Jika kamu tertarik ingin mempelajari Data Science, AI, atau machine learning, dan bercita-cita menjadi seorang data scientist namun masih ragu tentang bahasa pemrograman mana yang harus dipelajari (Python, R, atau yang lainnya), maka kamu datang ke tempat yang tepat.

Python telah menjadi salah satu bahasa pemrograman paling dominan dan populer di dunia Data Science. Keunggulan Python dalam Data Science terletak pada dukungan yang kuat terhadap paradigma pemrograman berorientasi objek, struktural, dan fungsional.

Ada banyak alasan penting mengapa perlu memilih Python dalam dunia data science. Python digunakan oleh banyak perusahaan besar dan merupakan bahasa yang serbaguna serta mudah dipelajari oleh pemula, tetapi tetap relevan bagi para ahli pemrograman.

Meskipun Python adalah bahasa pemrograman umum, artikel ini akan memberikan 10 alasan kuat mengapa kamu sebaiknya belajar Python untuk data science. 

10 Alasan Kenapa Belajar Python itu Penting untuk Data Science

1. Python mudah dipelajari

Pemrograman mungkin terlihat menakutkan, terutama bagi pemula. Namun, Python adalah pengecualian dari itu. Bahasa ini memiliki sintaks dan kosakata yang sangat sederhana, sehingga kamu dapat belajar Python dengan cepat, terutama jika dibandingkan dengan bahasa yang lebih kompleks seperti C, C++, dan Java.

Python menjadi pilihan yang tepat bagi para data scientist yang ingin mempelajari bahasa pemrograman. Jika kamu tertarik dengan dunia data science, memilih Python adalah langkah yang tepat karena kamu dapat mempelajarinya dengan cepat dan dengan sedikit kesulitan. 

Belajar data science menggunakan Python adalah solusi yang sederhana, terutama bagi pemula.

2. Mudah dibaca

Python memiliki sintaks yang bersih dan sederhana, hampir seperti bahasa Inggris. Ini berarti bahwa tidak hanya kamu, tetapi juga banyak orang lain dapat dengan mudah memahami apa pun yang kamu bangun, bahkan jika mereka bukan pengguna Python.

Salah satu alasan utama mengapa Python mudah dipelajari adalah kemampuan kita untuk membaca contoh kode Python dan mengerti apa yang ingin dicapai. 

Jika kamu berminat dalam bidang data science, penting untuk mempertimbangkan kemudahan membaca kode sebagai faktor utama saat memilih bahasa pemrograman.

Ketika kamu terjun ke dalam dunia pemrograman, kamu akan sering membaca dan berbagi kode dengan rekan kerja atau bahkan orang asing di internet ketika mencoba memecahkan masalah di platform seperti StackOverflow. Python membantu dalam hal ini dengan membuatnya lebih mudah dan nyaman.

3. Populer

Jika kamu memilih untuk mempelajari Python, kamu akan menjadi bagian dari komunitas yang besar. Python telah menjadi salah satu bahasa yang paling populer dalam data science dan berbagai bidang lainnya.

Menurut indeks TIOBE tahun 2022, Python menduduki peringkat ketiga dalam penggunaannya di seluruh dunia. Bahkan dalam data science, Python telah mengungguli bahasa favorit lainnya seperti R.

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, banyak perusahaan menggunakan Python untuk mengembangkan kerangka kerja dan proyek-proyek mereka. Contohnya, Google menciptakan Tensorflow berbasis Python, sementara Facebook dan Netflix semakin mengandalkan Python dalam proyek-proyek data science mereka.

Jika kamu ingin memasuki dunia data science, pengetahuan tentang Python menjadi kunci yang penting. Beruntungnya, proses belajar Python juga sangat menyenangkan!

4. Komunitas Besar Pythonista

Ternyata ada lho sebutan khusus bagi mereka yang mengode menggunakan Python: yaitu Pythonista. Sebutan tersebut menarik perhatian. 

Salah satu keuntungan utama dari mempelajari Python untuk data science adalah kamu akan menjadi bagian dari komunitas Pythonista yang luar biasa, dan tentunya akan mendapatkan manfaat yang lebih dari sekadar sebutan keren.

Karena Python telah ada selama tiga dekade, mudah dipelajari dan digunakan untuk membangun berbagai proyek, serta tetap relevan bagi banyak orang dan perusahaan selama waktu yang lama, komunitas Pythonista yang besar dan bersemangat telah terbentuk di seluruh dunia. 

Mereka dengan senang hati berbagi tips, menjawab pertanyaan, memperbaiki kode, dan mendiskusikan ide-ide baru. kamu dapat menemukan komunitas ini di berbagai platform, seperti Reddit yang memiliki komunitas yang sangat aktif, atau bahkan grup-grup di Discord yang khusus membahas Python.

Keuntungan ini menjadikan pembelajaran Python sangat menguntungkan untuk data science. Memahami bahasa pemrograman adalah tugas yang tidak mudah, terutama jika kamu merasa tertekan secara profesional. 

Namun, dengan adanya komunitas seperti yang ada di sekitar Python, proses pembelajaran akan menjadi lebih mudah dan menyenangkan. kamu dapat berinteraksi dengan sesama Pythonista, saling bertukar informasi, dan bersama-sama mengembangkan pemahaman dan keterampilan dalam data science.

5. Library yang Lengkap untuk Data Science

Python sebagai bahasa pemrograman untuk data science tidak hanya memiliki keunggulan dalam hal sintaksis yang sederhana, kosakata yang mudah dipahami, dan keterbacaan kode, tetapi juga memiliki kumpulan library yang lengkap untuk data science.

Ada beberapa library populer yang sangat banyak digunakan dalam komunitas data science, seperti Pandas, statsmodels, NumPy, SciPy, dan Scikit-Learn. 

Library ini memberikan berbagai fitur dan fungsi yang mendukung analisis data, pemodelan statistik, komputasi numerik, dan machine learning.

Dengan adanya library-library tersebut, tugas-tugas dalam data science menjadi lebih mudah dan efisien. Selain itu, komunitas Pythonista terus berkontribusi dengan merilis paket-paket baru yang mengikuti perkembangan terkini dalam data science.

Kehadiran library-library Python untuk data science memberikan fleksibilitas dan kesempatan bagi para praktisi untuk mengeksplorasi dan menerapkan berbagai teknik dan algoritma dalam analisis data dan pengembangan model prediktif.

6. Mengajari dasar-dasar data science

Mengapa belajar Python? Salah satu alasan utamanya adalah karena Python dapat mengajarkan kamu dasar-dasar pemrograman dengan cara yang mudah dan intuitif. Python adalah bahasa yang ramah pemula, dengan sintaksis yang sederhana dan mudah dipahami.

Dalam perjalanan belajar Python, kamu akan mempelajari konsep-konsep dasar seperti variabel, tipe data, percabangan, perulangan, dan fungsi. 

kamu juga akan mengenal struktur data seperti list, tuple, dan dictionary. Semua ini akan membantu kamu memahami dasar-dasar pemrograman yang dapat diterapkan dalam konteks data science.

Selain itu, Python juga dilengkapi dengan banyak pustaka dan modul yang dapat memperluas kemampuan kamu dalam mengolah data dan melakukan analisis. 

kamu dapat menggunakan pustaka seperti NumPy, Pandas, dan Matplotlib untuk manipulasi data, analisis statistik, dan visualisasi.

Selama kamu mencari tutorial Python, pastikan kamu juga memperhatikan tugas-tugas umum dalam data science. Dengan demikian, kamu akan menemukan banyak sumber daya yang mengajarkan Python dan secara khusus Python untuk data science. 

Mempelajari dasar-dasar Python untuk data science adalah langkah pembelajaran yang alami dan sesuai dengan perkembangan kamu.

7. Pembersihan data menjadi mudah

Membersihkan data adalah bagian penting dalam praktik data science, meskipun seringkali dianggap kurang menarik dibandingkan dengan aspek lainnya. 

Sekitar 80% pekerjaan seorang data scientist berkaitan dengan pembersihan data. Namun, ada kabar baik: Python sangat cocok untuk tugas tersebut!

Jika kamu ingin terjun ke dunia data science, kamu harus siap melakukan banyak proses pembersihan, pengolahan, dan penyesuaian data sebelum dapat membuat visualisasi yang menarik. Inilah mengapa mempelajari Python untuk data science merupakan pilihan yang tepat, karena bahasa ini dirancang untuk melakukan pembersihan data.

Dua pustaka yang disebutkan sebelumnya, yaitu NumPy dan Pandas, sangat berguna dalam membersihkan data. NumPy membantu dalam manipulasi dan pengolahan data numerik, sementara Pandas menyediakan berbagai fitur untuk membersihkan data, seperti menghapus data yang hilang atau duplikat, mengisi nilai yang kosong, dan melakukan transformasi data.

Dengan menggunakan Python dan kedua pustaka ini, kamu memiliki alat yang kuat untuk mengatasi tugas pembersihan data dengan lebih efisien dan efektif. 

Hal ini membantu kamu menyusun data yang bersih, terstruktur, dan siap untuk dianalisis, sehingga mempercepat proses mendapatkan informasi berharga dari data yang kamu miliki.

8. Komunikasi

Setelah kamu selesai membersihkan data, tahapan penting berikutnya adalah kemampuan untuk berkomunikasi temuan kamu. 

Data science bukan hanya sebatas kode-kode, tetapi juga melibatkan kemampuan untuk menyampaikan hasil kepada pihak-pihak yang terkait. Visualisasi data yang baik menjadi kunci dalam hal ini.

Visualisasi data memberikan pemahaman yang jelas tentang arti informasi dengan menggunakan gambaran visual seperti peta atau grafik. Ini memudahkan pikiran manusia untuk memahami tren, pola, dan data yang menonjol dalam himpunan data yang besar.

Banyak orang berpikir bahwa data science berhenti pada tahap analisis, namun dalam dunia profesional, apa yang kamu lakukan setelah membangun sesuatu yang menariklah yang menjadi yang terpenting.

Python menyediakan berbagai alat yang bagus untuk membuat visualisasi yang mudah, seperti matplotlib yang sederhana, serta Pandas dan seaborn yang lebih canggih. 

Dengan kemudahan membuat visualisasi yang baik untuk menyampaikan atau menggambarkan data, kamu telah berhasil melewati setengah dari perjalanan tersebut. Python membuat proses tersebut menjadi mudah.

9. Lebih Cepat Ketika Membuat Prototipe

Dalam data science, proyek-proyek seringkali memerlukan biaya yang tinggi. Namun, sebagian besar data scientist menggunakan prototipe untuk menguji ide sebelum membangun secara lengkap. Python merupakan pilihan yang hebat untuk membangun prototipe yang baik dalam menguji konsep, ide, dan produk.

Dalam buku Fuzzing Book, penulis menyatakan bahwa :

"Python membuat kami sangat produktif. Kebanyakan teknik dalam buku ini dapat diimplementasikan dalam waktu 2-3 hari. Ini sekitar 10-20 kali lebih cepat daripada bahasa 'klasik' seperti C atau Java."

Python memungkinkan penggunaan analisis dinamis (menganalisis eksekusi program saat berjalan) dan analisis statis (menganalisis kode tanpa menjalankannya), yang keduanya sangat berguna dalam membuat prototipe dengan cepat.

10. Keamanan Pekerjaan

Artikel ini membahas mengapa belajar Python untuk data science adalah pilihan yang masuk akal. Di era di mana banyak pekerjaan digantikan oleh algoritma, bidang data science tetap stabil dan menjanjikan. 

Perusahaan kesulitan mencari data scientist yang berkualitas, sehingga jika kamu memiliki keterampilan Python untuk data science, peluang pekerjaan di bidang ilmu komputer lainnya juga terbuka lebar.

Akhir kata

Python telah menjadi bahasa yang stabil dan relevan selama tiga puluh tahun terakhir, terus mengembangkan diri untuk mendukung pekerjaan dan karir baru. 

Dengan menguasai Python, kamu memiliki fleksibilitas untuk beradaptasi dengan perubahan dalam bidang data science atau mengubah tujuan karir kamu. 

Bahasa ini memberikan keunggulan dalam mencari pekerjaan dan memberikan rasa aman karena nilainya yang tetap.

Mulailah belajar Python untuk data science dengan keyakinan bahwa keahlian ini akan selalu berharga dan memberikan peluang pekerjaan yang luas di masa depan.