Mengapa python untuk ilmu data dan pembelajaran mesin

Jika Anda seorang Ilmuwan Data pemula tanpa latar belakang pemrograman, atau pebisnis yang perlu mencoba-coba ilmu data, belajar kode bisa menjadi prospek yang menakutkan. Sepertinya sekarang, belajar Python untuk data science adalah jalan terbaik. Inilah 5 alasannya

Bahasa Pemrograman Apa yang Paling Berguna untuk Ilmu Data?

Banyak orang di bidang ilmu data telah lama meramalkan bahwa Python akan menjadi bahasa paling populer untuk Ilmuwan Data dan Insinyur Data

Penggunaan Python untuk aplikasi ilmu data telah meningkat pesat dalam beberapa tahun terakhir. Seperti yang ditunjukkan gambar di sebelah kanan, penelitian terbaru dari firma perekrutan ilmu data Burtch Works mengonfirmasi posisi Python sebagai bahasa nomor satu di atas R dan SAS

Selain itu, penelitian kami sendiri yang berbicara kepada universitas tentang program gelar sains data mereka menegaskan bahwa mereka memilih secara menyeluruh untuk menerapkan kurikulum Python untuk sains data di tingkat sarjana

Terakhir, mayoritas pelanggan Quanthub ingin menguji keterampilan Python untuk peran ilmu data, dan khususnya peran teknik data

Python adalah yang pertama dan terutama bahasa pemrograman tujuan umum. Itu tidak dirancang khusus dengan mempertimbangkan ilmu data dan analitik. Namun itu terbukti menjadi bahasa yang paling berguna untuk ilmu data di masa mendatang. Mengapa?

Dalam artikel ini, kami menawarkan 5 alasan teratas untuk menggunakan Python untuk ilmu data. Mereka berlaku pada tahun 2018 ketika kami menulis artikel ini, dan masih berlaku sampai sekarang

Sekadar mencampuradukkannya, pada akhirnya kami telah membahas satu atau dua peringatan kecil yang mungkin Anda dengar tentang kekurangan Python untuk ilmu data

1. Anak Usia Sepuluh Tahun Bisa Belajar Python

Sungguh, semudah itu

Pernah mendengar tentang Raspberry Pi?

Anda akan membuat kode dalam waktu singkat (oke, mungkin tidak dalam waktu singkat – bagaimanapun juga ini adalah ilmu data – tetapi pasti lebih cepat daripada dengan R atau Java. )

Python sederhana, mudah dipelajari, dan menjamin kurva belajar yang jauh lebih cepat daripada bahasa lainnya. “Halo dunia” standar di Python 3. x tidak lebih dari. print(“Halo dunia. ”)

Seperti yang ditunjukkan contoh ini, Python terkenal membuat program bekerja menggunakan baris kode paling sedikit. Kesederhanaan ini merupakan keuntungan besar bagi perusahaan yang ingin mengembangkan Ilmuwan Data dan Analis Data junior, atau untuk melatih pakar domain dan fisikawan menjadi Ilmuwan Data

Kemudahan belajar Python memungkinkan Ilmuwan Data menjadi produktif dalam proyek ilmu data dalam waktu yang relatif singkat. Inilah contoh sempurna tentang betapa mudahnya memulai. 6 Aplikasi Deep Learning yang dapat dibuat oleh pemula dalam hitungan menit (menggunakan Python)

Sebagai seseorang yang mempelajari Python untuk ilmu data, Anda juga dapat memanfaatkan berbagai referensi online. Ini termasuk lusinan tutorial online "Python untuk ilmu data" dan banyak komunitas pembelajaran dan sumber daya dalam ekosistem Python yang terus berkembang

Jika Anda terjebak dalam pembelajaran dan pemecahan masalah, jangan khawatir. Orang-orang baik di komunitas dukungan Python akan dengan senang hati membantu menyelesaikan masalah Anda, tidak peduli seberapa mendasarnya

Mengingat permintaan Data Scientist di luar sana, menurut kami masuk akal bagi siapa pun yang terjun ke lapangan untuk memilih bahasa yang akan membuat mereka aktif dan berjalan dengan sangat cepat.

