Apakah python bisa digunakan untuk analisis data?

Produksi dan penggunaan data sedang meningkat dan semua perusahaan terlepas dari ukuran atau omzetnya, sekarang lebih bergantung pada data daripada sebelumnya. Hal ini menyebabkan lonjakan permintaan untuk Analisis Data dan sejumlah besar profesional tertarik pada bidang ini. Para profesional ini beralih ke bahasa pemrograman seperti R dan Python untuk meningkatkan keterampilan Analitik Data mereka, tetapi sering gagal melakukannya karena pendekatan pembelajaran mereka yang salah.

Python adalah bahasa pemrograman berorientasi objek dan berisi berbagai pustaka dan alat yang dapat merampingkan pekerjaan Analisis Data. Inilah alasan di balik popularitasnya yang semakin meningkat di kalangan Analis Data dan Ilmuwan Data

Artikel ini memberikan pengantar Analisis Data dengan Python dan menjelaskan mengapa Bahasa Pemrograman Python sangat efektif untuk bidang ini. Blog kemudian akan menjelaskan langkah-langkah yang harus Anda ikuti jika Anda ingin memulai dari awal dan menjadi efisien dalam Analisis Data menggunakan Python. Selanjutnya, akan dibahas kesalahan umum yang harus Anda hindari saat dalam perjalanan belajar ini. Baca bersama untuk mempelajari lebih lanjut tentang Analisis Data dengan Python

Daftar isi

Prasyarat

• Pengetahuan kerja Matematika dan Statistik
• Pemahaman dasar Struktur Data
• Pemahaman dasar tentang Tipe Data
• Pemahaman dasar tentang konsep Pemrograman

Pengantar Analisis Data dengan Python

Analisis Data melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber dan menggunakan Analisis Statistik dan Pembelajaran Mesin pada data tersebut untuk mengekstrak wawasan berharga darinya. Ini adalah konsep yang populer, terutama di sektor komersial karena memungkinkan organisasi membuat keputusan berdasarkan data berdasarkan hasil Analisis Data

Saat ini, Analisis Data dan Python adalah dua istilah yang tidak dapat dipisahkan. Popularitas yang disaksikan Python di bidang Ilmu Data dan Analisis Data adalah karena fleksibilitas dan fungsinya yang luar biasa. Selain itu, untuk mengimplementasikan Analisis Data dengan Python, Anda tidak perlu mempelajari segala sesuatu tentang bahasa pemrograman. Karena Anda tidak akan melakukan pekerjaan pengembangan, memahami pustaka dan fungsi tertentu yang ditawarkan oleh Python sudah cukup

Selain itu, Anda harus mengembangkan keterampilan Ilmu Data, jika tidak, mempelajari Python akan seperti memiliki alat dan tidak tahu cara menggunakannya. Oleh karena itu, Anda perlu mengembangkan beberapa keterampilan Statistik dan Visualisasi Data dan memperoleh tingkat pengetahuan tertentu tentang bidang studi yang akan diekstraksi dan dianalisis

Menyederhanakan Analisis Data Menggunakan Pipa Data Tanpa Kode Hevo

Hevo Data adalah Pipa Data Tanpa Kode yang menawarkan solusi terkelola sepenuhnya untuk mengatur integrasi data dari 100+ sumber data (termasuk 30+ sumber data gratis) ke berbagai alat Business Intelligence, Gudang Data, atau tujuan pilihan. Ini akan mengotomatiskan aliran data Anda dalam hitungan menit tanpa menulis baris kode apa pun. Arsitekturnya yang toleran terhadap kesalahan memastikan bahwa data Anda aman dan konsisten. Hevo memberi Anda solusi yang benar-benar efisien dan sepenuhnya otomatis untuk mengelola data secara real-time dan selalu memiliki data yang siap dianalisis

