Sebutkan Beberapa Algoritma Python Yang Cukup Populer Dalam Menggunakan Data
Perbedaan Utama SQL dan Python
Perbedaan SQL dan Python yang paling signifikan adalah SQL digunakan oleh developer untuk mengakses dan mengekstrak data dari database. Python sendiri digunakan untuk menganalisis dan memanipulasi data dengan menjalankan tes regresi, tes deret waktu (time-series test), dan bentuk penghitungan data lainnya.
SQL adalah bahasa pemrograman yang sederhana dan memiliki ragam fungsi yang lebih sempit dibandingkan dengan Python. Dengan pustakanya yang besar, kode Python bisa diintegrasikan dengan banyak aplikasi lain. Python adalah bahasa pemrograman fleksibel dengan banyak fitur yang membuatnya disukai dan bisa dipelajari oleh nondeveloper sekaligus.
Baru-baru ini, sebuah survei dari Statista menunjukkan bahwa empat database management system paling populer di dunia adalah Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server, dan PostgreSQL. Keempat sistem ini memiliki dasar SQL yang menunjukkan bahwa siapapun yang ingin menjadi seorang profesional di dunia data science akan mendapatkan keuntungan jika memahami SQL.
Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher
Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.
Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.
Penulis : Salsabila Miftah
Editor : Annissa Widya Davita
Data science merupakan ilmu yang mempelajari tentang tata cara mengumpulkan data, mengolah data, menganalisis data, dan memvisualisasikan data sampai menghasilkan informasi dari data tersebut. Data science merupakan ilmu yang menggabungkan beberapa ilmu di dalamnya seperti statistika, matematika, aljabar linier, sistem informasi, pemahaman bisnis, dan lain-lain. Data science pun diterapkan menggunakan bahasa pemrograman, salah satunya Python. Perlu diketahui bahwa Python tidak hanya untuk membuat aplikasi atau software. Bahkan pada masa kini, Python data science pun cukup sering digunakan dan menjadi favorit.
Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang cukup populer dan sering digunakan dan cukup banyak diminati. Bahasa pemrograman in tergolong bahasa pemrograman yang sederhana dan mudah dan menyediakan library yang sangat banyak. Python memiliki beberapa kelebihan seperti lebih efisien dalam hal kecepatan dan ketepatan dalam membaca kode. Bahasa pemrograman Python pun cukup sering digunakan untuk membuat aplikasi. Bahkan Google, Youtube, Instagram, Spotify pun menggunakan bahasa pemrograman Python. Nah, untuk data science kira-kira library apa saja ya yang populer digunakan?
Numpy yang merupakan singkatan dari Numerical Python merupakan library yang cukup banyak digunakan dalam proses analisis data. Numpy dapat digunakan untuk operasi vektor dan matriks serta dapat mengelola array. Salah satu kelebihan dari numpy adalah dapat terintegrasi dengan beberapa bahasa pemrograman lainnya. Perlu diketahui bahwa library Numpy merupakan bagian dari library Scipy. Sebelum digunakan, Numpy perlu di import terlebih dahulu dengan cara mengetikkan import numpy as np.
Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!
Matplotlib merupakan salah satu library dalam Python yang digunakan untuk proses visualisasi data. Visualisasi data merupakan salah satu tahapan penting agar hasil analisis mudah dipahami. Matplotlib berisi fungsi-fungsi yang dapat mengatur plot dalam gambar, menambah label di plot, dan lain-lain. Matplotlib dapat digunakan untuk visualisasi data dalam bentuk 2D maupun 3D. Adapun cara untuk mengimport library Python adalah dengan mengetikkan import matplotlib as mpl atau import matplotlib.pyplot as plt.
Pandas merupakan salah satu library dalam Python yang open source. Pandas digunakan untuk mempermudah dalam mengolah dan menganalisa data-data terstruktur seperti dapat digunakan untuk membuat tabel, mengubah dimensi data, mengecek data, dan lain-lain. Pandas juga berfungsi mengolah data menggunakan teknik join, distinct, group by, agregasi, dll. Selain itu Pandas juga dapat membaca file dengan format seperti .txt, .csv, dan .tsv. Adapun cara mengimport library ini adalah dengan mengetikkan import pandas as pd.
