Cara menggunakan network science python

10+ Tools Data Science yang Patut Dicoba, Wajib Simak! - Data science adalah suatu cabang ilmu yang berperan dalam menggali informasi yang bermanfaat dan menghasilkan insight dari kumpulan data, baik yang sifatnya tidak terstruktur, semi-terstruktur, hingga data yang terstruktur.

Table of Contents Show

10+ Tools yang Berguna bagi Seorang Data Scientist
2. Streamlit
3. Lux
7. Tensorflow
8. Apache Spark
9. Scikit Learn
Kenapa data science menggunakan Python?
Data Scientist menggunakan bahasa pemrograman apa?
Mengapa bahasa pemrograman Python yang dipilih pada kebanyakan proyek sains data?
Apa itu keras dan tensor flow?

Adapun profesi di bidang data science disebut dengan data scientist. Profesi ini melibatkan banyak tools, library, maupun teknologi yang dapat membantu menemukan pola ataupun informasi berguna dari kumpulan data dalam jumlah yang sangat besar.

Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang banyak digunakan oleh seorang data scientist. Karena Python sendiri menyediakan banyak tools atau library siap pakai dan canggih yang berguna dan meningkatkan efisiensi kerja dari seorang data scientist.

Apa saja itu? Simak artikel berikut.

Daftar Isi

10+ Tools yang Berguna bagi Seorang Data Scientist

Berikut adalah beberapa tools yang bisa memudahkan kerja di bidang data science. Tools ini merupakan library yang terdapat pada bahasa pemrograman Python.

1. Mito

Mito adalah library yang lengkap untuk data science. Library ini membantu kita dalam persiapan data, pembersihan data, transformasi data, EDA, Visualisasi, dll berbasis GUI. Kita dapat menganalisis dan menghasilkan insight dari data hanya dengan beberapa klik dan dua baris kode. Proses instalasi untuk library ini pun sangat mudah dan sederhana.

Cara instalasi

python3 -m pip install mitoinstaller
python3 -m mitoinstaller install --test-pypi

2. Streamlit

Streamlit adalah library opensource untuk machine learning dan data science. Streamlit memungkinkan kita untuk mengubah skrip data menjadi aplikasi web yang dapat dibagikan dalam hitungan menit.

Bagi seorang data scientist, tools ini bisa berguna untuk menguji dan membagikan model data dengan cepat sebelum di-deploy ke production.

Cara instalasi

pip install streamlit
streamlit hello

3. Lux

Lux merupakan library Python yang membantu data scientist untuk mengeksplorasi, memahami, dan menghasilkan wawasan dari data dengan mengotomatiskan bagian-bagian tertentu dari proses eksplorasi data.

Lux menghilangkan gap antara kode dan alat visualisasi data dengan menyediakan kedua fasilitas di dalam satu lingkungan kerja.

Cara instalasi

pip install lux-api
## Activating Lux Extension For Jupyter Notebook
jupyter nbextension install --py luxwidget
jupyter nbextension enable --py luxwidget

4. Autoviz

Autoviz adalah library untuk visualisasi data otomatis. Library ini dapat memvisualisasikan data dari file input seperti CSV, JSON, maupun teks secara otomatis. Autoviz menciptakan berbagai bagan, plot, grafik, word cloud, dll. untuk memberikan wawasan maksimum dari data. Pustaka ini dapat digunakan untuk analisis cepat dari data yang telah kita kumpulkan.

Cara instalasi

pip install autoviz

5. Dash

Dash adalah framework yang dibuat oleh pengembang Plotly untuk membuat aplikasi web interaktif. Dash membantu seorang data scientist membangun aplikasi web analitis tanpa memerlukan pengetahuan pengembangan web tingkat lanjut, seperti HTML, CSS, dan JavaScript.

Dash dibangun di atas Plotly.js, react, dan flask dan memiliki banyak fungsi bawaan untuk membuat banyak elemen UI modern seperti dropdown, slider, bagan, dan grafik langsung ke kode Python kita.

Cara instalasi

pip install dash

6. NLTK

NLTK singkatan dari Natural Language Toolkit adalah library Python yang membantu seorang data scientist melakukan semua tugas NLP, seperti tokenization, stemming, lemmatization, stopword removal, dll.

