Data Science telah menjadi bidang yang sangat penting di era digital saat ini, di mana penagangan dan analisis data dalam jumlah besar menjadi sangat penting. Untuk menangani masalah data yang kompleks secara efisien, Data Scientist mengandalkan berbagai library dan alat bantu. Melalui artikel ini, kita akan mengetahui 10 Library terbaik untuk data science di tahun 2023, dengan mengupas berbagai fitur utama dan relevansinya di bidang ini.
1. NumPy
NumPy, singkatan dari Numercial Python, adalah bahasa pemrograman dasar untuk komputasi ilmiah menggunakan Python. Selain punya objek array yang keren dengan N dimensi, juga ada fungsi untuk mencetak dan menghitung matematika dengan menggunakan array. NumPy ini juga mempunyai kemampuan proses array yang powerfull, jadi sering banget dipake buat hal-hal seperti aljabar, linier, analisis statistik, dan transformasi data.
2. Pandas
Pandas adalah sebuah library yang sangat serbaguna dan ramah pengguna yang dibangun di atas NumPy. Secara khusus dirancang untuk manipulasi dan analisis data. Pandas menyediakan struktur data seperti DataFrame, yang membuat penagangan data terstruktur menjadi sangat fleksibel. Dengan Pandas, tugas-tugas seperti membersihkan data, memfilter, dan mentranfirmasikannya menjadi lebih sederhana. Hal ini menjadikan Pandas sebagai Library yang tepat untuk mengolah data.
3. Matpolib
Matpolib sendiri adalah sebuah alat dan library super keren yang memungkinkan kita untuk memvisualisaskikan data menggunakan Python. Matpolib memiliki semua plot yang dapat disesuaikan dan mengangumkan, seperti plot gasis, plot sebaran, histogram, dan masih banyak lagi. Melalui Matpolib, para ilmuwan data dapat membuat visualisasi yang ekspresif dan informatif untuk membantu mereka mengekplorasi dan mempresentasikan data mereka. Matpolib sangat cocok untuk siapa saja yang bekerja dalam analisi data.
4. Seaborn
Seaborn juga cukup keren! Seaborn adalah sebuah library untuk visualisasi data statistic yang dibangun di atas Matpolib, jadi, dengan Seaborn, kita bisa membuat grafik yang keren dan informatif dengan mudah. Seaborn juga memiliki fitur-fitur canggih seperti plot kotak, plot biola, dan plot gabungan. Seaborn juga memiliki tema dan palet warna bawaan yang dapat membuat grafik kita menjadi lebih menarik
5. Scikit-learn
Scikit learn adalah library yang sangat bagus untuk machine learning. Scikit-learn menyediakan banyak alat untuk klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan pengurangan dimensi. Antarmukanya juga sangat mudah digunakan untuk mengimplementasikan berbagai algoritma machine learning. Itulah mengapa banyak orang di dunia akademis dan industri yang suka menggunakan Scikit-learn, karena sangat fleksibel dan dokumentasinya sangat lengkap.
6. TensorFlow
adalah library open-source yang sangat popular untuk machine learning dan deep learning. Ia memiliki kerangka kerja yang sangat bagus, flesibel dan elegan untuk membangun dan menerapkan model machine learning. Dan bagian terbaiknya? TensorFlow memiliki banyak sekali alat dan API untuk user pemula dan profesional, sehingga semua orang bisa ikut berperan. user sangat menyukai TensorFlow karena TensorFlow dapat diskalakan, serbaguna, dan terintegrasi dengan library dan alat lain secara mulus.
Beginning Application Development with TensorFlow and Keras
7. Keras
Keras adalah API jaringan saraf tingkat tinggi, yang dibangun di atas TensorFlow, yang menyederhanakan proses pembuatan model deep learning. API ini menawarkan antarmuka yang ramah pengguna dan berkelanjutan. Desain intuitif Keras dan dokumentasinya yang ekstensif menjadikannya perpustakaan yang sangat baik untuk pemula dalam deep learning.
Applied Deep Learining with Keras
8. PyTorch
PyTorch adalah kerangka kerja deep learning yang sedang menjadi tren. PyTorch menyediakan grafis komputasi yang dinamis dan GPU-nya juga sangat cepat. Jadi, kamu bisa menggunakan PyTorch untuk membangun dan melatih jaringan syaraf dengan segudang alat dan fungsi yang dimilikinya. Yang paling keren adalah, PyTorch mudah digunakan, sangat fleksibel, dan memiliki banyak dukungan dari komunitas!
9. SciPy
SciPy adalah perpustakaan yang sangat lengkap untuk komputasi sains menggunakan Python. Ada berbagai fungsi untuk integrasi numerik, optimasi, pemrosesan sinyal, dan aljabar linier. Dijamin bahwa kamu bisa melakukan banyak hal dengan SciPy. Itu sebabnya, banyak sekali orang yang menggunakan SciPy untuk analisis data dan simulasi di bidang sains dan teknik.
10. NLTK
NLTK, yang merupakan singkatan dari Natural Language Toolkit, adalah sebuah library yang menarik untuk pemrosesan bahasa alami (NLP) dengan menggunakan Python. Membuat pekerjaan kita menjadi lebih mudah dengan menyediakan alat dan sumber daya untuk tokenisasi, stemming, penandaan, penguraian, inferensi semantik, dan banyak hal lainnya. Pada dasarnya, NLTK sangat berguna bagi para ilmuwan data dan peneliti di dunia NLP.
Kesimpulan
10 library teratas ini mempunyai peran penting dalam bidang data science, yang memungkinkan para data scientist untuk memanipulasi data, melakukan tugas-tugas machine learning, memvisualisasikan data, dan melakukan analisis statistik secara efektif. Setiap library memiliki fitur dan keunggulan uniknya masing-masing yang memenuhi kebutuhan dan persyaratan yang berbeda di bidang data science. Menjelajahi dan menguasai library-library ini dapat secara signifikan meningkatkan keterampilan dan kemampuan data science inxpeople.
Jika Inxpeople tertarik untuk berlatih dan memperluas pengetahuanmu di bidang data science, Inixindo menyediakan lingkungan belajar yang mendukung dengan instruktur yang berpengalaman dan proyek-proyek praktis. Bergabung dengan Inixindo dan tingkatkan kemampuan data science kamu.
