Wajib Tahu, Ini 9 Library Python Terbaik untuk Data Science

library python

Hingga saat ini, Python terkenal sebagai salah satu bahasa pemrograman dengan koleksi library yang paling lengkap. Dengan banyaknya library Python yang tersedia, pekerjaan data scientist pun bisa selesai dengan lebih cepat dan mudah.

Biasanya, seorang data scientist akan menggunakan beberapa library sekaligus dalam suatu proyek. Sebab, setiap library berguna untuk menyelesaikan suatu tugas spesifik. Dalam artikel ini, kamu akan mengenal beberapa library Python terpopuler untuk data science.

Apa Itu Library Python?

Library merujuk pada kumpulan modul atau fungsi yang berguna untuk memperluas kemampuan dan fungsionalitas bahasa pemrograman. Library menyediakan kode yang telah ditulis sebelumnya yang mana bisa langsung kamu gunakan dalam proyek pemrograman.

Python, sebagai salah satu bahasa pemrograman paling populer, memiliki ekosistem yang sangat luas dan kuat. Mulai dari pemrosesan data hingga pembuatan aplikasi web, ada library yang sesuai dengan hampir setiap kebutuhan pengembangan perangkat lunak.

9 Library Python Terbaik untuk Data Science

Dari sekian banyak library yang tersedia, ada beberapa library yang paling sering programmer atau software developer gunakan untuk mengerjakan data science. Simak daftar terbaiknya di bawah ini.

1. TensorFlow

TensorFlow adalah library yang paling terkenal untuk kebutuhan Machine Learning dan Artificial Intelligence (AI). Google mengembangkan library ini dengan menyediakan fasilitas pembangunan dan pelatihan model AI, serta menjalankan inferensinya.

Dengan TensorFlow, kamu dapat membangun dan menguji berbagai jenis model dengan mudah, mulai dari jaringan saraf konvensional hingga rekursif. Hampir semua yang kamu butuhkan untuk pengolahan data sudah tersedia di TensorFlow.

2. NumPy

NumPy adalah library Python yang populer untuk pemrosesan array multidimensi dan perhitungan matematika. Library ini menyediakan berbagai fungsi yang efisien untuk melakukan operasi numerik, seperti matematika dasar, transformasi Fourier, hingga manipulasi array.

NumPy penting dalam konteks data science karena banyak library lain, seperti Pandas dan SciPy, bergantung pada NumPy sebagai basisnya. Dengan menggunakan NumPy, kamu bisa melakukan manipulasi data dan analisis numerik dengan Python secara lebih mudah.

3. Pandas

Pandas adalah library berikutnya yang handal untuk analisis dan manipulasi data dalam format tabular. Library ini menyediakan struktur data yang kuat dan fleksibel bernama DataFrame, yang mana mirip dengan tabel dalam database relasional.

Berkat Pandas, kamu bisa melakukan berbagai operasi pada data, seperti memilah, mengurutkan, menggabungkan, dan mengubah format data. Selain itu, Pandas juga menyediakan berbagai fungsi untuk memvisualisasikan data secara grafis dan menganalisis pola-pola dalam data.

4. SciPy

SciPy adalah library Python yang efektif untuk membantu pemrosesan dan analisis data ilmiah. Library ini memungkinkan kamu untuk melakukan berbagai operasi matematika, ilmu komputer, dan statistik dengan mudah.

SciPy menyediakan fungsi-fungsi khusus untuk integrasi numerik, optimasi, interpolasi, transformasi Fourier, dan banyak lagi. Selain itu, SciPy juga menyediakan modul pemrosesan sinyal dan gambar. Dengan kombinasi NumPy dan SciPy, kamu bisa menganalisis data yang kompleks dan mendalam dengan Python.

5. Matplotlib

Matplotlib adalah library selanjutnya yang paling populer untuk tujuan visualisasi data. Library ini memungkinkan kamu untuk membuat berbagai jenis plot dan grafik, termasuk grafik garis, histogram, scatter plot, dan lain-lain.

Matplotlib cukup fleksibel, sehingga bisa kamu sesuaikan dengan kebutuhan kamu. Kamu dapat mengatur warna, gaya, dan ukuran plot, serta menambahkan anotasi dan label untuk membuat visualisasi lebih informatif dan menarik.