2. Skalabilitas

Barry Warsawa, anggota tim Python Foundation di LinkedIn, berkata,

“… satu hal yang dimiliki Python sebagai bahasa, dan saya pikir ini adalah kekuatannya yang sebenarnya, adalah skalanya seiring dengan skala manusia. ”

Memang benar bahwa dengan Python, satu orang dapat menulis skrip di laptopnya atau 10-15 orang dapat berkolaborasi dalam sebuah proyek. Ratusan, bahkan ribuan orang yang mengerjakan proyek kompleks semuanya dapat menggunakan Python

Python jauh lebih terukur daripada bahasa lain yang digunakan untuk ilmu data atau lainnya. Ini sangat terukur bahkan YouTube bermigrasi ke Python

Python juga memiliki fleksibilitas bawaan untuk menyelesaikan hampir semua jenis masalah. Ini dapat digunakan untuk berbagai tujuan

Python sangat membantu ketika tugas analisis data harus diintegrasikan dengan aplikasi web dan platform komputasi awan, atau ketika itu adalah bagian dari proyek yang lebih besar yang melibatkan banyak kerumitan.

Misalnya, kompatibilitas Python dengan Hadoop, platform data besar sumber terbuka yang paling penting, adalah alasan lain untuk memilihnya daripada bahasa lain.

Aspek lain dari Python yang membuatnya dapat diskalakan untuk ilmu data adalah ia berjalan di hampir semua sistem operasi dan platform, memungkinkan modul yang ditulis dalam C dan C++ untuk diperluas menggunakan Python, dan antarmuka dengan sebagian besar perpustakaan utama dan layanan bertenaga API

Python pada dasarnya adalah teknologi tunggal yang hebat untuk mengelola seluruh alur kerja terkait data

3. Pustaka Ilmu Data Python Solid

Pustaka Python untuk ilmu data telah menjamur dalam beberapa tahun terakhir semakin meningkatkan popularitas dan kegunaannya untuk analitik

Pertumbuhan ini memberikan keyakinan pada fakta bahwa meskipun perpustakaan ilmu data Python mungkin masih memiliki cara untuk melawan "R", kendala yang tersisa kecil dan kemungkinan akan segera diatasi oleh sukarelawan yang berdedikasi dalam ekosistemnya.

Jangan biarkan nama-nama imut itu membodohi Anda – NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-Learn, dll. – Perpustakaan ilmu data Python sangat kuat dan sangat luas, sekarang mencakup hampir semua fungsi matematika

• Numpy bagus untuk aljabar linier, fungsi matematika tingkat tinggi, dan angka acak
• Panda – bukan jenis yang memakan bambu – menyediakan serangkaian fungsi untuk menangani struktur data dan operasi seperti memanipulasi tabel dan deret waktu
• SciPy berguna untuk tugas sains data umum seperti aljabar linier, interpolasi, dan pemrosesan sinyal

Lainnya termasuk SymPy untuk aljabar simbolik dan Statsmodel untuk pemodelan statistik

Namun, perpustakaan lain seperti Cython mengonversi kode sehingga dapat berjalan di lingkungan C

• PyMySQL berfungsi untuk menghubungkan database MySQL, mengekstrak data dan mengeksekusi query
• BeautifulSoup berfungsi sebagai toolbox all-in-one untuk menggores XML dan HTML dan mengekstrak data darinya

Salah satu library yang sangat populer, Scikit-learn, membawa kita ke alasan berikutnya menggunakan Python untuk ilmu data

4. Python Bersinar dalam Pembelajaran Mesin dan Algoritma

Stack Overflow melaporkan baru-baru ini melaporkan bahwa “Pertumbuhan penggunaan Python telah menjadi yang tercepat di antara para ilmuwan data, dan khususnya mereka yang bekerja dalam pembelajaran mesin. ”

Harnham Recruiters 2019 US Data and Analytics Salary Guide juga menyimpulkan bahwa “Permintaan untuk pengalaman pembelajaran mendalam berbasis Python juga meningkat tajam, jadi pemahaman tentang alat seperti TensorFlow, Caffe, dan Torch semakin menarik bagi manajer perekrutan. ”

Dengan demikian, Python tampaknya menang atas R dalam hal pekerjaan pembelajaran mesin, kesatuan bahasa, dan struktur data yang ditautkan, seperti yang dikonfirmasi juga oleh postingan membandingkan Python dan R dari seorang profesor ilmu komputer di University of California, Davis

