Top 10 library Python untuk Data Science yang harus kamu tahu

Data science baru-baru ini memang menjadi primadona dikalangan penggiat IT. Di berbagai forum yang kami datangi, Data science termasuk didalamnya AI, Big Data, dan elemen-elemen yang lain, selalu menjadi pembahasan paling seksi dan menarik untuk dipelajari.

Meskipun demikian, tidak sembarang orang mampu dengan mudah mempelajari bidang ilmu ini. Kebanyakan orang selalu menghindari Matematika dan Statistik, sementara dalam pengelohan data, matematika dan statistik adalah core yang membuatnya hidup.

Perkembangan data science tak bisa lepas dari Python, salah satu bahasa pemrograman high-level yang bisa dibilang multi-platform.

Python bisa (dan biasa) digunakan untuk membangun berbagai macam OS, berbagai macam platform, berbagai macam media-platform. Hal ini menjadikan Python dalam usianya yang bisa dibilang baru remaja, sudah menjadi primadona. Terlebih karena bahasanya yang eyecatching.

Pada artikel kali ini, kami akan membahas mengenai TOP 10 library yang mendukung untuk Data Science dalam bahasa pemrograman Python.

Hal ini penting diketahui, agar kita dalam bekerja membangun environment dapat bekerja lebih cepat dengan menerapkan best-practice, dan bisa fokus ke kerangka kerja pada project saja.

Berikut Top 10 library Python untuk Data Science:

1. Pandas

Panda adalah library yang bersifat open source. Library ini berlisensi BSD, dan menyediakan kinerja tinggi.

Panda juga menyediakan struktur data yang mudah digunakan dan alat analisis data untuk bahasa pemrograman Python.

Panda adalah proyek yang disponsori NumFOCUS. Sehingga dapat dipastikan keberhasilan pengembangan Panda sebagai proyek sumber terbuka kelas dunia, dan memungkinkan untuk disumbangkan ke proyek.

Pelajari dan download Pandas

2. NumPy

NumPy adalah paket dasar untuk komputasi ilmiah dengan Python. Beberapa kelebihan yang dimiliki NumPy antara lain:

Selain penggunaan ilmiahnya yang jelas, NumPy juga dapat digunakan sebagai wadah data generik multi dimensi yang efisien. Tipe data tidak jelas dapat didefinisikan. Hal ini memungkinkan NumPy untuk berintegrasi dengan cepat dan cepat dengan berbagai macam basis data.

NumPy dilisensikan di bawah lisensi BSD, memungkinkan penggunaan gratis dengan beberapa batasan.

Pelajari dan download NumPy

3. SciPy

SciPy (dibaca “Sigh Pie”) adalah ekosistem perangkat lunak open-source berbasis Python untuk kebutuhan matematika, sains, dan teknik. Secara khusus, memiliki beberapa paket inti yaitu:

SciPy mengacu pada beberapa entitas terkait, tetapi memiliki perbedaan sebagai berikut:

Pelajari dan download SciPy

4. Scikit-learn

Scikit adalah tools yang dapat digunakaan dalam proyek machine-learning dalam bahasa Python.

Beberapa keunggulan dari Scikit adalah:

Pelajari dan download Scikit-learn

5. Statsmodels

Statsmodels adalah modul Python yang menyediakan kelas dan fungsi untuk estimasi banyak model statistik yang berbeda, serta untuk melakukan tes statistik, dan eksplorasi data statistik.

Daftar lengkap statistik hasil tersedia untuk setiap estimator.Hasilnya diuji terhadap paket statistik yang ada untuk memastikan bahwa mereka benar. Paket ini dirilis di bawah lisensi open source Modified BSD (3-clause).

Hasilnya diuji terhadap paket statistik yang ada untuk memastikan bahwa mereka benar. Paket ini dirilis di bawah lisensi open source Modified BSD (3-clause).

Pelajari dan download Statsmodels

6. NLTK

NLTK adalah platform yang sangat terkenal dalam pembangunan program Python untuk bekerja dengan data bahasa manusia. Dengan demikian dapat menyediakan antarmuka yang mudah, digunakan untuk lebih dari 50 korpora dan sumber daya leksikal seperti WordNet, bersama dengan serangkaian pustaka pemrosesan teks untuk klasifikasi, tokenization, stemming, tagging, parsing, dan penalaran semantik, pembungkus untuk perpustakaan NLP yang berkekuatan industri, dan forum diskusi aktif.

