Teknologi Kini – Mau tahu lebih dekat bahasa pemrograman Python data analysis? Saat ini ini kita terletak di masa big data ataupun kumpulan data- data yang jumlahnya begitu besar. Apalagi data- data tersebut lumayan rumit serta tidak terstruktur. Selaku seseorang praktisi informasi, hingga Kamu mempunyai tugas berarti terpaut pengolahan serta pemodelan informasi tersebut.
Sehingga apabila Kamu mau berkarir di bidang informasi, hingga salah satu bawah ilmu yang wajib untuk menguasai bahasa pemrograman. Sebab sangat mustahil untuk orang awam ataupun seseorang pakar handal IT dapat mencerna big informasi tanpa terdapatnya dorongan teknologi.
Seperti itu sebabnya, para handal IT mulai memakai bermacam aplikasi ataupun perlengkapan IT yang pas. Banyak diantara mereka memilah perlengkapan yang bisa dipakai buat mencerna big informasi. Salah satu yang dapat digunakan merupakan exploratory informasi analysis Python buat kebutuhan analisis informasi.
Memahami Python Data Analysis
Python ialah bahasa pemrograman yang berguna buat mengolah data. Dengan Python, hingga visualisasi serta olah data dapat dilakukan jauh lebih gampang. Kedatangan bahasa pemrograman Python ini, pastinya sudah tidak diragukan lagi.
Python data analysis ialah bahasa programming yang mempunyai bermacam library beserta gunanya. Antara lain saja semacam informasi pre- processing tools, Exploratory Informasi Analysis, machine learning sampai visualisasi informasi.
Kemudahannya membuat Kamu jadi lebih mudah dalam menekuni Python, walaupun belum sangat mengerti hendak ilmu coding. Kamu dapat belajar lebih efisien serta kilat dengan memakai perlengkapan olah informasi otomatis ini.
Bimbingan Python Data Analysis yang Dapat Kamu Praktikkan
Supaya bisa mengolah data- data memakai bahasa pemrograman Python, hingga butuh suatu aplikasi. Aplikasi tersebut merupakan Anaconda yang memiliki bermacam- macam fitur serta pula tools kelengkapan Python.
Yang mana fitur- fitur di dalamnya, secara khusus untuk kebutuhan pengolahan data. Memakai aplikasi Anaconda, membolehkan Kamu dapat menggunakan integrated development environment( IDE). Contohnya saja semacam Jupyter Notebook.
Tidak hanya Anaconda, terdapat pula aplikasi teks editor lain yang dapat Kamu pakai, ialah semacam Notepad serta Sublime. Apabila Kamu telah mempersiapkan peralatan semacam halnya aplikasi di atas, hingga mulailah analisis informasi.
Ada pula langkah- langkah serta tutorial simpel yang dapat Kamu jalani, ialah selaku berikut.
- Jalani impor informasi mentah mengenakan format csv pada bahasa pemrograman Python mengenakan library yang ada.
- Berikutnya, lakukanlah eksplorasi informasi serta pula informasi pre- processing memakai library NumPy serta sklearn. Pada langkah ini, Python hendak mengawali proses buat mengenali data serta memanipulasinya.
- Sehabis itu, hingga visualisasi persebaran informasi telah dapat coba Python memakai library Matplotlib.
- Buatlah model informasi mining memakai fitur dari machine learning, kemudian buatlah tata cara yang Kamu kehendaki bersumber pada opsi tertentu. Contohnya saja opsi logisctic regression, decision tree, neutral network, serta sebagainya.
Berikutnya, Kamu butuh melaksanakan guna pada library yang terdapat serta dapat terpakai. Fitur library yang dapat Kamu pakai di tahapan ini meliputi TensorFlow, Sci- kit learn, serta pula library Keras.
- Lakukanlah penilaian aspek- aspek atas model yang telah Kamu buat. Semacam halnya pengecekan akurasi, sensitivitas, presisi, dan spesifitas atas model tersebut. Apabila Kamu menggunakan library Sci- kit learn, hingga hasil perhitungan error rate hendak menampilkan adanya fungsi classification_score.
- Langkah yang terakhir, ialah Kamu butuh melaksanakan presentasi atas hasil model ke dalam bermacam wujud. Contohnya saja semacam pembuatan website ataupun plot dengan memakai library spesial graphviz.
Langkah- langkah Python data analysis di atas pasti saja sangat gampang buat kamu gunakan. Para pendatang baru dapat melaksanakannya tanpa kesusahan, walaupun keahlian coding- nya belum sangat mencukupi.
Demikian dari Teknologi Kini, semoga bisa bermanfaat ya!!!
