Data scientist adalah profesi yang sangat dinamis dan membutuhkan library Python yang kuat untuk melakukan berbagai tugas. Dalam artikel ini, kita akan membahas 10 library Python yang wajib diketahui oleh setiap data scientist. Dari analisis data hingga pengembangan API, library ini akan membantu Anda dalam membangun karir sebagai data scientist.

1. Pandas

Pandas adalah salah satu library pertama yang akan Anda temui jika Anda terlibat dalam analisis data. Series dan dataframes, struktur data utama pandas, memudahkan proses kerja dengan data terstruktur.Pandas dapat digunakan untuk:

• Membersihkan, mengubah, menggabungkan, dan menyatukan data, sehingga sangat berguna untuk proses pra-analisis dan analisis.
• Menghandle data yang hilang, memfilter data, dan melakukan berbagai operasi untuk membersihkan dan memproses dataset Anda.
• Menggabungkan, menyatukan, dan menggabungkan dataset dalam cara yang fleksibel dan efisien.
• Menggunakan fungsi khusus untuk menghandle data waktu, sehingga lebih mudah untuk bekerja dengan data temporal.

Untuk memulai dengan pandas, Anda dapat mengikuti kursus singkat dari Kaggle tentang pandas.

2. Matplotlib

Setelah Anda melewati tahap analisis, Anda harus memvisualisasikan data untuk memahaminya lebih baik. Matplotlib adalah library visualisasi data pertama yang akan Anda gunakan sebelum pindah ke library lain seperti Seaborn, Plotly, dan lain-lain.Matplotlib dapat digunakan untuk:

• Membuat visualisasi sederhana seperti grafik garis, grafik batang, histogram, plot skala, dan lain-lain.
• Membuat plot yang dapat disesuaikan dengan kontrol yang sangat halus atas setiap aspek gambar, seperti warna, label, dan skala.
• Berfungsi dengan baik bersama library lain seperti Pandas dan NumPy, sehingga lebih mudah untuk memvisualisasikan data yang disimpan dalam DataFrames dan array.

Untuk memulai dengan Matplotlib, Anda dapat mengikuti tutorial-tutorialnya.

3. Seaborn

Seaborn dibangun di atas Matplotlib dan dirancang secara khusus untuk visualisasi statistik dan visualisasi yang lebih mudah. Seaborn memudahkan proses pembuatan visualisasi kompleks dengan antarmuka tingkat tinggi dan terintegrasi dengan baik dengan DataFrames Pandas.Seaborn memiliki:

• Tema dan palet warna bawaan untuk memperbaiki plot tanpa banyak usaha.
• Fungsi untuk membuat visualisasi bermanfaat seperti plot violin, plot pasangan, dan heatmap.

Untuk memulai dengan Seaborn, Anda dapat mengikuti micro-course Data Visualization di Kaggle.

4. Plotly

Setelah Anda nyaman bekerja dengan Seaborn, Anda dapat belajar menggunakan Plotly, library Python untuk membuat visualisasi interaktif.Plotly dapat digunakan untuk:

• Membuat plot interaktif.
• Membangun aplikasi web dan dashboard data dengan Plotly Dash.
• Menyimpan plot ke gambar statis, file HTML, atau mengintegrasikannya ke aplikasi web.

Untuk memulai dengan Plotly, Anda dapat mengikuti guide dasar-dasarnya.

5. Requests

Anda sering harus mengambil data dari API dengan mengirimkan permintaan HTTP, dan untuk ini Anda dapat menggunakan library Requests.Requests sangat mudah digunakan dan membuat pengambilan data dari API atau halaman web menjadi mudah dengan dukungan bawaan untuk pengelolaan sesi, otentikasi, dan lain-lain. Dengan Requests, Anda dapat:

• Mengirimkan permintaan HTTP, termasuk GET dan POST, untuk berinteraksi dengan layanan web.
• Mengelola dan mempertahankan pengaturan di antara permintaan, seperti cookie dan header.
• Menggunakan berbagai metode otentikasi, termasuk dasar dan OAuth.
• Menghandle timeout, retry, dan error untuk memastikan interaksi web yang dapat diandalkan.

Anda dapat merujuk pada dokumentasi Requests untuk contoh penggunaan sederhana dan lanjutan.