Scikit-Learn merupakan library dalam Python untuk machine learning. Scikit-Learn ini kompatibel dengan library Numpy dan Scipy. Library ini memudahkan kita dalam proses analisis data yang menggunakan algoritma machine learning seperti algoritma regresi, Naive Bayes, Clustering, Decision Tree, Parameter Tuning, Data Preprocessing Tool, Export/Import Model, Machine Learning Pipeline, dan masih banyak lainnya. Adapun algoritma tingkat lanjutnya adalah Metode Ensemble, manipulasi fitur, deteksi outlier, serta pemilihan dan validasi model.
Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!
Struktur Data Primitif
Struktur data primitif merupakan struktur data dasar pada python yang berisi nilai data murni, sederhana, dan berfungsi sebagai blok untuk memanipulasi data. Ada empat variabel pada struktur data primitif, yaitu integer (bilangan bulat), float, string, dan boolean. Tipe data string digunakan untuk mewakili data numerik, yaitu bilangan bulat positif atau negatif tanpa titik desimal, contohnya -2, 1, atau 10. Data float menandakan bilangan real floating point. Data ini digunakan untuk mewakili bilangan rasional, biasanya berisi titik desimal seperti 1,5 atau 5,32. Karena python merupakan bahasa pemrograman yang diketik secara dinamis, tipe data yang disimpan oleh objek bisa berubah dan tidak perlu mendefinisikan tipe variabel secara eksplisit. Tipe data string menunjukkan kumpulan huruf, kata, maupun karakter alfanumerik. Tipe ini dibuat dengan memasukkan serangkaian karakter dan dipisahkan dengan tanda petik satu maupun dua. Contoh penulisan tipe data string pada python adalah "kucing", "meja", ataupun "kelinci". Tipe data boolean berguna dalam perbandingan bersyarat dan dapat mengambil nilai TRUE maupun FALSE.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
Berapa lama waktu untuk mempelajari Python?
Waktu yang Anda butuhkan untuk belajar python pemula akan bergantung pada beberapa faktor, termasuk tujuan utama Anda belajar bahasa pemrograman ini. Misalnya, jika Anda ingin mempelajari python sekadar untuk mengautomasi tugas tertentu di tempat kerja, Anda mungkin dapat mempelajarinya lebih cepat.
Berbeda halnya jika Anda ingin mempelajari python secara mendalam untuk mendapatkan pekerjaan sebagai analis data, Anda mungkin membutuhkan waktu yang lebih lama. Berikut adalah beberapa faktor lain yang dapat memengaruhi seberapa cepat Anda dapat mempelajari python:
Secara umum, dibutuhkan sekitar dua hingga enam bulan untuk mempelajari dasar-dasar python. Namun, Anda bisa belajar untuk menulis program pendek pertama dalam hitungan menit. Sementara itu, menguasai python secara lengkap bisa memakan waktu berbulan-bulan hingga bertahun-tahun.
Yuk, Kita Mulai Rintis Karir Data Science dari Sekarang!
Profesi Data Scientist di era transformasi teknologi kini menjadi profesi yang populer. Siapa saja dan dari mana saja latar belakang pendidikannya dapat berkarir menjadi data scientist. Kita dapat memulai belajar otodidak atau melalui kursus data science baik online maupun offline. Oleh karena itu untuk mengetahui lebih lanjut terkait data scientist kita dapat mempelajarinya di DQLab lohh. Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di DQLab.id/signup dan nikmati momen belajar gratis bersama DQLab dengan mengakses module gratis dari R, Python atau SQL!
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita
Struktur data dan algoritma pada python merupakan dua konsep mendasar dalam dunia computer science. Kedua konsep tersebut merupakan tools yang paling diperlukan oleh programmer di seluruh dunia. Struktur data pada python berhubungan dengan penyimpanan database sedangkan algoritma python merupakan serangkaian instruksi rinci yang membantu dalam pemrosesan data untuk tujuan tertentu. Struktur data adalah serangkaian cara untuk mengatur dan menyimpan data serta berisi hubungan data dan berbagai operasi logis yang bisa diterapkan pada data. Struktur data dibagi menjadi dua, yaitu struktur data primitif dan non primitif. Data yang termasuk kedalam tipe primitif adalah integer, float, strings, dan boolean, sedangkan yang termasuk data non primitif adalah array, list, tuple, dictionary, sets, dan files, Beberapa tipe data non primitif seperti list, tuple, dictionary, dan sets sudah ada di dalam python.
