Menurut perkiraan dari International Data Corporation, pendapatan global dari solusi Big Data dan Business Analytics akan mencapai 260 miliar dolar pada akhir tahun 2020. 

Tak heran, data analyst membantu bisnis dalam meramalkan kebutuhan pelanggan, mempersonalisasi pendekatan terhadap pelanggan, mencegah kegagalan, dan membuat keputusan bisnis yang lebih baik.

Sebagai akibatnya, popularitas data analyst terus meningkat. Laporan "The Future of Jobs" yang diterbitkan oleh World Economic Forum pada tahun 2020 menyatakan bahwa 85% dari perusahaan berencana untuk mengadopsi data analyst dan kecerdasan buatan dalam waktu dekat.

Untuk menjadi bagian dari perusahaan-perusahaan unggulan yang memanfaatkan data dan meraih manfaat yang besar darinya, Anda perlu menguasai setidaknya satu bahasa pemrograman yang digunakan dalam ilmu data.

Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi salah satu bahasa pemrograman ilmu data yang paling populer, yaitu Python. Temukan apakah Python cocok untuk data analyst, bagaimana menggunakannya untuk data analyst, kelebihan dan kekurangan Python, serta alternatif-alternatif yang ada untuk data analyst.

Apakah Python Cocok untuk Data Analyst?

Python diperkenalkan pada tahun 1990, tetapi baru beberapa tahun belakangan ini mulai mendapatkan popularitas. Pada tahun 2020, Python menjadi bahasa yang paling banyak digunakan setelah JavaScript, HTML/CSS, dan SQL, dengan 44,1% pengembang menggunakannya.

Python adalah bahasa tingkat tinggi, interpretatif, umum, dengan pendekatan berorientasi objek. Bahasa ini digunakan untuk pengembangan API, kecerdasan buatan, pengembangan web, Internet of Things, dan lain-lain.

Salah satu alasan mengapa Python menjadi begitu populer adalah karena banyak digunakan oleh Data Analyst. Ini merupakan salah satu bahasa yang paling mudah dipelajari dan memiliki pustaka yang mengesankan serta berfungsi dengan baik di setiap tahap ilmu data.

Jadi, jawaban singkat untuk pertanyaan apakah Python cocok untuk data analyst adalah YA. 

Kami akan membahas kelebihan dan kekurangan Python nanti di artikel ini, jadi tetaplah bersama kami untuk mendapatkan penjelasan yang lebih terperinci terkait pertanyaan ini.

Bagaimana Python Digunakan untuk Data Analyst?

Python adalah pilihan yang sangat cocok untuk melakukan data analyst dalam berbagai tahap. Keberhasilannya dalam data analyst didukung oleh berbagai pustaka yang dirancang khusus untuk kebutuhan ilmu data. Ada tiga cara populer di mana Python digunakan dalam data analyst: data mining, pemrosesan data dan pemodelan, serta visualisasi data.

Data Mining

Dalam data mining, seorang data engineer menggunakan pustaka seperti Scrapy dan BeautifulSoup yang berbasis Python. Dengan Scrapy, program khusus dapat dibangun untuk mengumpulkan data terstruktur dari web.

Pustaka ini juga bermanfaat dalam mengambil data melalui API. Jika tidak dapat mengambil data melalui API, maka BeautifulSoup digunakan untuk melakukan scraping data dan menyusunnya dalam format yang diinginkan.

Pemrosesan Data dan Pemodelan

Pada tahap pemrosesan data dan pemodelan, terdapat dua pustaka utama yang sering digunakan, yaitu NumPy dan Pandas. NumPy (Numerical Python) digunakan untuk mengorganisir kumpulan data besar dan memudahkan operasi matematika serta vektorisasi pada array.

Sedangkan Pandas menawarkan dua struktur data, yaitu series (daftar item) dan data frame (tabel dengan beberapa kolom). Pustaka ini memungkinkan konversi data menjadi data frame yang memungkinkan penghapusan atau penambahan kolom baru serta melakukan berbagai operasi.

Visualisasi Data

Untuk visualisasi data, Python mengandalkan pustaka seperti Matplotlib dan Seaborn. Pustaka-pustaka ini memungkinkan transformasi daftar angka menjadi grafik yang mudah dipahami, seperti grafik, diagram batang, diagram pie, peta panas, dan lainnya.

Selain pustaka-pustaka tersebut, Python juga menyediakan banyak alat lainnya yang dapat digunakan dalam proyek data analyst. Fleksibilitas dan keberagaman pustaka tersebut menjadikan Python sebagai pilihan yang kuat untuk menjalankan data analyst.

Kelebihan Penggunaan Python untuk Data Analyst

Tidak ada bahasa pemrograman yang sempurna untuk Data Analyst, karena setiap bahasa memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Satu bahasa mungkin lebih baik dalam visualisasi, sementara yang lain lebih cepat dalam mengoperasikan kumpulan data besar. Pilihan bahasa juga tergantung pada preferensi pengembang. Mari kita lihat lebih dekat kelebihan dan kekurangan Python dalam ilmu data.

Komunitas Yang Luas

Pemrograman tidak pernah mudah, dan bahkan pengembang dengan pengalaman bertahun-tahun kadang-kadang menghadapi kesulitan. Untungnya, setiap bahasa memiliki komunitas yang setia yang dapat membantu pengembang menemukan solusi.

Python telah ada dalam waktu yang cukup lama dan menyatukan banyak pengembang Python karena penggunaannya dalam berbagai bidang IT. Python menawarkan lebih dari 90.000 repositori di GitHub. Oleh karena itu, jika seorang pengembang mengalami kesulitan, mereka lebih mungkin menemukan solusi dengan cepat dan dengan mudah dengan bantuan komunitas.