Berkat panduan praktis yang memperkenalkan dasar-dasar pemrograman bersama dengan topik dalam linguistik komputasi, ditambah dokumentasi API yang komprehensif, NLTK cocok untuk ahli bahasa, insinyur, siswa, pendidik, peneliti, dan pengguna industri.

NLTK tersedia untuk Windows, Mac OS X, dan Linux. Yang terbaik dari semuanya, NLTK adalah proyek gratis, open source, berbasis komunitas.

NLTK telah disebut “alat luar biasa untuk mengajar, dan bekerja dalam, linguistik komputasi menggunakan Python,” dan “perpustakaan yang luar biasa untuk bermain dengan bahasa alami.”

Pemrosesan Bahasa Alami dengan Python menyediakan pengantar praktis untuk pemrograman untuk pemrosesan bahasa. Ditulis oleh pencipta NLTK, ia membimbing pembaca melalui dasar-dasar penulisan program Python, bekerja dengan korpora, mengkategorikan teks, menganalisis struktur linguistik, dan banyak lagi. Versi online buku ini telah diperbarui untuk Python 3 dan NLTK 3.

Pelajari dan download NLTK

7. Seaborn

Seaborn adalah perpustakaan visualisasi data Python berdasarkan matplotlib. Dengan demikian dapat menyediakan antarmuka tingkat tinggi untuk menggambar grafik statistik yang menarik dan informatif.

Sebagai pengantar untuk mempelajari Seaborn, disarankan untuk dapat langsung ke user guide dan catatan pengantar yang sudah disediakan pada website officialnya.

Untuk melihat kode atau melaporkan bug, silakan kunjungi repositori github. Masalah dukungan umum paling sering terjadi di stackoverflow, di mana ada tag seaborn.

Pelajari dan download Seaborn

8. Matplotlib

Matplotlib adalah library Python 2D yang menghasilkan angka kualitas publikasi dalam berbagai format hardcopy dan lingkungan interaktif lintas platform. Matplotlib dapat digunakan dalam skrip Python, Python dan IPython, notebook Jupyter, server aplikasi web, dan empat toolkit antarmuka pengguna grafis.

Matplotlib mencoba membuat hal-hal mudah menjadi mudah dan sulit. Anda dapat membuat plot, histogram, spektrum daya, diagram batang, diagram galat, plot sebar, dll., Hanya dengan beberapa baris kode. Sebagai contoh, lihat contoh plot dan galeri thumbnail.

Untuk memplot modul pyplot menyediakan antarmuka seperti MATLAB, terutama bila dikombinasikan dengan IPython. Untuk pengguna daya, Anda memiliki kontrol penuh gaya garis, properti font, properti sumbu, dll, melalui antarmuka berorientasi objek atau melalui serangkaian fungsi yang akrab bagi pengguna MATLAB.

Pelajari dan download Matplotlib

9. Tensorflow

TensorFlow adalah platform sumber terbuka untuk machine learning. TensorFlow memiliki ekosistem alat, perpustakaan, dan sumber daya komunitas komprehensif yang fleksibel, yang memungkinkan para peneliti mendorong teknologi mutakhir dalam ML dan pengembang dengan mudah membangun dan menggunakan aplikasi bertenaga ML.

Pelajari dan download Tenserflow

10. Keras

Keras disini bukan keras yang berarti “atos” dalam bahasa Jawa lho ya. Keras adalah high-level neural networks API, ditulis dengan Python dan mampu berjalan di atas TensorFlow, CNTK, atau Theano. Keras dikembangkan dengan fokus pada memungkinkan eksperimen cepat. Mampu beralih dari ide ke hasil dengan penundaan sesedikit mungkin adalah kunci untuk melakukan penelitian yang baik.

Pelajari dan download Keras

Pembelajaran dengan topik seputar Data Science dan pemrograman Python memang menarik. Sepertinya, keduanya akan menjadi tren sampai masa mendatang dalam waktu yang cukup lama, mengingat banyak sekali publikasi-publikasi ilmiah yang membahas keduanya.

Mungkin sampai disini dulu pembahasan mengenai library Python untuk Data Science ini. Kedepan akan kita perbarui lagi. Semoga bermanfaat 🙂