Algoritma python merupakan sekumpulan instruksi yang dijalankan untuk mendapatkan solusi dari masalah yang ada. Algoritma tidak hanya dikhususkan untuk bahasa, oleh karena itu algoritma dapat diimplementasikan dalam beberapa bahasa pemrograman. Tidak ada aturan standar untuk menulis algoritma. Algoritma ini bergantung pada sumber daya dan masalah yang akan dipecahkan. Namun, ada konstruksi kode umum yang bisa digunakan, seperti flow control (if-else) dan loop (do, while, for). Pada artikel kali ini DQLab akan membahas struktur data dan algoritma pada python. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai akhir!
Mengenal NumPy Array
NumPy merupakan salah satu library terpenting dalam bahasa pemrograman python. Fungsi NumPy array mirip dengan manipulasi data pada python. Beberapa manipulasi array dasar adalah atribut array, pengindeksan array, pembentukan baris, dan penggabungan-pemisahan array. Manipulasi array yang biasanya banyak digunakan adalah menggabungkan beberapa array menjadi satu atau memisahkan satu array menjadi beberapa bagian.
Langkah pertama saat ingin menggunakan library numpy adalah melakukan import dengan menggunakan coding library numpy as np. Penggunaan as disini, artinya kita menggantikan pemanggilan numpy dengan prefix np untuk proses berikutnya.
Untuk melakukan pengecekan tipe pada array menggunakan fungsi type() seperti gambar di bawah ini
Array df memiliki tipe data int32 dan int64 yang keduanya sama-sama bertipekan integer. Perbedaan keduanya pada kapasitas penyimpanan data.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
Mana yang Harus Dipelajari Terlebih Dahulu?
Jika membicarakan bahasa mana dulu yang harus dipelajari, kita harus ingat bahwa perbedaan SQL dan Python ada bukan untuk menunjukkan bahasa mana yang lebih superior, melainkan untuk mendukung satu sama lain.
Memilih bahasa mana untuk dipelajari lebih dahulu tergantung pada kebutuhan Anda. Sebagian orang mungkin merasa SQL lebih mudah dipelajari karena Anda akan mendapatkan pengetahuan dasar mengenai bahasa pemrograman yang akan memudahkan Anda saat ingin mempelajari bahasa lain seperti Python. Akan tetapi, jika Anda ingin menjadi developer Python, mempelajari Python terlebih dahulu adalah langkah yang sama baiknya.
Menguasai keduanya dapat memberikan manfaat positif bagi perkembangan karier Anda ke depannya. Anda akan sanggup melakukan pengembangan back-end, menganalisa data, scientific computing, artificial intelligence, dan lain sebagainya.
Berdasarkan penjabaran di atas, SQL adalah bahasa permintaan standar yang memungkinkan Anda untuk mengakses dan memanipulasi data dari database. Sementara itu, Python adalah bahasa pemrograman multifungsi yang digunakan untuk mengembangkan aplikasi web, software, dan lain sebagainya. Perbedaan SQL dan Python yang paling utama terletak pada kemampuan pengoperasiannya.
Nah, jika Anda makin tertarik untuk mempelajari perbedaan SQL dan Python, Anda bisa mengikuti pelatihan data science di Algoritma Data Science School. Kunjungi website-nya sekarang juga dan temukan kelas berjadwal fleksibel yang cocok untuk Anda!
Di mana tempat belajar python untuk Data Science?
Algoritma Python merupakan bahasa pemrograman yang sangat populer. Bahasa pemrograman ini dibuat oleh Guido van Rossum dan dikenalkan sejak tahun 1991. Jika kamu tertarik mempelajari Python, sebaiknya kamu harus memahami dulu apa itu Python dan bagaimana kerjanya. Beberapa hal yang dapat dilakukan oleh Python seperti, membangun server ketika ingin membuat website, atau ketika kamu ingin membaca dan memodifikasi sebuah dataset di dalam sebuah pembangunan sistem database, dan atau Python dapat digunakan saat mengolah big data dan menjalankan algoritma matematika yang cukup kompleks.