6. Beautiful Soup

Scraping web adalah keterampilan yang wajib dimiliki oleh data scientist dan Beautiful Soup adalah library yang paling populer untuk semua hal terkait scraping web. Setelah Anda mengambil data menggunakan library Requests, Anda dapat menggunakan Beautiful Soup untuk menavigasi dan mencari struktur parse, sehingga lebih mudah untuk menemukan dan mengekstrak informasi yang diinginkan.Beautiful Soup sering digunakan bersamaan dengan library Requests untuk mengambil dan memparse halaman web. Anda dapat:

• Memparse dokumen HTML untuk menemukan informasi spesifik.
• Menavigasi dan mencari melalui struktur parse menggunakan idioma Python untuk mengekstrak data spesifik.
• Menemukan dan memodifikasi tag dan atribut dalam dokumen.

Untuk memahami lebih lanjut tentang Beautiful Soup, Anda dapat mengikuti guide komprehensif tentang Beautiful Soup.

7. Scikit-Learn

Scikit-Learn adalah library machine learning yang menyediakan implementasi siap pakai dari algoritma klasifikasi, regresi, clustering, dan penurunan dimensi. Library ini juga termasuk modul untuk pemilihan model, pemrosesan data, dan evaluasi model, membuatnya menjadi alat yang sangat berguna untuk membangun dan mengevaluasi model machine learning.Scikit-Learn juga memiliki modul khusus untuk:

• Pemrosesan data, seperti skala, normalisasi, dan encoding fitur kategori.
• Pemilihan model dan tuning hyperparameter.
• Evaluasi model.

Untuk memulai dengan Scikit-Learn, Anda dapat mengikuti kursus lengkap tentang pembangunan model machine learning dengan Scikit-Learn.

8. Statsmodels

Statsmodels adalah library yang didedikasikan untuk model statistik. Library ini menawarkan berbagai alat untuk mengestimasi model statistik, melakukan uji hipotesis, dan eksplorasi data. Statsmodels sangat berguna jika Anda ingin mengeksplorasi ekonometri dan bidang lain yang memerlukan analisis statistik yang ketat.Anda dapat menggunakan statsmodels untuk:

• Mengestimasi model statistik, melakukan uji hipotesis, dan eksplorasi dataset untuk mendapatkan insight sebelum memodelkan.
• Menggunakan berbagai jenis model statistik, termasuk regresi linier, model linier umum, dan analisis waktu.
• Menggunakan berbagai jenis uji statistik, termasuk uji t, uji kubik, dan uji non-parametrik.
• Menggunakan alat untuk mendiagnosis dan memvalidasi model, termasuk analisis residu dan uji kecocokan.

Untuk memulai dengan statsmodels, Anda dapat mengikuti guide dasar-dasar tentang library ini.

9. XGBoost

XGBoost adalah library gradient boosting yang dioptimalkan untuk kinerja tinggi dan efisiensi. Library ini sangat populer baik dalam kompetisi machine learning maupun dalam praktek sehari-hari. XGBoost cocok untuk berbagai tugas, termasuk klasifikasi, regresi, dan peringkat, serta memiliki fitur untuk regulerisasi dan integrasi lintas platform.Beberapa fitur XGBoost termasuk:

• Implementasi algoritma boosting tingkat tinggi yang dapat digunakan untuk masalah klasifikasi, regresi, dan peringkat.
• Regulerisasi bawaan untuk mencegah overfitting dan meningkatkan umum model.

Untuk memulai dengan XGBoost, Anda dapat mengikuti tutorial XGBoost di Kaggle.

10. FastAPI

Sampai sekarang, kita telah melihat library Python. Mari kita tutup dengan framework untuk membangun API—FastAPI.FastAPI adalah framework web untuk membangun API dengan Python. Library ini ideal untuk membuat API untuk melayani model machine learning, memberikan cara yang kuat dan efisien untuk mengembangkan aplikasi ilmu data.Beberapa fitur FastAPI termasuk:

• FastAPI mudah digunakan dan dipelajari, memungkinkan pengembangan API yang cepat.
• Mendukung penuh program asinkron, membuatnya cocok untuk menangani banyak koneksi simultan.
• Menggunakan fungsi untuk membuat API yang interaktif dan responsif.

Untuk memulai dengan FastAPI, Anda dapat mengikuti tutorial dasar-dasar tentang membangun API dengan FastAPI. Dalam artikel ini, kita telah melihat 10 library Python yang wajib diketahui oleh setiap data scientist. Dari Pandas hingga FastAPI, setiap library ini memiliki tujuan unik untuk meningkatkan efisiensi, skala, dan keberlanjutan dalam ilmu data. Mereka tidak hanya meningkatkan kemampuan analisis tetapi juga berkontribusi pada komunitas lokal dan lingkungan.