Mari Kita Lihat Beberapa Fitur Hevo yang Menonjol

• Aman. Hevo memiliki arsitektur yang toleran terhadap kesalahan yang memastikan bahwa data ditangani dengan cara yang aman dan konsisten tanpa kehilangan data
• Manajemen Skema. Hevo menghilangkan tugas manajemen skema yang membosankan & secara otomatis mendeteksi skema data yang masuk dan memetakannya ke skema tujuan
• Pembelajaran Minimal. Hevo, dengan UI yang sederhana dan interaktif, sangat memudahkan pelanggan baru untuk bekerja dan menjalankan operasi
• Hevo Dibangun Sesuai Skala. Saat jumlah sumber dan volume data Anda bertambah, Hevo menskalakan secara horizontal, menangani jutaan rekaman per menit dengan latensi yang sangat kecil
• Beban Data Tambahan. Hevo memungkinkan transfer data yang telah dimodifikasi secara real-time. Ini memastikan pemanfaatan bandwidth yang efisien di kedua ujungnya
• Dukungan Langsung. Tim Hevo tersedia sepanjang waktu untuk memberikan dukungan luar biasa kepada pelanggannya melalui obrolan, email, dan panggilan dukungan
• Pemantauan Langsung. Hevo memungkinkan Anda memantau aliran data dan memeriksa di mana data Anda berada pada titik waktu tertentu

Langkah-langkah untuk Mempelajari Analisis Data dengan Python

Analisis Data mungkin tampak sebagai proses yang rumit untuk pemula, tetapi Anda dapat dengan mudah memahami aspek penting penerapan Analisis Data dengan Python dengan mengikuti langkah-langkah berikut

Langkah 1. Siapkan Lingkungan Python

Kebutuhan dasar untuk bekerja dalam Analisis Data dengan Python adalah memiliki platform tempat Anda dapat menulis kode dan menjalankannya. Jadi, langkah pertama Anda adalah menyiapkan lingkungan yang nyaman digunakan dan memungkinkan Anda bekerja dengan Python. Ada beberapa platform yang tersedia online secara gratis yang dapat memberi Anda lingkungan pemrograman yang diperlukan, yang paling populer adalah Platform Anaconda Python. Aplikasi yang satu ini akan memenuhi sebagian besar kebutuhan Anda karena berisi bahasa pemrograman inti Python, sebagian besar pustaka pentingnya seperti Pandas, Numpy, Matplotlib, IPython, dll.

Anda dapat mengunduh Paket Anaconda dan menginstalnya di sistem Anda seperti aplikasi lainnya. Paket tersebut memiliki berbagai program bawaan salah satunya adalah Jupyter Notebook. Ini akan bertindak sebagai lingkungan yang dikembangkan dengan baik untuk bekerja dengan Python dan akan memungkinkan Anda untuk mengkompilasi dan menjalankan kode Anda dengan lancar. Jupyter Notebook akan terbuka di browser Anda dan tidak memerlukan koneksi internet apa pun untuk mengeksekusi kode Anda. Setelah instalasi ini selesai, lingkungan Anda sudah siap

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang pemasangan Paket Anaconda, kunjungi di sini

Langkah 2. Pelajari Konsep Dasar Python

Penting bagi Anda untuk terlebih dahulu memahami konsep dasar Python sebelum terjun ke Analisis Data apa pun dengan Python. Anda tidak perlu menjadi ahli dalam bahasa pemrograman ini, cukup mencakup topik-topik penting berikut saja

• Menerapkan Struktur Data
• Mempelajari Berbagai Tipe Data
• Membuat Fungsi
• Menggunakan Loop
• Menggunakan Pernyataan Bersyarat
• Bekerja dengan Impor

Selain itu, Anda tidak perlu mendaftar di kursus apa pun untuk mempelajari semua konsep di atas. Ada banyak sumber daya seperti W3Schools, Tutorials Point, dll. tersedia secara gratis di internet yang menyediakan tutorial mendetail tentang dasar-dasar Python dalam bentuk video, catatan, dll. Mempelajari konsep-konsep ini akan memberi Anda landasan yang diperlukan untuk memulai Analisis Data Anda dengan Python

Langkah 3. Pahami Cara Kerja Pustaka Python

Fitur utama Python adalah ia memiliki banyak pustaka yang dapat menyederhanakan pekerjaan Anda. Jika Anda ingin melakukan Analisis Data dengan Python, maka Anda harus membiasakan diri dengan beberapa Perpustakaan Python yang paling banyak digunakan. Perpustakaan Python penting berkaitan dengan Ilmu Data adalah

