Mengenal Python, Bahasa Pemrograman yang Populer di Kalangan Data Analyst

Kamu pernah dengar istilah Python? Eits, ini bukan salah satu jenis ular, ya! Yang kami maksud adalah bahasa pemrograman yang populer di kalangan para data analyst. 

Tidak hanya populer di kalangan data analyst, Python juga populer di kalangan programmer dan developer. Bahkan, bahasa pemrograman ini berhasil mengalahkan bahasa pemrograman lain seperti Java,  Javascript, C, dan R. 

Lantas, apa yang membuat Python menjadi bahasa pemrograman yang populer? Mari kita bahas selengkapnya di artikel ini. Selain itu, artikel ini juga membahas sejarah, fungsi, dan kelebihan Python. Simak sampai akhir, ya!

Berkenalan dengan Python

Python adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk general purpose, misalnya menganalisis data atau membangun website. Python mempunyai beberapa karakteristik yaitu, tergolong bahasa tingkat tinggi, pendekatan berorientasi objek, dan ditulis secara dinamis.

Yang dimaksud ‘bahasa tingkat tinggi’ adalah sintaks Python didesain semirip mungkin dengan bahasa manusia. Hal ini membuat Python menjadi lebih mudah dan cepat dipelajari. 

Lalu, yang dimaksud ‘berorientasi pada objek’ adalah perintah pada coding Python tersusun atas objek-objek kecil. Nah, objek tersebut memiliki karakteristik atau atributnya sendiri. 

Sedangkan, arti dari ‘ditulis secara dinamis’ adalah objek pada Python dapat berupa kumpulan variabel. Variabel tersebut akan diisi beberapa tipe data. Nah, kamu bisa mengubah tipe data dari variabel yang sama tanpa mengalami eror. 

‍

Sejarah Python

Bahasa pemrograman Python diciptakan oleh Guido Van Rossum, seorang programmer asal Belanda sekitar tahun 1990-an. Python merupakan pengembangan dari bahasa pemrograman ABC. 

Pada 2000, Python 2.0 dirilis dengan memperkenalkan fitur-fitur seperti pemahaman daftar dan sistem pengumpulan sampah dengan penghitungan referensi. Setelah itu, Python terus dikembangkan agar lebih kompatibel. Hingga kini, telah dirilis Python versi 3.11 pada 2022. 

Python banyak digunakan oleh perusahaan-perusahaan besar sampai sekarang. Sebut saja Netflix, Amazon, Spotify, Ebay, Slack, Intel, Quora, Dropbox, dan banyak lainnya. 

‍

Mengapa Harus Belajar Python?

Python harus dipelajari, sebab memiliki banyak kelebihan. Berikut beberapa di antaranya:

1. Gratis dan Open Source

Python bersifat gratis dan open source yang artinya dapat digunakan oleh siapa saja. Semua library, modul, atau tools bisa kita gunakan sepuasnya. Python juga bebas digunakan untuk tujuan pribadi maupun komersial. 

2. Mudah Dipelajari

Karena menggunakan bahasa dengan sintaks yang sederhana, maka Python menjadi bahasa pemrograman yang paling mudah dipelajari, bahkan oleh seorang pemula sekalipun. Kemudahan ini membuat Python mempunyai banyak komunitas belajar di mana para anggotanya saling berdiskusi dan berbagi informasi. 

3. Multiplatform

Sebagai bahasa pemrograman yang multiplatform, Python bisa dijalankan di berbagai sistem operasi populer, misalnya Windows, Linux, MacOS, dan lain sebagainya. Jadi, kamu bisa belajar Python tanpa membeli perangkat baru yang kompatibel dengan Python. 

4. Multifungsi

Tidak hanya multiplatform, Python juga multifungsi. Bisa berfungsi untuk membuat aplikasi berbasis desktop, mobile, ataupun web. Bisa berfungsi untuk mengolah data dengan menggunakan Library Numpy, Pandas, Matplotlib, dan lain-lain.  Bisa berfungsi untuk membangun machine learning, Artificial Intelligence (AI), teknologi robotik, dan masih banyak lagi fungsi lainnya. 

‍

Fungsi Python untuk Data Science

1. Data Wrangling

Data science membutuhkan proses pengumpulan data. Nah, data yang dikumpulkan sifatnya masih beragam. Maka dari itu, dibutuhkan manajemen agar menjadi lebih tertata. 

Data wrangling berfungsi untuk mentransformasi data mentah ke dalam bentuk yang lebih rapi. Proses ini bisa dilakukan dengan menggunakan library Python seperti Pandas dan Numpy. 

2. Data Manipulation 

Data manipulation merupakan proses dalam data science untuk menambahkan, menghapus dan memodifikasi data agar layak untuk dianalisis. Proses ini bisa dilakukan dengan menggunakan library di Python. 

3. Data Analysis

Python juga bisa digunakan pada tahap analisis dalam data science. Pada tahap ini, data akan diproses dengan menerapkan metode tertentu untuk memperoleh informasi yang berguna. Beberapa metode tersebut di antaranya adalah  regression, k-means, decision tree, dan lainnya. 

4. Machine Learning

Last but not least, Python bisa digunakan untuk machine learning dalam data science. Machine learning merupakan teknologi canggih yang mampu belajar dengan sendirinya tanpa perlu diprogram ulang secara berkala. Machine learning akan belajar dari data yang diberikan dan memberikan output yang sesuai.

Python menyediakan banyak library yang dapat digunakan oleh machine learning, di antaranya adalah Pandas, Numpy, Scikit-Learn, Keras, dan Tensorflow. Tahapan yang dilalui ketika membangun machine learning adalah sebagai berikut:

• Pengumpulan data.
• Membersihkan, mempersiapkan, dan memanipulasi data.
• Train model untuk melatih model yang digunakan dalam machine learning.
• Test data.
• Validasi model.

Baca Juga: Machine Learning Untuk Bisnis: Kegunaan, Manfaat, Dan Contohnya

Nah, begitulah penjelasan tentang bahasa pemrograman Python serta sejarah, fungsi, dan kelebihannya. Jika kamu tertarik untuk menjadi seorang data analyst, kamu harus menguasai Python. Kamu pasti sudah memahami berbagai kelebihan bahasa pemrograman ini, bukan?

Kabar baiknya, kamu bisa mempelajari Python di Bootcamp Data Analyst di Kuncie. Selama 8 minggu, kamu akan belajar Python secara lengkap. Mulai dari dasar operasinya, data manipulation, data visualization, machine learning, numpy library, dan banyak lainnya. 

Kamu juga akan dibimbing oleh pengajar profesional secara intensif, dibantu membangun portofolio, mendapat sertifikat, rekaman kelas, perluasan networking, dan rekomendasi kerja. Tunggu apa lagi? Ayo, daftar Bootcamp Data Analyst di Kuncie sekarang juga!

‍