Keterampilan Data Science Berbasis Python Teratas
Sebagai salah satu bahasa pemrograman data science paling populer, Python adalah alat yang sangat membantu dengan berbagai aplikasi di bidang ini. Untuk sukses, dev perlu memahami bukan hanya Python sebagai bahasa, tetapi juga framework, alat, dan keterampilan lain yang terkait dengan bidang tersebut. Banyak sertifikasi Python berfokus pada keterampilan-keterampilan ini.
1. Dasar-dasar Python
Pekerjaan utama data scientist adalah menggunakan data untuk mengekstrak insight yang dapat ditindaklanjuti yang membantu berbagai aspek bisnis, penelitian, dan seterusnya. Proses ini membutuhkan cukup banyak keterampilan pemrograman Python di setiap langkah. Karena itu, data scientist harus memiliki pemahaman yang kuat tentang fundamental pemrograman Python untuk menulis kode paling efisien bagi pekerjaan mereka dan untuk memahami codebase developer atau rekan tim lain.
Beberapa fundamental pemrograman Python dasar yang harus dikuasai data scientist mencakup:
- Tipe data. Python menawarkan banyak tipe data bawaan, termasuk float, integer, dan string. Dev harus mengetahui perbedaan masing-masing dan kapan menggunakannya.
- Operator. Python memiliki simbol operasi khusus yang membantu dev melakukan operasi tertentu pada satu atau lebih perintah. Operator ini mencakup penjumlahan (+), pengurangan (-), dan perkalian (*).
- Variabel. Dalam Python, variabel memungkinkan developer menyimpan nilai dalam sebuah program. Variabel juga dibuat dengan memberikan nilai menggunakan tanda sama dengan (=).
- List. List adalah koleksi item yang berurutan, berguna untuk menyimpan data yang perlu diakses dalam urutan tertentu. Atau, dev menggunakan list untuk menyimpan beberapa item dengan tipe data yang sama.
- Dictionary. Dictionary di Python adalah koleksi pasangan key-value. Ini berguna untuk menyimpan data yang perlu diakses dengan key unik.
- Fungsi. Fungsi adalah blok kode yang melakukan tugas tertentu dan dapat digunakan kembali beberapa kali dalam satu program. Mendefinisikan dan memanggil fungsi adalah bagian penting dari pengembangan Python.
- Struktur kontrol. Ini adalah blok kode yang menentukan eksekusi blok kode lain. Contoh umum struktur kontrol mencakup pernyataan if, for loop, dan while loop.
- Modul dan paket. Modul adalah file yang berisi kode Python, dan paket adalah kumpulan modul. Dev harus tahu cara mengimpor dan menggunakan modul serta paket, terutama saat membuat program Python yang lebih besar dan kompleks.
2. Pemrosesan dan analisis data
Data scientist menghabiskan banyak waktu untuk menyiapkan dan memanipulasi data agar siap untuk analisis dan pemodelan. Karena itu, penting bagi mereka untuk memiliki kemampuan bekerja dengan Python untuk membersihkan dan menyiapkan data, termasuk tipe dan ukuran data yang berbeda.
Kemahiran menggunakan Python untuk menganalisis dataset secara efisien dengan berbagai tipe dan ukuran sangat krusial bagi data scientist. Selain itu, data scientist harus mengetahui cara menggunakan PySpark untuk manipulasi dataset besar serta memanfaatkan pustaka untuk berbagai tipe data seperti gambar, teks, dan audio bila diperlukan.
3. Visualisasi data
Visualisasi data adalah komponen penting dalam data science yang membantu eksplorasi, pemahaman, identifikasi pola, dan komunikasi temuan secara efektif kepada beragam audiens. Data scientist perlu memiliki keterampilan praktis dan pemahaman yang kuat tentang alat visualisasi data agar dapat menggunakannya secara efektif. Di antara banyak pustaka dan alat yang tersedia di Python untuk visualisasi data, Matplotlib banyak digunakan untuk membuat visualisasi statis, animasi, dan interaktif dengan antarmuka intuitif untuk menghasilkan grafik statistik. Seaborn, yang dibangun di atas Matplotlib, menyediakan antarmuka yang lebih rapi untuk membuat grafik statistik. Dev memiliki banyak opsi lain juga, termasuk Plotly, Bokeh, Altair, dan Vega.
4. Penyimpanan dan pengambilan data
Keterampilan penyimpanan dan pengambilan data yang efisien sangat penting bagi data scientist yang bekerja dengan jumlah data besar. Data scientist harus mengetahui berbagai pendekatan untuk menyimpan dan mengambil data, bergantung pada karakter data dan kebutuhan mereka.
Dalam Python, ada banyak cara untuk menyimpan dan mengambil data. Pendekatan umum meliputi flat file, file CSV, file JSON, database relasional, database NoSQL, dan layanan penyimpanan cloud. Database relasional adalah sistem yang kuat untuk menyimpan data terstruktur dan dapat di-query menggunakan SQL. Layanan penyimpanan cloud seperti Amazon S3, Google Cloud Storage, dan Microsoft Azure Storage menyediakan opsi yang dapat diskalakan untuk menyimpan data dalam jumlah besar di cloud. Python menyediakan pustaka seperti boto3 dan google-cloud-storage untuk mengakses layanan ini.
5. pandas
Paket pandas adalah alat krusial bagi data scientist dan analis yang bekerja dengan Python. Ini adalah pustaka Python open-source yang memungkinkan penanganan data tabular dengan menelusuri, membersihkan, dan memprosesnya. Pandas menggunakan struktur data yang cepat, fleksibel, dan ekspresif yang dirancang untuk memudahkan dan membuat intuitif pekerjaan dengan data relasional atau berlabel. pandas adalah salah satu pustaka esensial untuk setiap alur kerja data science, memungkinkan pemrosesan, wrangling, dan munging data.
6. NumPy
NumPy adalah pustaka Python yang memungkinkan penanganan array berdimensi besar melalui fungsi-fungsi matematika. Ia menawarkan berbagai metode untuk manipulasi array, metrik, dan aljabar linear. NumPy adalah singkatan dari Numerical Python dan memungkinkan vektorisasi operasi matematika pada array NumPy, meningkatkan kinerja dan mempercepat eksekusi. Pustaka ini memudahkan pekerjaan dengan array dan matriks multidimensi besar, memungkinkan analisis dan manipulasi data yang efisien.
7. Kecerdasan buatan dan machine learning
Data scientist dari jenis apa pun memerlukan pemahaman yang baik tentang kecerdasan buatan dan machine learning. Algoritma dalam machine learning bertujuan membuat sistem yang mampu belajar dari pola data secara otomatis. Penguasaan Python sangat penting untuk bekerja dengan algoritma machine learning secara efektif karena ini adalah bahasa pilihan untuk data science. Lihat panduan tentang cara mempelajari AI untuk detail lebih lanjut.
8. Deep learning
Deep learning adalah komponen krusial dalam data science yang melibatkan penggunaan jaringan saraf tiruan untuk mengekstrak fitur tingkat lebih tinggi dari data melalui beberapa lapisan pemrosesan. Python memainkan peran penting di bidang ini, karena menawarkan beragam pustaka dan alat yang andal, seperti TensorFlow dan PyTorch yang memungkinkan developer membangun dan melatih model deep learning secara efektif.
9. Web framework
Developer yang ingin berhasil membuat dan menerapkan aplikasi web sambil memanfaatkan keahlian Python mereka harus memiliki pemahaman yang kuat tentang web framework. Framework paling populer yang digunakan oleh developer Python adalah Flask dan Django. Django adalah web framework tingkat tinggi yang memprioritaskan desain yang bersih, cepat, dan pragmatis serta menawarkan banyak pustaka untuk membantu pembuatan aplikasi web berkualitas tanpa membangun semuanya dari nol. Flask adalah kebalikan dari Django karena merupakan micro-framework yang tidak bergantung pada alat atau pustaka tertentu. Ia tidak menyertakan lapisan ekstraksi database, validasi formulir, atau fungsi umum lain yang biasanya disediakan oleh pustaka pihak ketiga. Namun, ini dianggap sebagai template engine dengan modul dan pustakanya sendiri. Hal ini memungkinkan developer membuat aplikasi web tanpa perlu menulis kode tingkat rendah. Keduanya sangat fleksibel dan memungkinkan developer membuat aplikasi web yang bermanfaat dengan Python. Dengan memanfaatkan alat dan pustaka dalam framework ini, dev dapat fokus menulis kode berkualitas tinggi tanpa terhambat detail tingkat rendah.
10. Teknologi front-end
Untuk berhasil mengembangkan aplikasi web yang membantu upaya data science, developer Python harus memiliki pemahaman yang kuat tentang teknologi front-end. Ini memerlukan tiga bahasa markup front-end utama: CSS, JavaScript, dan HTML. Python dapat menghasilkan ketiganya melalui compiler, parser, dan transpiler. Dev Python harus mengasah keterampilan dalam teknologi front-end ini agar dapat sepenuhnya memanfaatkan pengetahuan Python mereka. HTML membantu dev membangun struktur dasar halaman web, CSS membantu menata tata letak dan konten, dan JavaScript menambahkan interaktivitas serta perilaku dinamis pada halaman web. Dengan mengembangkan keterampilan di ketiganya, dev Python memastikan aplikasi dan proyek data science mereka tidak hanya fungsional tetapi juga menarik secara visual.
Penutup
Bidang data science adalah area teknologi yang terus berkembang. Seiring spesialisasi ini semakin populer, permintaan terhadap developer Python akan terus meningkat secara global. Karena proses rekrutmen teknis saat ini cukup menantang akibat kelangkaan talenta global, nilai penyedia outsourcing untuk layanan pengembangan Python juga akan semakin tinggi.
Mulailah perjalanan belajar Anda hari ini dengan skill track Python Programming dari DataCamp.
