Mengapa Ilmu Data - Waktunya Python

Setelah berinteraksi dengan database, sekarang saatnya untuk menganalisis data lebih lanjut dan akhirnya memvisualisasikan data. Dan SQL tidak bisa membawa kita ke sana.

Python adalah bahasa pemrograman untuk tujuan umum. Ini dapat melakukan hampir semua hal yang dapat dilakukan oleh bahasa lain dengan kecepatan yang sebanding atau lebih cepat. Itu sering dipilih oleh Analis Data dan Ilmuwan Data untuk prototyping, visualisasi, dan pelaksanaan analisis data pada dataset.

Ada pertanyaan penting di sini. Banyak bahasa pemrograman lain, seperti R, dapat berguna di bidang ilmu data. Mengapa begitu banyak orang memilih Python?

Salah satu faktor utama adalah keserbagunaan Python. Ada lebih dari 125.000 perpustakaan Python pihak ketiga. Pustaka ini membuat Python lebih bermanfaat untuk tujuan tertentu, dari tradisional (mis. Pengembangan web, pemrosesan teks) hingga yang paling canggih (mis. AI dan pembelajaran mesin). Misalnya, seorang ahli biologi mungkin menggunakan perpustakaan Biopython untuk membantu pekerjaan mereka dalam sekuensing genetik.

Selain itu, Python telah menjadi bahasa utama untuk analisis data. Dengan pustaka yang berfokus pada data seperti panda, NumPy, dan Matplotlib, siapa pun yang akrab dengan sintaksis Python dan aturan dapat menggunakannya sebagai alat yang ampuh untuk memproses, memanipulasi, dan memvisualisasikan data.

Instruksi
1. Catherine baru saja mengunduh Python 3 ke laptop kantornya.

Mari kita coba sepotong kode sederhana. Jalankan program script.py.1

libraries = ["NumPy", "SciPy", "Pandas", "Matplotlib", "Seaborn"]

completion = [100, 100, 96, 0, 0]

libraries.append("scikit-learn")

completion.append(0)

gradebook = list(zip(libraries, completion))

print("Lesson Completion Rates:")

print(gradebook)

print("\n")

# What's next?

# gradebook.append(("BeautifulSoup", 0))

# gradebook.append(("Tensorflow", 0))

Hasil :

Lesson Completion Rates:
[('NumPy', 100), ('SciPy', 100), ('Pandas', 96), ('Matplotlib', 0), ('Seaborn', 0), ('scikit-learn', 0)]