Gambar dari Freepik
 

Python menduduki posisi tertinggi dalam dunia ilmu data, namun banyak calon ilmuwan data (dan bahkan veteran) yang hanya mengetahui kemampuan sebenarnya dari Python. Untuk benar-benar menguasai analisis data dengan Python, Anda harus melampaui dasar-dasarnya dan menggunakan teknik canggih dirancang untuk manipulasi data yang efisien, pemrosesan paralel, dan memanfaatkan perpustakaan khusus.

Kumpulan data yang besar dan kompleks serta tugas-tugas komputasi intensif yang akan Anda hadapi memerlukan lebih dari sekadar keterampilan Python tingkat pemula.

Artikel ini berfungsi sebagai panduan terperinci yang bertujuan untuk meningkatkan keterampilan Python Anda. Kami akan mempelajari teknik untuk mempercepat kode Anda, menggunakan Python dengan kumpulan data besar, dan mengubah model menjadi layanan web. Sepanjang artikel ini, kita akan mencari cara untuk menangani masalah data yang kompleks secara efektif.

Menguasai teknik Python tingkat lanjut karena ilmu data sangat penting dalam pasar kerja saat ini. Sebagian besar perusahaan membutuhkan data scientist yang menguasai Python. Django dan Labu. 

Komponen-komponen ini menyederhanakan penyertaan fitur keamanan utama, terutama di ceruk yang berdekatan, seperti berlari Hosting yang sesuai dengan PCI, membangun sebuah Produk SaaS untuk pembayaran digital, atau bahkan menerima pembayaran di situs web.

Lalu bagaimana dengan langkah praktisnya? Berikut beberapa teknik yang dapat Anda mulai kuasai sekarang: 

Manipulasi Data yang Efisien dengan Pandas

Manipulasi data yang efisien dengan Pandas berkisar pada pemanfaatan objek DataFrame dan Seri yang kuat untuk menangani dan menganalisis data. 

Pandas unggul dalam tugas-tugas seperti memfilter, mengelompokkan, dan menggabungkan kumpulan data, memungkinkan operasi manipulasi data yang rumit dengan kode minimal. Fungsi pengindeksannya, termasuk pengindeksan multi-level, memungkinkan pengambilan dan pemotongan data dengan cepat, sehingga ideal untuk bekerja dengan kumpulan data besar. 

Selain itu, Integrasi Pandas dengan analisis data lainnya dan pustaka visualisasi di ekosistem Python, seperti NumPy dan Matplotlib, semakin meningkatkan kemampuannya untuk analisis data yang efisien. 

Fungsi-fungsi ini menjadikan Pandas alat yang sangat diperlukan dalam perangkat ilmu data. Jadi, meskipun Python adalah bahasa yang sangat umum, Anda tidak boleh menganggap ini sebagai kelemahan. Ini serbaguna dan ada di mana-mana — dan penguasaan Python memungkinkan Anda melakukan segalanya mulai dari analisis statistik, pembersihan data, dan visualisasi hingga hal-hal yang lebih “khusus” seperti menggunakan alat uap dan bahkan pemrosesan bahasa alami aplikasi.

Komputasi Berkinerja Tinggi dengan NumPy

NumPy secara signifikan meningkatkan kemampuan Python untuk komputasi berkinerja tinggi, terutama melalui dukungannya untuk komputasi skala besar dan besar. array multidimensi dan matriks. Hal ini dicapai dengan menyediakan serangkaian fungsi matematika komprehensif yang dirancang untuk operasi efisien pada struktur data ini. 

Salah satu fitur utama NumPy adalah implementasinya di C, yang memungkinkan eksekusi cepat perhitungan matematis kompleks menggunakan operasi vektor. Hal ini menghasilkan peningkatan kinerja yang signifikan dibandingkan dengan menggunakan struktur data dan loop asli Python untuk tugas serupa. Misalnya, tugas-tugas seperti perkalian matriks, yang umum dalam banyak komputasi ilmiah, dapat dijalankan dengan cepat menggunakan fungsi seperti np.dot(). 