• Panda. Ini adalah Perpustakaan Python yang paling penting dalam hal Manipulasi Data dan Analisis Data. Karena adanya alat Manipulasi Data dan Struktur Data tingkat tinggi, sangat ideal untuk Pembersihan Data dan Manipulasi Data, keduanya merupakan tugas dasar dari Analis Data mana pun. Ini mendukung Struktur Data yang disebut Bingkai Data yang sangat baik untuk menyimpan data dalam format tabel. Selain itu, Pandas memungkinkan Anda untuk membersihkan data Anda yang berantakan, mengisi segala jenis nilai yang hilang, dan menerapkan aspek lain dari Pemrosesan Data

• Numpy. Pustaka Python ini menyediakan alat komputasi yang kuat yang dapat merampingkan Operasi Matematika dan Statistik Anda saat Anda menerapkan Analisis Data dengan Python. Numpy adalah Perpustakaan Python paling mendasar. Pandas adalah perpanjangan dari Numpy saja. Alasan utama daya komputasi ilmiah Numpy yang cepat adalah karena Numpy berisi Array Multidimensi yang secara khusus dioptimalkan untuk pekerjaan kalkulasi yang terlibat dalam algoritme Pembelajaran Mesin

• Scikit-belajar. Ini adalah Perpustakaan Python Anda ketika Anda ingin menerapkan segala jenis model Pembelajaran Mesin. Jika Anda menerapkan Analisis Data menggunakan Python, Scikit-learn dapat mengotomatiskan proses penggalian wawasan berharga dari sejumlah besar data. Selain itu, ini memungkinkan Anda membuat model menggunakan algoritme Pembelajaran Mesin untuk memprediksi tren dan hasil di masa mendatang. Pustaka ini juga ideal untuk pekerjaan Penambangan Data karena memberi Anda antarmuka yang efisien untuk bekerja dengan berbagai model Pembelajaran Mesin

• Matplotlib. Pustaka ini mencakup fitur yang memungkinkan Anda memvisualisasikan data menggunakan berbagai representasi berbasis grafik. Matplotlib memberi Anda kendali penuh atas grafik ini. Anda dapat memodifikasi Warna, Bentuk, Sumbu, Gaya, Ketebalan, Jangkauan, dll. plot visual Anda

4 Perpustakaan Python ini adalah suatu keharusan jika Anda ingin mengerjakan Analisis Data dengan Python. Setelah Anda memahami ini, Anda dapat mencoba dan menjelajahi perpustakaan penting lainnya untuk lebih meningkatkan pengetahuan Anda tentang penerapan Analisis Data dengan Python. Pustaka ini dan banyak lagi lainnya sudah diinstal sebelumnya di Notebook Jupyter Anda. Namun, jika ada perpustakaan yang tidak ada, Anda dapat dengan mudah menginstalnya menggunakan perintah pip

Untuk informasi lebih lanjut tentang menginstal Perpustakaan Python, kunjungi di sini.  

Langkah 4. Berlatih Bekerja dengan Kumpulan Data

3 langkah di atas ditujukan untuk mempelajari alat dan teknik tertentu yang akan memfasilitasi Analisis Data Anda dengan Python. Sekarang, saatnya menerapkan pengetahuan ini pada Kumpulan Data yang sebenarnya. Ada cukup Dataset yang ada di StatsModels Libray dengan Python, dan Anda juga dapat mengunduh lebih banyak dari platform seperti Kaggle untuk latihan lebih lanjut. Dengan menerapkan operasi Statistik dan Analitik dasar pada Kumpulan Data ini, kepercayaan Anda pada Analisis Data dan Python akan meningkat dan Anda akan menyadari area yang perlu Anda tingkatkan. Pada Kumpulan Data ini, Anda harus mempraktikkan 4 jenis proses berikut

• Pembersihan Data. Ini melibatkan menemukan dan mengoreksi ketidakakuratan atau ambiguitas yang ada dalam data yang disimpan