NLTK hadir dengan banyak modul bawaan yang membuat pekerjaan data scientist lebih mudah. Library ini dikembangkan oleh Steven Bird dan Edward Loper pada tahun 2001. Saat ini sudah mencakup lebih dari 50 sumber korpora dan leksikal untuk pemrosesan teks.

7. Tensorflow

TensorFlow adalah library Python untuk komputasi bilangan cepat yang dibuat dan dirilis oleh Google. Bisa digunakan untuk membuat model Deep Learning secara langsung atau dengan menggunakan library wrapper yang menyederhanakan proses yang dibangun di atas TensorFlow.

TensorFlow memungkinkan data scientist membuat grafik aliran data - menjelaskan bagaimana data bergerak melalui grafik, atau serangkaian node pemrosesan.

Cara instalasi:

pip install tensorflow

8. Apache Spark

Apache Spark adalah sistem pemrosesan terdistribusi open-source yang digunakan untuk menangani big data. Tools ini menggunakan caching dalam memori, dan eksekusi kueri yang dioptimalkan untuk kueri analitik cepat terhadap data dalam ukuran apa pun. Bagi seorang data scientist, tools ini sangat penting untuk digunakan.

Cara instalasi:

pip install pyspark

9. Scikit Learn

Scikit-learn adalah library Python open source yang memiliki tools canggih untuk analisis data dan data mining. Banyak algoritma bawaan seperti regresi linier, mesin vektor pendukung, pohon keputusan, dll untuk membangun model lebih cepat.

Scikit learn dapat membantu memecahkan masalah data yang berbeda seperti regresi, klasifikasi, pengelompokan, pengurangan dimensi, dll.

Cara instalasi:

pip install scikit-learn

10. Pandas

Pandas adalah library python untuk melakukan analisis data dan manipulasi data. Termasuk salah satu library yang paling banyak digunakan dalam hal menganalisis data.

Panda memiliki seri dan bingkai data bawaan yang digunakannya untuk menyimpan data. Juga menyediakan beragam utilitas, mulai dari mem-parsing beberapa format file hingga mengubah seluruh tabel data menjadi array matriks Numpy.

Cara instalasi:

pip install pandas

11. Netron

Netron adalah tools yang memvisualisasikan lapisan Neural Network & model machine learning. Bisa mendukung TensorFlow lite, Keras, Caffe, Darknet, Mxnet, scikit-learn, dan banyak lagi.

Kita dapat menggunakan versi web atau mengunduhnya secara lokal.

Cara instalasi:

pip install netron

Penutup

Demikianlah artikel mengenai tools data science yang patut Anda coba jika berkecimpung di bidang ini.

Kenapa data science menggunakan Python?

Mudah Digunakan Karena pada dasarnya bahasa pemrograman Python hampir mirip dengan bahasa sehari-hari yang digunakan oleh manusia, namun dalam bahasa Inggris. Selama kita memiliki kemampuan di bahasa Inggris, pasti proses belajar Python juga akan menjadi lebih mudah.

Data Scientist menggunakan bahasa pemrograman apa?

Python adalah bahasa pemrograman yang paling populer di kalangan data scientist. Bahasa pemrograman ini diperkenalkan oleh Guido van Rossum pada 1991. Selain itu, bahasa pemrograman ini juga termasuk dalam object oriented programming.

Mengapa bahasa pemrograman Python yang dipilih pada kebanyakan proyek sains data?

Karena Python memiliki struktur yang sederhana serta keyword yang sedikit. Selain itu juga mudah diaplikasikan karena penulisan sintaksnya lebih sederhana dibandingkan dengan bahasa pemrograman lainnya untuk masalah yang sama. Sehingga sangat cocok bagi pemula yang baru memulai belajar Python untuk data science.

Apa itu keras dan tensor flow?

TensorFlow sendiri adalah platform high performance computing berbasis alur graph. Keras dikembangkan dan dikelola oleh Francois Chollet dan dirancang untuk manusia, bukan mesin. Termasuk pustaka Python yang kuat dan mudah, Keras digunakan untuk tujuan pengembangan dan pengevaluasian model deep learning.