Ilmuwan data dapat menggunakan penanganan array yang efisien dan kemampuan komputasi yang kuat dari NumPy untuk mencapai percepatan yang signifikan dalam kode Python mereka, sehingga dapat digunakan untuk aplikasi yang memerlukan komputasi numerik tingkat tinggi.

Meningkatkan Kinerja Melalui Multiprosesing

Meningkatkan kinerja melalui multiproses dengan Python melibatkan penggunaan 'multiproses' modul untuk menjalankan tugas secara paralel di beberapa inti CPU, bukan secara berurutan pada satu inti. 

Hal ini khususnya menguntungkan untuk tugas-tugas yang terikat CPU yang memerlukan sumber daya komputasi yang signifikan, karena memungkinkan pembagian dan eksekusi tugas secara bersamaan, sehingga mengurangi waktu eksekusi keseluruhan. Penggunaan dasar melibatkan pembuatan 'Proses' objek dan menentukan fungsi target untuk dieksekusi secara paralel. 

Selain itu, 'Kolam' kelas dapat digunakan untuk mengelola beberapa proses pekerja dan mendistribusikan tugas di antara mereka, yang mengabstraksi sebagian besar manajemen proses manual. Mekanisme komunikasi antar proses seperti 'Antre' dan 'Pipa' memfasilitasi pertukaran data antar proses, sementara sinkronisasi primitif seperti 'Kunci' dan 'Tiang sinyal' memastikan bahwa proses tidak saling mengganggu saat mengakses sumber daya bersama. 

Untuk lebih meningkatkan eksekusi kode, teknik seperti Kompilasi JIT dengan perpustakaan seperti Numba dapat mempercepat kode Python secara signifikan dengan mengkompilasi bagian-bagian kode secara dinamis saat runtime.

Memanfaatkan Pustaka Niche untuk Analisis Data yang Lebih Baik

Menggunakan pustaka Python khusus untuk analisis data dapat meningkatkan pekerjaan Anda secara signifikan. Misalnya, Pandas sangat cocok untuk mengatur dan memanipulasi data, sedangkan PyTorch menawarkan kemampuan pembelajaran mendalam tingkat lanjut dengan dukungan GPU. 

Di sisi lain, Plotly dan Seaborn dapat membantu membuat data Anda lebih mudah dipahami dan menarik saat membuat visualisasi. Untuk tugas yang lebih menuntut komputasi, perpustakaan seperti LightGBM dan XGBoost menawarkan implementasi yang efisien algoritma peningkatan gradien yang menangani kumpulan data besar dengan dimensi tinggi.

Masing-masing perpustakaan ini berspesialisasi dalam berbagai aspek analisis data dan pembelajaran mesin, menjadikannya alat yang berharga bagi ilmuwan data mana pun.?

Visualisasi data dengan Python telah mengalami kemajuan yang signifikan, menawarkan beragam teknik untuk menampilkan data dengan cara yang bermakna dan menarik. 

Visualisasi data tingkat lanjut tidak hanya meningkatkan interpretasi data tetapi juga membantu dalam mengungkap pola yang mendasarinya, tren, dan korelasi yang mungkin tidak terlihat melalui metode tradisional. 

Menguasai apa yang dapat Anda lakukan dengan Python secara individual sangat diperlukan — namun memiliki gambaran umum tentang caranya platform Python dapat dimanfaatkan sepenuhnya dalam lingkungan perusahaan adalah hal yang pasti akan membedakan Anda dari data scientist lainnya.

Berikut beberapa teknik lanjutan yang perlu dipertimbangkan:

• Visualisasi interaktif. Perpustakaan suka Bokeh dan Plotly memungkinkan pembuatan plot dinamis yang dapat berinteraksi dengan pengguna, seperti memperbesar area tertentu atau mengarahkan kursor ke titik data untuk melihat informasi lebih lanjut. Interaktivitas ini dapat membuat data yang kompleks menjadi lebih mudah diakses dan dipahami.

• Jenis bagan yang kompleks. Selain diagram garis dan batang dasar, Python mendukung tipe grafik tingkat lanjut seperti peta panas, plot kotak, plot biola, dan bahkan plot yang lebih terspesialisasi seperti plot awan hujan. Setiap jenis bagan memiliki tujuan tertentu dan dapat membantu menyoroti berbagai aspek data, mulai dari distribusi dan korelasi hingga perbandingan antar kelompok.