Selain itu, Matplotlib juga bisa kamu gunakan bersamaan dengan NumPy dan Pandas untuk membuat visualisasi yang dinamis dari data yang kamu miliki. Kombinasi antara library pengolahan data dan visualisasi data akan menghasilkan analisis yang kuat, mendalam, sekaligus mudah dipahami.

6. PyTorch

PyTorch adalah library Python yang sangat populer untuk kebutuhan pengembangan model AI dan ML. Library ini menawarkan fleksibilitas dan ekspresivitas yang tinggi, menjadikannya pilihan utama bagi para peneliti dan praktisi di bidang kecerdasan buatan.

Dengan PyTorch, kamu bisa membangun, melatih, dan mengevaluasi berbagai jenis model dengan lebih mudah. Mulai dari model jaringan saraf konvensional (CNN), jaringan saraf rekursif (RNN), dan jaringan generatif.

PyTorch juga menyediakan alat yang kuat untuk pre-processing data, visualisasi hasil, dan menangani tugas-tugas yang berkaitan dengan deep learning. Berkat PyTorch, kamu seolah-olah memiliki NumPy, Pandas, dan Matplotlib sekaligus di dalam satu library.

7. SciKit-Learn

SciKit-Learn merupakan salah satu library yang paling populer untuk Machine Learning. Library ini menyediakan metode yang lengkap untuk melakukan berbagai jenis tugas Machine Learning, termasuk klasifikasi, regresi, klastering, dan reduksi dimensi. 

SciKit-Learn dilengkapi dengan berbagai algoritma ML yang sudah terimplementasi, serta fungsi-fungsi untuk evaluasi model dan pre-processing data. Dengan menggunakan SciKit-Learn, kamu bisa membangun dan mengevaluasi model machine learning dengan mudah, tanpa perlu menulis kode dari awal.

8. Keras

Keras adalah library Python lainnya yang dirancang khusus untuk membangun dan melatih jaringan syaraf tiruan (neural networks). Library ini mudah digunakan dan memiliki interface intuitif, sehingga cukup populer dalam kebutuhan Deep Learning.

Keras menyediakan berbagai lapisan (layers) dan fungsi aktivasi yang dapat kamu gunakan untuk membangun berbagai jenis arsitektur jaringan saraf. Selain itu, Keras dapat berjalan di atas berbagai backend, termasuk TensorFlow, Theano, dan Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK).

9. BeautifulSoup

BeautifulSoup adalah pilihan library terakhir yang sangat berguna untuk melakukan web scraping, yaitu mengekstraksi data dari halaman website. Kamu bisa mengambil informasi dari berbagai sumber online, dan menyimpannya dalam format yang mudah diolah.

Library ini menyediakan berbagai fungsi untuk menavigasi dan mengekstraksi elemen-elemen HTML, serta mengelola data hasil scraping dengan mudah. Dengan menggunakan BeautifulSoup, kamu bisa mengumpulkan data yang kamu perlukan untuk analisis dan pemrosesan lebih lanjut dalam proyek kamu.

Library Python Mana yang Akan Kamu Gunakan?

Sembilan library Python di atas hanyalah sebagian kecil dari keseluruhan library data science yang tersedia. Dengan library, pekerjaan pun menjadi lebih mudah dengan kumpulan fungsi yang sudah tersedia. Kamu tidak perlu lagi menulis kode dari nol, sehingga durasi pengembangan menjadi lebih hemat.

Jika kamu tertarik untuk menekuni bidang data science, maka kamu wajib mempelajari bahasa pemrograman Python dan library di dalamnya. Cara paling mudah untuk belajar data science dengan Python adalah dengan menggunakan Google Collab.

Google Collab adalah sebuah platform untuk mengerjakan proyek berbasis Python, di mana anggota tim dapat berkolaborasi dengan mudah. Kamu juga akan mendapatkan komputer berspesifikasi tinggi yang efektif untuk mengembangkan Machine Learning.

Untuk mendapatkan manfaat penuh, kami sarankan untuk membeli akun Google Colab Pro di IDCopy. Sebagai perusahaan yang sudah dipercaya oleh ribuan pelanggan, IDCopy jual akun premium berbagai layanan online, termasuk Google Colab Pro. Mulai karir data scientist kamu dengan Google Colab Pro dari IDCopy.

Kamu dapat menghubungi kontak IDCopy untuk berdiskusi dengan salah satu tim profesional IDCopy dan dapatkan informasi penting lainnya. 

Semua

Premium

x