Mudah Dipelajari

Python adalah salah satu bahasa yang paling mudah dipelajari, karena sintaksnya yang jelas dan mudah dibaca. Python membutuhkan lebih sedikit baris kode! Oleh karena itu, seseorang dapat dengan cepat mempelajari bahasa ini dan langsung terjun ke dalam proyek Data Analyst.

Keuntungan tambahan dari sintaks yang jelas dan mudah dibaca adalah kecepatan pengembangan itu sendiri: seorang pengembang tidak perlu terlalu banyak berpikir saat menulis kode, dan lebih mudah untuk melakukan debugging.

Fleksibel dan Skalabel

Python dapat digunakan dalam berbagai bidang dan proyek, berjalan lebih cepat karena fleksibilitas yang tinggi, dan dapat digunakan dengan alat pengembangan aplikasi cepat apa pun.

Banyak Pustaka yang Tersedia

Seperti yang telah kita lihat sebelumnya, terdapat beberapa pustaka untuk setiap tahap Data Analyst. Selain itu, pustaka-pustaka ini gratis digunakan, yang dapat mengurangi anggaran Data Analyst.

Berkat dukungan kuat Python, pustaka-pustaka ini terus berkembang dan terus menambah fitur-fitur yang dibutuhkan untuk bekerja dengan data secara nyaman.

Kekurangan Penggunaan Python untuk Analisis Data

Tipe Data Dinamis

Python adalah bahasa umum dan tidak dirancang khusus untuk Data Analyst saja: ia juga digunakan untuk pengembangan program, perangkat lunak, atau pengembangan web. Pengembangan menjadi lebih mudah dengan tipe data dinamis yang sangat berguna untuk berbagai tujuan Python.

Namun, ini menjadi kekurangan untuk Data Analyst karena dapat memperlambat pencarian kesalahan data yang terkait dengan penugasan data yang berbeda ke variabel yang sama.

Alternatif Python dalam Analisis Data

Meskipun Python merupakan salah satu bahasa utama untuk Data Analyst, terdapat beberapa pilihan lain yang tersedia. Setiap bahasa memiliki fokusnya sendiri dalam tugas-tugas khusus seperti penggalian data, visualisasi, atau bekerja dengan kumpulan data besar. Bahkan, ada bahasa yang dikembangkan khusus untuk Data Analyst dan komputasi statistik, sehingga menyatukan fitur terbaik yang dibutuhkan dalam proses tersebut.

R

R adalah bahasa kedua yang sangat populer untuk Data Analyst dan sering dibandingkan dengan Python. Bahasa ini dirancang khusus untuk komputasi statistik dan grafik, sehingga sangat cocok untuk Data Analyst.

R menyediakan alat yang hebat untuk visualisasi data, kompatibel dengan berbagai aplikasi statistik, dapat digunakan secara offline, dan pengembang memiliki akses ke beragam paket perangkat lunak untuk manipulasi dan pembuatan grafik data.

SQL

SQL banyak digunakan untuk melakukan kueri dan pengeditan data. Bahasa ini juga menjadi pilihan yang sangat baik dan teruji dalam penyimpanan dan pengambilan data. Secara keseluruhan, SQL sangat efektif dalam bekerja dengan database besar dan mampu mengambil informasi dari web dengan lebih cepat dibandingkan bahasa lain.

Julia

Julia dikembangkan khusus untuk ilmu data dan komputasi ilmiah. Meskipun masih tergolong bahasa yang relatif baru, Julia sedang mendapatkan popularitas yang pesat di kalangan data analyst. Tujuan utama Julia adalah mengatasi kekurangan yang terdapat dalam Python untuk Data Analyst dan menjadi pilihan utama bagi para insinyur data. Julia dikompilasi, sehingga memiliki kinerja yang lebih cepat.

Selain itu, sintaksnya mirip dengan Python namun lebih dioptimalkan untuk keperluan matematika. Julia juga dapat menggunakan pustaka Python, C, dan Forton. Bahasa ini terkenal dengan kemampuan komputasi paralelnya yang lebih cepat dan lebih canggih dibandingkan dengan Python.

Scala

Scala dan framework Spark-nya sering digunakan dalam proyek-proyek dengan basis data berukuran besar dan sangat diminati oleh para insinyur Big Data. Anda tidak perlu mengunduh seluruh kumpulan data, tetapi dapat bekerja dengan data secara kelompok.

Scala berjalan di atas JVM dan dapat dengan mudah disematkan dalam kode perusahaan. Bahasa ini menyediakan berbagai alat untuk transformasi data dan memiliki kecepatan yang lebih tinggi daripada Python dan R dengan pengulangan yang eksplisit.

Keempat bahasa ini merupakan yang paling populer di kalangan data scientist dan data analyst. Namun, perlu dicatat bahwa mereka juga dapat menggunakan MATLAB untuk analisis statistik, TensorFlow untuk Big Data, grafik, dan komputasi paralel, atau JavaScript untuk visualisasi yang lebih baik.

Kesimpulan

Data telah menjadi bagian penting dalam bisnis yang ingin tetap bersaing dan membuat keputusan yang berdasarkan informasi.

Terdapat berbagai bahasa yang digunakan untuk analisis data, seperti R, SQL, Julia, dan Scala yang merupakan pilihan utama. Setiap bahasa memiliki keunggulan dalam melaksanakan tugas tertentu dalam pengembangan data. Meskipun tidak ada bahasa yang sempurna, tetapi ada yang lebih cocok untuk proyek Anda.

Namun, Python tetap menjadi bahasa yang paling populer untuk analisis data. Python memiliki banyak pustaka yang mendukung analis data dalam setiap tahapan kerja, memiliki komunitas yang besar yang siap membantu jika ada masalah, dan merupakan salah satu bahasa yang paling mudah dipelajari.