Pada artikel ini, agar lebih mengenal Python DQLab akan berbagi pengetahuan mengenai bagaimana menggunakan Numpy untuk memanipulasi Array pada Python. Secara spesifik, pada artikel ini akan dijelaskan tutorial dasar yang dapat sahabat data sekalian terapkan menggunakan Numpy pada array. Dengan memahami metode numpy array tersebut, sahabat data akan memiliki dasar yang lebih baik dalam melakukan data processing kedepannya. Penasaran apa saja sebenarnya yang dapat dilakukan Python dengan metode-metode tersebut? Yuk simak penjelasan berikut!
Struktur Data Non Primitif
Berbeda dengan data primitif, tipe data non primitif tidak hanya menyimpan nilai, tapi juga sekumpulan nilai dalam format yang berbeda-beda. Beberapa variabel pada struktur data non primitif adalah list, tuple, dictionary, dan sets. List adalah struktur data paling serbaguna pada python dan ditulis sebagai list element yang dipisahkan dengan koma dan diapit oleh tanda kurung siku. List bisa terdiri dari element homogen dan heterogen. Beberapa metode yang dapat diterapkan pada list adalah index(), append(), extended(), insert(), remove(), pop(), dan lain sebagainya. Data tuple mirip dengan list tetapi elemennya tidak bisa diubah. Perbedaan lain antara tuple dan list adalah tuple ditulis didalam kurung bukan kurung siku. Setelah elemen didefinisikan dalam tuple, maka elemen ini tidak dapat dihapus, dipindah, maupun diedit sehingga nilai yang telah didefinisikan tidak dapat dimanipulasi maupun diganti. Data dictionary terdiri dari pasangan "value-key". "key" mengidentifikasi item, dan "value" menyimpan nilai item yang akan dipisahkan oleh tanda titik dua. Item dipisahkan dengan koma dan diapit tanda kurung kurawal. "key" tidak bisa diubah sedangkan "value" dapat berupa tipe data jenis apapun. Sets adalah kumpulan elemen unik yang tidak berurutan. Seperti list, sets dapat diubah dan ditulis di dalam tanda kurung siku namun tidak boleh ada angka yang nilainya sama.
Berikut adalah beberapa algoritma pengurutan yang populer dalam Python:
Bubble Sort adalah algoritma sederhana yang membandingkan setiap pasangan elemen dan menukarnya jika mereka dalam urutan yang salah. Proses ini diulang hingga tidak ada lagi pertukaran yang diperlukan.
Selection Sort bekerja dengan membagi array menjadi dua bagian: bagian terurut dan tidak terurut. Pada setiap iterasi, elemen terkecil dari bagian tidak terurut dipilih dan dipindahkan ke bagian terurut.
Insertion Sort membangun array terurut satu per satu dengan mengambil elemen dari bagian tidak terurut dan menyisipkannya ke posisi yang tepat dalam bagian terurut.
Merge Sort adalah algoritma pengurutan berbasis pembagian dan penaklukan. Array dibagi menjadi dua bagian, diurutkan secara rekursif, dan kemudian digabungkan kembali.
Quick Sort juga menggunakan pendekatan pembagian dan penaklukan. Elemen pivot dipilih, dan array dibagi menjadi dua sub-array yang berisi elemen yang lebih kecil dan lebih besar dari pivot, yang kemudian diurutkan secara rekursif.
Tim Sort adalah algoritma pengurutan yang digunakan dalam Python dan merupakan gabungan dari Merge Sort dan Insertion Sort. Ini dirancang untuk bekerja dengan baik pada data yang sudah sebagian terurut.
Algoritma pengurutan populer dalam Python termasuk Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort, Merge Sort, Quick Sort, dan Tim Sort.
Python populer karena bahasa pemrograman ini lebih produktif jika dibandingkan dengan bahasa pemrograman lain seperti C++ dan Java. Penggunaan python juga didukung oleh kesederhanaan sintaks pemrograman, keterbacaan kode, dan perintah seperti bahasa Inggris yang membuat pengkodean dengan python jauh lebih mudah dan efisien.
