5 Library Python Terbaik untuk Data Science

Data science menjadi salah satu bidang yang semakin banyak digunakan untuk mengolah data dan mengambil keputusan berdasarkan informasi yang tersedia.

Menariknya, Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling populer untuk kebutuhan tersebut.

Salah satu alasannya adalah banyaknya library Python untuk data science yang bisa membantu proses pengolahan data, analisis, visualisasi, hingga machine learning.

Dengan library tersebut, Anda tidak perlu membuat semuanya dari awal.

Lalu, apa saja library Python terbaik untuk data science? Berikut beberapa library yang paling banyak digunakan dan cocok dipelajari, terutama bagi yang baru mulai belajar data science.

Perbedaan Library dan Framework

Ketahui juga bahwa python punya library dan framework loh.

Lalu apa bedanya dari kedua istilah itu? Cara paling mudah memahaminya adalah:

Library = kita memanggil library.
Framework = framework mengatur bagaimana aplikasi kita berjalan.

Misalnya Anda sedang membuat aplikasi web.

Dengan library, Anda bisa memilih fungsi tertentu dan menggunakannya sesuai kebutuhan. Sementara dengan framework, Anda biasanya mengikuti struktur dan mekanisme yang sudah ditentukan framework tersebut.

Jadi, library memberikan alat, sedangkan framework memberikan kerangka kerja.

Analogi Sederhananya

Bayangkan Anda ingin membangun sebuah rumah.

Library seperti memiliki kotak perkakas. Anda bebas mengambil palu, obeng, atau alat lainnya sesuai kebutuhan. Cara Anda membangun rumah tetap Anda yang menentukan.

Sedangkan framework seperti membeli rumah dengan struktur yang sudah dibuat. Anda masih bisa mengatur banyak hal di dalamnya, tetapi harus mengikuti struktur dasar yang sudah tersedia.

5 Library Python untuk Data Since

Sudah paham bedanya library dengan framework? Gass, ini beberapa library pendukung python untuk data since:

NumPy

Library NumPy atau Numerical Python merupakan library yang banyak digunakan untuk perhitungan numerik.

NumPy menyediakan struktur data berupa array yang dapat digunakan untuk mengolah data dalam jumlah besar dengan lebih efisien.

Untuk menambahkan NumPy, gunakan perintah:

pip install numpy

Kemudian import di Python:

import numpy as np 

data = np.array([10, 20, 30, 40]) 
print(data)

Kelebihan NumPy:

• Cepat untuk operasi numerik.
• Cocok untuk mengolah array dan matriks.
• Menjadi dasar bagi banyak library data science lainnya.

Kekurangannya:

• Kurang nyaman untuk mengolah data berbentuk tabel.
• Membutuhkan pemahaman dasar tentang array dan operasi numerik.

Pandas

Jika NumPy cocok untuk perhitungan numerik, Pandas lebih cocok untuk mengolah data berbentuk tabel.

Pandas menyediakan DataFrame yang bentuknya cukup mirip dengan tabel pada Excel.

Install Pandas dengan:

pip install pandas

Contoh sederhananya:

import pandas as pd 

data = { "nama": ["Andi", "Budi", "Citra"], "nilai": [80, 75, 90] } 

df = pd.DataFrame(data) 

print(df)

Pandas juga sangat berguna untuk membaca file CSV, Excel, membersihkan data, melakukan filter, hingga menggabungkan beberapa dataset.

Kelebihan Pandas:

• Mudah digunakan untuk data berbentuk tabel.
• Mendukung CSV, Excel, JSON, dan berbagai format data.
• Sangat populer dalam proses data cleaning dan analisis.

Kekurangannya:

• Penggunaan memori bisa cukup besar untuk dataset yang sangat besar.
• Performa dapat menurun ketika menangani data berukuran sangat besar.

Matplotlib

Data akan lebih mudah dipahami jika disajikan dalam bentuk grafik. Untuk kebutuhan tersebut, Anda bisa menggunakan Matplotlib.

Install dengan:

pip install matplotlib

Matplotlib dapat digunakan untuk membuat grafik batang, garis, scatter plot, histogram, dan berbagai visualisasi lainnya.

Baca juga: Operator pada Python: Mengenal Jenis dan Cara Menggunakannya

Kelebihan:

• Sangat fleksibel.
• Banyak jenis grafik yang tersedia.
• Cocok untuk membuat visualisasi data secara detail.

Kekurangan:

• Sintaksnya terkadang cukup panjang.
• Membutuhkan waktu untuk memahami berbagai pengaturan grafik.

Seaborn

Seaborn juga digunakan untuk visualisasi data. Library ini dibangun di atas Matplotlib sehingga dapat digunakan bersama Matplotlib.

Install:

pip install seaborn

Seaborn sangat menarik ketika Anda ingin membuat visualisasi statistik dengan kode yang relatif sederhana.

Kelebihan:

• Grafik terlihat menarik dengan kode yang lebih sederhana.
• Cocok untuk visualisasi statistik.
• Terintegrasi dengan Pandas dan Matplotlib.

Kekurangan:

• Fleksibilitasnya tidak sebesar Matplotlib untuk beberapa kebutuhan khusus.
• Tetap perlu memahami Matplotlib untuk melakukan kustomisasi tertentu.

Scikit-learn

Jika Anda mulai masuk ke machine learning, Scikit-learn merupakan salah satu library Python yang sangat layak dipelajari.

Install dengan:

pip install scikit-learn

Library ini menyediakan berbagai algoritma seperti linear regression, logistic regression, decision tree, random forest, clustering, dan masih banyak lagi.

Kelebihan:

• Banyak algoritma machine learning tersedia.
• Dokumentasi dan komunitasnya besar.
• Relatif mudah digunakan untuk pemula.

Kekurangan:

• Tidak ditujukan untuk deep learning berskala besar.
• Untuk model yang sangat kompleks, Anda mungkin membutuhkan library lain.

Mana Library Python yang Sebaiknya Dipelajari?

Tidak perlu mempelajari semuanya sekaligus. Jika Anda baru mulai belajar data science dengan Python, urutan yang cukup masuk akal adalah:

NumPy → Pandas → Matplotlib/Seaborn

NumPy dapat menjadi dasar untuk memahami pengolahan data numerik. Setelah itu, Pandas bisa digunakan untuk mengolah dataset.

Matplotlib dan Seaborn membantu membuat visualisasi, sedangkan Scikit-learn dapat dipelajari ketika mulai masuk ke machine learning.

Pada akhirnya, library terbaik bukan berarti harus menggunakan semuanya. Pilih library berdasarkan kebutuhan proyek.

Untuk analisis data, Pandas mungkin menjadi pilihan utama. Untuk visualisasi, Matplotlib dan Seaborn sangat membantu.

Sementara untuk machine learning, Scikit-learn menjadi salah satu pilihan yang populer.

Dengan memahami beberapa library tersebut, proses belajar data science menggunakan Python akan menjadi jauh lebih mudah karena banyak pekerjaan yang sebelumnya harus dibuat secara manual sudah dapat dilakukan dengan bantuan library.