Pembelajaran mesin adalah yang terbaik dan paling mudah didukung menggunakan Python. Python sebagai bahasa pemrograman membuat "melakukan matematika" - probabilitas, statistik, pengoptimalan - mudah, sehingga sangat berguna untuk mengimplementasikan algoritme

Sedemikian rupa sehingga Google membangun Tensorflow, perpustakaan pembelajaran mesin untuk penelitian di jaringan saraf yang dalam, menggunakan Python

Paket Scikit-learn Python adalah perpustakaan pembelajaran mesin yang berguna untuk algoritma klasifikasi, regresi, dan pengelompokan. Ini termasuk hutan acak dan peningkatan gradien

Pustaka PyBrain menawarkan algoritme yang kuat untuk tugas pembelajaran mesin dan kemampuan untuk menguji dan membandingkan algoritme

Kombinasi dari perpustakaan pembelajaran mesin khusus ini membuat Python cocok secara unik untuk mengembangkan model canggih dan mesin prediksi yang dapat berinteraksi langsung dengan sistem bisnis

Pustaka pembelajaran mesin baru sedang dikembangkan terus menerus dan tidak diragukan lagi akan memberikan alasan untuk menggunakan Python untuk ilmu data

5. Visualisasi Data Python Telah Mencapai "R"

"R" selalu dianggap sebagai bahasa pemrograman terbaik untuk visualisasi data

Namun, seperti biasanya dengan Python, beberapa solusi solid untuk visualisasi data telah dikembangkan baru-baru ini

Pustaka plotting Matplotlib 2D dasar Python menawarkan opsi grafis dan visualisasi kualitas publikasi yang kuat seperti histogram, spektrum daya, dan sebar, serta dengan pengodean minimal

Pustaka baru yang dibangun di atas Matplotlib memberikan banyak peluang untuk membuat dan membagikan bagan yang bagus dan visual interaktif. Ini termasuk Seaborn, ggplot, Pygal, dan Plotly

Selama lebih dari setahun, TabPy telah hadir untuk diintegrasikan dengan Tableau yang memungkinkan beberapa analitik lanjutan yang cukup andal jika digabungkan dengan kemampuan pembelajaran mesin Python

Pencapaian Python di perbatasan Visualisasi Data terakhir ini, versus "R", mendorong pertumbuhannya

Tidak Ada Aplikasi untuk Itu

Jadi, untuk apa Python TIDAK bagus?

Tetapi jika kami harus memilih satu hal yang tidak bagus, Anda tidak dapat benar-benar membuat aplikasi seluler menggunakan Python. Jadi begitulah

Intinya Python untuk Ilmu Data

Intinya adalah bahwa Python adalah bahasa yang sangat populer untuk ilmu data karena semua alasan bagus ini dan banyak lagi

Ini serbaguna, dinamis, dan sebenarnya cukup mudah dipelajari. Namun itu adalah bahasa yang cukup kuat untuk memecahkan masalah dalam matematika, statistik, dan lainnya

Dan karena basis penggemarnya yang sangat besar, Ilmuwan Data kemungkinan besar akan menemukan beberapa orang di departemen non-teknis seperti Pemasaran atau Keuangan yang memiliki pengetahuan tentang Python, sehingga membuatnya lebih mudah untuk berkomunikasi dan berkolaborasi.

Secara keseluruhan Python cenderung menjadi win-win untuk bisnis dan tim ilmu data mereka

Sekarang setelah Anda mengetahui mengapa Python menguntungkan dalam ilmu data, pertimbangkan untuk mengevaluasi kandidat ilmuwan data dan karyawan Anda berdasarkan keterampilan Python mereka

Mengetahui Python dengan sendirinya tentu saja bukanlah keterampilan akhir dari segalanya bagi Ilmuwan Data, tetapi menemukan seseorang dengan keterampilan Python yang hebat untuk eksplorasi data, pembelajaran mesin, dll. bisa jadi

Apakah Anda seorang R fanboy / fangirl?

Mengapa Python digunakan untuk ilmu data dan pembelajaran mesin?

Mengapa Python begitu digunakan untuk pembelajaran mesin?

Mengapa Python digunakan dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan?