Mengapa Penting Belajar Python untuk Mengimplementasikan Data Science?
Sebelum kita menjelajahi cara belajar Python untuk Data Science, kita harus menjawab secara singkat mengapa kalian harus belajar Python sejak awal. Singkatnya, memahami Python merupakan salah satu skill penting yang dibutuhkan ketika ingin berkarir di bidang Data Science. Meskipun banyak tools lain, faktanya Python adalah bahasa pemrograman pilihan yang populer untuk Data Science. Berikut sejarah singkatnya:
- Pada tahun 2016, Python menyaingi language programming R di Kaggle (platform utama untuk kompetisi Data Science)
- Pada tahun 2017, Python menyaingi R pada survei tahunan yang dilakukan KDNuggets untuk explore tools yang paling banyak digunakan Data Scientist.
- Pada tahun 2018, 66% Data Scientist melaporkan menggunakan Python setiap hari, menjadikannya bahasa nomor satu bagi para profesional Data Science.
Lalu Bagaimana Cara Belajar Python untuk Data Science?
a. Langkah 1: Pelajari Dasar-dasar Python
Langkah pertama ini adalah tempat kalian mulai mempelajari dasar-dasar pemrograman Python. Fundamental Python penting untuk di explore ketika kalian ingin berkenalan dengan Data Science.
Salah satu tools penting yang harus kalian mulai gunakan di awal perjalanan belajar kalian adalah Jupyter Notebook, tools ini sudah dikemas dengan sekumpulan library Python yang dapat membantu kalian mempelajari dua hal ini.
Mulailah pembelajaran kalian dengan Join komunitas Data Science. Dengan bergabung ke komunitas, kalian akan menempatkan diri di sekitar orang-orang yang mempelajari hal yang sama dan meningkatkan peluang kalian untuk mendapatkan prospek karir di bidang Data Science. Selain itu, buat akun Kaggle, bergabung dengan grup Meetup lokal, dan berpartisipasi dalam event-event Data Science.
b. Langkah 2: Berlatih dengan Membuat Mini Project Python
Beberapa ide Mini Project Python yang bisa kalian kembangkan, antara lain :
- Tracking dan Menganalisis Kebiasaan Pengeluaran di e-commerce favorit kalian — Project ini yang akan membantu kalian melatih dasar-dasar Python sambil juga memberi beberapa analisa insight secara real mengenai kondisi financial pribadi kalian.
- Analisis Data dari Survei — Temukan data survei publik atau gunakan data survei mungkin dari pekerjaan kalian saat ini. Beginner project ini yang akan mengajarkan kalian untuk menelusuri jawaban atas insight dari hasil survei yang dilakukan.
- Mengumpulkan data lewat web scraping menggunakan Python.
Dalam step ini, penting untuk mencari ide dan referensi dari membaca beberapa literatur. Baca buku panduan, artikel research, atau code publikasi github orang lain untuk mempelajari Python dan mengimplementasikan Data Science.
Di bawah ini beberapa literatur yang dapat kalian baca :
- The Data Science Handbook — Berisi kumpulan wawancara orang-orang hebat bekerja sebagai Data Scientist yang akan memberi kalian gambaran lebih baik tentang seperti apa pekerjaan Data Science yang sebenarnya dan tips and trick menjadi Data Science Professional.
- Python Data Science Handbook — Panduan yang tersedia dalam format Jupyter Notebook yang terintegrasi di Github sehingga kalian dapat menyelami dan menjalankan semua sample code Mini Project kalian sendiri.
- Elements of Statistical Learning — Buku teks statistik berfungsi sebagai referensi yang tepat saat kalian mempelajari Python untuk memastikan data analisis yang kalian olah valid secara konsep statistika.
Keterampilan terkait: Implementasi Mini Project kalian dengan bekerja pada data yang ada pada database menggunakan SQL. SQL digunakan untuk berinteraksi dengan database dimana kalian dapat mengubah, mengedit, dan mengatur sebuah data/informasi.
c. Langkah 3: Pelajari Library Data Science Python
Tiga library Python terbaik dan terpenting untuk Data Science adalah NumPy, Pandas, Scikit Learn, dan Matplotlib.
- NumPy — Sebuah library yang membuat berbagai operasi matematika dan statistik lebih mudah; Numpy juga sebagai dasar fitur fungsi beberapa library pandas.
- Pandas — Library Python yang dibuat khusus untuk memfasilitasi kalian bekerja dengan data.
- Matplotlib — Library visualisasi data yang membuatnya kalian lebih cepat dan mudah menghasilkan insight dari data kalian.
- Scikit-learn — Library paling populer untuk Machine Learning bekerja dengan Python.
Manfaatkan link tanya jawab seperti Quora dan Stack Overflow untuk membantu kalian mempelajari pemrograman Python.
Keterampilan terkait: Gunakan Git untuk membantu kalian melacak perubahan yang dibuat pada setiap code, Git membuat pekerjaan kita lebih mudah untuk memperbaiki error, bereksperimen, dan berkolaborasi dengan orang lain.
d. Langkah 4: Bangun Portofolio Data Science Menggunakan Python
Untuk calon Data Scientist, membuat portofolio adalah suatu keharusan. Proyek-proyek portofolio harus mencakup task dengan beberapa kumpulan data yang berbeda dimana kalian harus memberi pembaca insight yang menarik dari data yang telah kalian kerjakan.
Beberapa jenis portfolio project yang bisa kalian kerjakan:
- Proyek Cleansing Data — Setiap proyek yang melibatkan data kotor atau “tidak terstruktur” yang kalian bersihkan dan analisis akan memberikan kesan bagi recruiter, karena sebagian besar real data akan memerlukan cleansing.
- Proyek Visualisasi Data — Membuat visualisasi yang menarik dan mudah dibaca adalah tantangan ketika kalian coding dan melakukan desain tampilan.
- Proyek Machine Learning — Jika kalian bercita-cita untuk bekerja sebagai Data Scientist, kalian pasti akan membutuhkan proyek yang menonjolkan kemampuan ML kalian menggunakan Algoritma tertentu.
Analisis portofolio kalian harus disajikan dengan jelas dan visual. idealnya dalam format seperti Jupyter Notebook sehingga orang teknis dapat membaca kode kalian, tetapi orang non-teknis juga dapat mengikuti bagan dan penjelasan tertulis kalian.
Portofolio kalian tidak selalu membutuhkan tema tertentu. Temukan kumpulan data yang menarik minat kalian, lalu temukan cara untuk menggabungkannya. Tetapi, jika kalian bercita-cita untuk bekerja di perusahaan atau industri tertentu, menampilkan proyek yang relevan dengan industri tersebut dalam portofolio kalian adalah ide yang bagus. Dalam bidang Data Science, portofolio kalian dapat berfungsi ganda sebagai resume sambil menampilkan proporsi skill yang telah kalian pelajari, seperti pemrograman Python.
e. Langkah 5: Terapkan Teknik Data Science Tingkat Lanjut
Step ini bertujuan untuk mempertajam skill kalian. Implementasikan beberapa model regresi, klasifikasi, dan clustering dengan k-means. Selain itu, kalian juga dapat masuk ke Machine Learning – model bootstrap dan membuat neural network menggunakan scikit-learn. Pada titik ini, proyek pemrograman mencakup pembuatan model menggunakan data secara langsung. Model pembelajaran mesin semacam ini menyesuaikan prediksi mereka dari waktu ke waktu.
Source: Dataquest.io
