7 Rekomendasi Terbaik Library Python untuk Data Science

Di dunia pemrograman, library adalah kumpulan kode yang sebelumnya sudah dikompilasi nantinya bisa dipakai dan diterapkan dalam sebuah program. Library Python merupakan kumpulan modul yang isinya adalah kumpulan kode yang dapat digunakan dalam program yang berbeda secara berulang kali. Mengetahui rekomendasi terbaik library Python untuk data science  dapat membantu Anda menggunakan salah satu library yang cukup populer dalam bidang data science ini.

Rekomendasi Library Python Terbaik

Dengan adanya library, pemrograman Python menjadi lebih sederhana dan nyaman bagi programmer, sebab mereka tidak perlu menulis kode yang sama berulang kali untuk program yang berbeda. Dalam berbagai bidang, seperti pembelajaran mesin, visualisasi data, aplikasi manipulasi gambar dan data, khususnya data science, library Python memainkan peran vital. Yuk, simak beberapa rekomendasi terbaik library Python untuk data science  berikut ini!

1. TensorFlow

Rekomendasi terbaik library Python untuk data science yang pertama adalah TensorFlow. Platform end-to-end open-source untuk membuat aplikasi machine learning atau komputasi numerik cepat ini dibuat dan dirilis oleh Google. Sebagai library dasar, TensorFlow dapat dimanfaatkan secara langsung untuk merangkai deep learning atau menyederhanakan proses yang dibangun di atas TensorFlow dengan library wrapper.

TensorFlow memiliki beberapa fitur utama, salah satunya melibatkan array multidimensi yang mampu bekerja sangat efisien dengan ekspresi matematika yang mumpuni. Selain itu, TensorFlow juga menawarkan komputasi GPU atau CPU dengan kode serupa yang dapat dieksekusi pada kedua arsitektur, serta memberikan dukungan jaringan saraf yang dalam dan konsep machine learning.

2. SciPy

SciPy (Scientific Python) merupakan jenis library open-source yang fungsinya adalah untuk perhitungan ilmiah tingkat tinggi. Selain bekerja untuk menangani masalah komputasi yang kompleks, SciPy juga dibangun di atas jenis library NumPy.

Jika Anda menggunakan NumPy, Anda dapat melakukan pengurutan dan pengindeksan data array, sementara kode data numerik disimpan di SciPy. SciPy juga banyak digunakan oleh para developer dan engineer.

3. NumPy

NumPy (Numerical Python) merupakan library Python yang dipakai untuk bekerja dengan array. Library ini juga mempunyai fungsi yang bekerja dalam domain aljabar linier, transformasi fourier, dan matriks. Dibuat pada 2005 oleh Travis Oliphant, NumPy adalah proyek open source. Jadi, Anda bisa menggunakannya secara bebas.

Python memang memiliki daftar yang melayani tujuan array, tapi prosesnya begitu lambat. Itulah sebabnya NumPy menyediakan objek array sehingga bisa 50 kali lebih cepat daripada daftar tradisional yang tersedia di Python.

4. Pandas

Pandas merupakan jenis library penting bagi para data scientist. Struktur data tingkat tinggi yang fleksibel serta berbagai alat analisis disediakan oleh library untuk machine learning yang bersifat open source ini.

Jika Anda menggunakan Pandas, akan lebih mudah bagi Anda untuk menganalisis data, manipulasi data, dan melakukan pembersihan data. Pandas mendukung sejumlah jenis operasi, mulai dari penyortiran, penggabungan, pengindeksan ulang, literasi, konversi data, visualisasi, hingga agregasi.

5. Matplotlib

Matplotlib memiliki tanggung jawab merencanakan data numerik, membuatnya digunakan dalam analisis data. Library Python yang bersifat open source ini juga mampu mengelompokkan angka-angka dengan definisi tinggi, misalnya seperti histogram, diagram lingkaran, grafik, scatterplot, dan lain-lain.

6. XGBoost

Anda bisa menggunakan library ini untuk menerapkan algoritma pembelajaran mesin di bawah kerangka Gradient Boosting. XGBoost bersifat portabel, fleksibel, dan efisien, menawarkan tree boosting paralel untuk menyelesaikan banyak masalah ilmu data yang dihadapi oleh tim. Keuntungan XGBoost lainnya adalah developer bisa menjalankan kode serupa di lingkungan utama, seperti SGE, Hadoop, dan MPI.

7. Seaborn

Seaborn dibuat atas dasar Matplotlib dan menjadi alat pembelajaran Python yang berguna untuk memvisualisasikan model statistik (heatmaps dan jenis visualisasi lain yang merangkum data dan menggambarkan distribusi keseluruhan). Jika Anda menggunakan library ini, Anda bisa menikmati manfaat dari galeri visualisasi yang luas (termasuk yang kompleks, seperti deret waktu, plot gabungan, dan diagram biola).

Kesimpulan

Library Python berisi kumpulan modul berupa kode yang bisa dipakai dalam program berbeda secara berulang kali. Oleh karena itu, pemrograman Python lebih sederhana dan nyaman bagi programmer. Python juga lebih populer daripada bahasa pemrograman lain karena sangat produktif dan memiliki banyak jenis library yang mumpuni, seperti TensorFlow, SciPy, NumPy, Pandas, Matplotlib, XGBoost, dan Seaborn.

Anda dapat mempelajari bahasa pemrograman Python dan berbagai jenis library-nya di pusat pendidikan data science, Algoritma Data Science School. Menawarkan kurikulum yang disusun oleh para ahli, Anda bisa memperdalam data science dan membuka peluang pekerjaan yang lebih baik. Di sini, Anda juga bisa mempelajari topik lain seputar data science yang disampaikan oleh para ahli dan profesional. Yuk, daftar sekarang!

Referensi:

• dataquest - 15 Python Libraries for Data Science You Should Know (diakses pada tanggal 27 Juni)
• builtin - 20 Python Libraries Every Data Scientist Needs to Know (diakses pada tanggal 27 Juni)
• simplilearn - Top 10 Python Libraries For Data Science for  (diakses pada tanggal 27 Juni)