Python - Pengantar Ilmu Data

Ilmu data adalah proses memperoleh pengetahuan dan wawasan dari kumpulan data yang sangat besar dan beragam melalui pengorganisasian, pemrosesan, dan analisis data. Ini melibatkan banyak disiplin ilmu yang berbeda seperti pemodelan matematika dan statistik, mengekstrak data dari sumbernya dan menerapkan teknik visualisasi data. Seringkali ini juga melibatkan penanganan teknologi data besar untuk mengumpulkan data terstruktur dan tidak terstruktur. Di bawah ini kita akan melihat beberapa contoh skenario di mana ilmu Data digunakan.

Sistem rekomendasi

Seiring belanja online menjadi lebih lazim, platform e-commerce dapat menangkap preferensi belanja pengguna serta kinerja berbagai produk di pasar. Hal ini mengarah pada pembuatan sistem rekomendasi yang membuat model yang memprediksi kebutuhan pembeli dan menunjukkan produk yang kemungkinan besar akan dibeli oleh pembeli.

Manajemen Risiko Keuangan

Risiko keuangan yang melibatkan pinjaman dan kredit dianalisis lebih baik dengan menggunakan kebiasaan belanja masa lalu pelanggan, gagal bayar sebelumnya, komitmen keuangan lainnya dan banyak indikator sosial-ekonomi. Data ini dikumpulkan dari berbagai sumber dalam format berbeda. Mengaturnya bersama dan mendapatkan wawasan tentang profil pelanggan membutuhkan bantuan ilmu Data. Hasilnya adalah meminimalkan kerugian bagi organisasi keuangan dengan menghindari utang macet.

Peningkatan layanan Perawatan Kesehatan

Industri perawatan kesehatan berurusan dengan berbagai data yang dapat diklasifikasikan menjadi data teknis, data keuangan, informasi pasien, informasi obat dan aturan hukum. Semua data ini perlu dianalisis secara terkoordinasi untuk menghasilkan wawasan yang akan menghemat biaya baik untuk penyedia layanan kesehatan dan penerima perawatan sambil tetap mematuhi hukum.

Visi Komputer

Kemajuan dalam mengenali gambar oleh komputer melibatkan pemrosesan kumpulan besar data gambar dari beberapa objek dengan kategori yang sama. Misalnya, Pengenalan wajah. Kumpulan data ini dimodelkan, dan algoritme dibuat untuk menerapkan model ke gambar yang lebih baru untuk mendapatkan hasil yang memuaskan. Pemrosesan kumpulan data yang sangat besar ini dan pembuatan model membutuhkan berbagai alat yang digunakan dalam ilmu Data.

Manajemen Energi yang Efisien

Dengan meningkatnya permintaan konsumsi energi, perusahaan penghasil energi perlu mengelola berbagai tahapan produksi dan distribusi energi dengan lebih efisien. Ini melibatkan optimalisasi metode produksi, mekanisme penyimpanan dan distribusi serta mempelajari pola konsumsi pelanggan. Menghubungkan data dari semua sumber ini dan memperoleh wawasan tampaknya merupakan tugas yang menakutkan. Ini menjadi lebih mudah dengan menggunakan alat bantu ilmu data.

Python dalam Ilmu Data

Persyaratan pemrograman ilmu data menuntut bahasa yang sangat fleksibel namun fleksibel yang sederhana untuk menulis kode tetapi dapat menangani pemrosesan matematika yang sangat kompleks. Python paling cocok untuk persyaratan seperti itu karena telah memantapkan dirinya baik sebagai bahasa untuk komputasi umum maupun komputasi ilmiah. Lebih dari itu, itu terus ditingkatkan dalam bentuk tambahan baru untuk kebanyakan perpustakaan yang ditujukan untuk persyaratan pemrograman yang berbeda. Di bawah ini kita akan membahas fitur-fitur python yang menjadikannya bahasa yang disukai untuk ilmu data.

Bahasa yang sederhana dan mudah dipelajari yang menghasilkan lebih sedikit baris kode daripada bahasa serupa lainnya seperti R. Kesederhanaannya juga membuatnya kuat untuk menangani skenario kompleks dengan kode minimal dan lebih sedikit kebingungan pada aliran umum program.
Ini lintas platform, jadi kode yang sama berfungsi di berbagai lingkungan tanpa memerlukan perubahan apa pun. Itu membuatnya sempurna untuk digunakan dalam pengaturan multi-lingkungan dengan mudah.
Ini dijalankan lebih cepat daripada bahasa serupa lainnya yang digunakan untuk analisis data seperti R dan MATLAB.
Kemampuan manajemen memorinya yang luar biasa, terutama pengumpulan sampah membuatnya serba guna dalam mengelola transformasi, pemotongan, pemotongan, dan visualisasi data dalam volume yang sangat besar.
Yang terpenting, Python memiliki koleksi pustaka yang sangat besar yang berfungsi sebagai alat analisis tujuan khusus. Misalnya - paket NumPy berkaitan dengan komputasi ilmiah dan lariknya membutuhkan memori yang jauh lebih sedikit daripada daftar python konvensional untuk mengelola data numerik. Dan jumlah paket seperti itu terus bertambah.
Python memiliki paket yang dapat langsung menggunakan kode dari bahasa lain seperti Java atau C. Ini membantu dalam mengoptimalkan kinerja kode dengan menggunakan kode bahasa lain yang ada, setiap kali memberikan hasil yang lebih baik.

Pada bab-bab selanjutnya kita akan melihat bagaimana kita dapat memanfaatkan fitur-fitur python ini untuk menyelesaikan semua tugas yang diperlukan di berbagai bidang Ilmu Data.