• Kustomisasi dengan matplotlib. Matplotlib menawarkan opsi penyesuaian yang luas, memungkinkan kontrol yang tepat atas tampilan plot. Teknik seperti menyesuaikan parameter plot dengan plt.getp dan plt.setp fungsi atau memanipulasi properti komponen plot memungkinkan pembuatan gambar berkualitas publikasi yang menyampaikan data Anda sebaik mungkin.

• Visualisasi deret waktu. Untuk data temporal, plot deret waktu dapat secara efektif menampilkan nilai dari waktu ke waktu, membantu mengidentifikasi tren, pola, atau anomali pada periode yang berbeda. Perpustakaan seperti Seaborn membuat pembuatan dan penyesuaian plot deret waktu menjadi mudah, sehingga meningkatkan analisis data berbasis waktu.

Meningkatkan kinerja melalui multiproses dengan Python memungkinkan eksekusi kode paralel, menjadikannya ideal untuk tugas-tugas intensif CPU tanpa memerlukan IO atau interaksi pengguna. 

Solusi yang berbeda cocok untuk tujuan yang berbeda — mulai dari membuat diagram garis sederhana hingga dasbor interaktif yang kompleks dan segala sesuatu di antaranya. Berikut ini beberapa yang populer: 

1. Info Gram menonjol karena antarmukanya yang ramah pengguna dan perpustakaan templat yang beragam, melayani berbagai industri, termasuk media, pemasaran, pendidikan, dan pemerintahan. Ia menawarkan akun dasar gratis dan berbagai paket harga untuk fitur lebih lanjut.
2. FusionChart memungkinkan pembuatan lebih dari 100 jenis bagan dan peta interaktif, yang dirancang untuk proyek web dan seluler. Ini mendukung penyesuaian dan menawarkan berbagai opsi ekspor.
3. Plotly menawarkan sintaks sederhana dan beberapa pilihan interaktivitas, cocok bahkan bagi mereka yang tidak memiliki latar belakang teknis, berkat GUI-nya. Namun, versi komunitasnya memiliki keterbatasan seperti visualisasi publik dan estetika yang terbatas.
4. Grafik RAW adalah kerangka kerja sumber terbuka yang menekankan visualisasi data tanpa kode, drag-and-drop, membuat data kompleks secara visual mudah dipahami oleh semua orang. Ini sangat cocok untuk menjembatani kesenjangan antara aplikasi spreadsheet dan editor grafik vektor.
5. Tampilan Qlik disukai oleh ilmuwan data mapan untuk menganalisis data berskala besar. Ini terintegrasi dengan berbagai sumber data dan sangat cepat dalam analisis data.

Menguasai teknik Python tingkat lanjut sangat penting bagi data scientist untuk membuka potensi penuh dari bahasa canggih ini. Meskipun keterampilan dasar Python sangat berharga, menguasai manipulasi data yang canggih, pengoptimalan kinerja, dan memanfaatkan pustaka khusus akan meningkatkan kemampuan analisis data Anda. 

Belajar terus-menerus, menerima tantangan, dan terus mengikuti perkembangan terbaru Python adalah kunci untuk menjadi seorang praktisi yang mahir. 

Jadi, investasikan waktu dalam menguasai fitur-fitur canggih Python untuk memberdayakan diri Anda dalam menangani tugas analisis data yang kompleks, mendorong inovasi, dan membuat keputusan berdasarkan data yang menciptakan dampak nyata.
 
 

Nahla Davies adalah pengembang perangkat lunak dan penulis teknologi. Sebelum mengabdikan pekerjaannya penuh waktu untuk penulisan teknis, dia berhasil—di antara hal-hal menarik lainnya—untuk melayani sebagai programmer utama di sebuah organisasi branding pengalaman Inc. 5,000 yang kliennya termasuk Samsung, Time Warner, Netflix, dan Sony.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.kdnuggets.com/mastering-python-for-data-science-beyond-the-basics?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=mastering-python-for-data-science-beyond-the-basics