• Pra-pemrosesan Data. Ini adalah proses memodifikasi data ke dalam format yang lebih cocok untuk melakukan Analisis Data dengan Python

• Manipulasi data. Ini adalah proses implementasi model Machine Learning pada data untuk mendapatkan hasil yang diinginkan. Tugas seperti Clustering, Klasifikasi, Regresi, dll. jatuh di bawah Manipulasi Data seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini

• Visualisasi data. Hasil yang diperoleh dari salah satu dari 3 proses Analisis Data dengan Python di atas direpresentasikan dengan cara yang lebih mudah dipahami menggunakan Visualisasi Data. Ini termasuk Grafik Batang, Bagan Pai, Peta Panas, dll. seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini

Kesalahan yang Harus Dihindari dalam Analisis Data dengan Python

Kebanyakan pemula sering melakukan kesalahan berikut saat mempelajari Analisis Data dengan Python

• Belajar Teori Berlebihan. Kebanyakan orang saat memulai Analisis Data menggunakan Python, cenderung lebih fokus pada aspek teoretis bahasa. Mereka fokus mempelajari teori algoritma Pembelajaran Mesin daripada mencari pengalaman praktis. Pendekatan berbasis teori ini akan memperlambat pembelajaran Anda dan mungkin membuat kewalahan bagi sebagian orang. Ini bisa membuat Anda menyerah lebih awal dalam persiapan Anda

• Mempelajari Algoritma Kompleks di Tahap Awal. Pada tahap awal, Anda tidak perlu mempelajari algoritme Machine Learning yang rumit dari awal. Pemula sering memiliki persepsi bahwa menyempurnakan banyak algoritma kompleks lebih awal akan memberi mereka keunggulan kompetitif. Namun, kesalahan ini harus dihindari karena tidak akan memungkinkan Anda untuk membangun fondasi dasar Bahasa Pemrograman Python yang kuat, dan daripada mempraktikkan banyak algoritme, lebih penting untuk memahami algoritme mana yang harus diterapkan dalam keadaan apa

Alih-alih jatuh ke dalam perangkap kesalahan ini, fokuslah untuk belajar dengan kecepatan Anda sendiri. Selain itu, fokuslah pada implementasi praktis Perpustakaan Python dan algoritme Pembelajaran Mesin sederhana

Kesimpulan

Artikel ini membahas proses pembelajaran Data Analytics dengan Python. Itu menjelaskan berbagai langkah yang harus Anda ikuti untuk berhasil dalam upaya Anda menerapkan Analisis Data menggunakan Python. Selain itu, ini menyoroti kesalahan umum yang harus Anda hindari saat memulai proses belajar Anda. Meskipun Analisis Data adalah bidang yang kompleks, fungsi dan pustaka bawaan di Python dapat menyederhanakannya untuk Anda. Yang perlu Anda lakukan adalah mengikuti langkah-langkah yang diberikan dalam artikel ini dan berlatih sebanyak mungkin

Analisis Data sering melibatkan transfer data dari berbagai sumber ke Gudang Data untuk analisis lebih lanjut. Pekerjaan ini bisa melelahkan karena melibatkan pengaturan proses ETL yang akan membutuhkan banyak waktu dan sumber daya Anda. Hevo Data membantu Anda mentransfer data secara langsung dari sumber pilihan Anda ke Gudang Data atau tujuan yang diinginkan dengan cara yang sepenuhnya otomatis dan aman tanpa harus menulis kode atau mengekspor data berulang kali. Ini akan membuat hidup Anda lebih mudah dan membuat Migrasi Data tidak merepotkan sehingga Anda dapat fokus pada pekerjaan Analisis Data. Ini Ramah Pengguna, Andal, dan Aman

Ingin Mengambil Hevo untuk tumpangan? . Lihat detail harga untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang paket mana yang paling cocok untuk Anda

Apakah Python berguna untuk analisis data?

Python mana yang terbaik untuk analisis data?

Bisakah saya menjadi analis data hanya dengan Python?

Apakah Python lebih baik dari Excel untuk analisis data?