Popularitas Python untuk ilmu data dapat dimengerti karena ini adalah bahasa sumber terbuka yang ramah pengguna yang sangat cocok untuk bekerja dengan kumpulan data besar. Selain itu, pengguna Python mendapat manfaat dari komunitas yang terlibat untuk mendapatkan dukungan. Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi mengapa Python telah menjadi bahasa yang digunakan untuk ilmu data dan bagaimana itu digunakan dalam aplikasi pembelajaran mesin [ML] dan kecerdasan buatan [AI].
Python dalam Ilmu Data, AI, dan ML
Python sangat ideal untuk ilmu data karena fleksibilitasnya dan ekosistem paket sumber terbuka yang kaya. Ini digunakan untuk memfasilitasi pembersihan, persiapan, dan analisis banyak tipe data. Menggunakan Python dan ekosistem sumber terbukanya, ilmuwan data dapat mengungkap pola, hubungan, dan tren baru dalam data besar dengan lebih efisien menggunakan teknik seperti analisis statistik, visualisasi data, dan algoritme pembelajaran mesin.
Data scientist mengandalkan Python untuk pengembangan aplikasi AI dan ML. Pustaka AI dan ML Python membantu ilmuwan data bekerja dengan fungsi matematika yang kompleks, pemrosesan gambar, perencanaan 2D, dan banyak lagi. Pustaka Python populer untuk proyek AI dan ML termasuk Pandas, Numpy, SciPy, TensorFlow, XGBoost, Pytorch, dan Scikit-learn.
Apa yang Membuat Python Ideal untuk Aplikasi Ilmu Data?
Python adalah bahasa pemrograman berorientasi objek [OOP] serba guna dengan beberapa karakteristik yang membuatnya ideal untuk ilmu data.
Fleksibilitas
Python adalah bahasa pengkodean tingkat tinggi yang serbaguna. Selain aplikasi ML dan AI, Python umumnya digunakan dalam analitik data, rekayasa data, dan pemrosesan gambar. Ini juga menjadi tujuan untuk pengembangan aplikasi web yang cepat, sebagian besar didorong oleh pustaka sumber terbuka baru seperti Streamlit, yang memungkinkan pengguna membuat aplikasi web hanya dengan menggunakan Python.
Kemudahan penggunaan
Tidak seperti banyak bahasa pengkodean, Python memiliki kurva belajar yang landai. Ini sangat berharga bagi para profesional yang bekerja dalam ilmu data yang mungkin tidak memiliki pengalaman menulis kode yang luas. Gaya Python yang sederhana dan sangat mudah dibaca menggunakan lebih sedikit baris kode daripada banyak bahasa lain untuk mencapai tujuan yang sama. Python ditulis dan dibaca seperti bahasa alami, membuatnya mudah dibaca dan dipahami.
Dukungan yang luas
Sebagai bahasa sumber terbuka yang dikelola oleh Python Software Foundation [PSF], Python mendapat manfaat dari basis pengguna yang antusias dan sangat terampil. Sumber daya online yang ekstensif tersedia untuk membantu pengguna mempelajari, memecahkan masalah, dan mengembangkan cara baru untuk menerapkan bahasa ini. PSF menyelenggarakan berbagai forum di situs webnya dengan akses ke lebih dari 1.600 grup pengguna Python lokal yang tersedia melalui Python Wiki
Platform-agnostik
Python tidak tergantung platform, memungkinkannya berjalan di hampir setiap sistem operasi; . Kemampuan ini sangat penting bagi organisasi yang menghargai fleksibilitas dan tidak ingin dikunci dalam sistem berpemilik.
Aplikasi Dunia Nyata untuk Python
Python adalah multi-alat sejati, ideal untuk diterapkan di berbagai aplikasi. Berikut adalah beberapa contoh bagaimana itu digunakan hari ini.
Prediksi permintaan untuk manufaktur
AI dapat membantu produsen lebih akurat memahami seperti apa permintaan di masa depan, meningkatkan manajemen inventaris. Alat AI berbasis Python dapat dengan cepat menganalisis data historis untuk memprediksi perubahan preferensi konsumen, tren yang akan datang, atau perubahan ekonomi makro yang kemungkinan akan memengaruhi permintaan produk tertentu di masa mendatang
Rantai pasokan dan logistik
Python berguna dalam aplikasi yang dirancang untuk meningkatkan kinerja rantai pasokan dan jaringan logistik. Algoritme pembelajaran mesin dapat membantu memberikan kemampuan pengiriman jarak jauh yang canggih untuk vendor dan konsumen individu. Dengan mengoptimalkan rute pengiriman dan memberikan detail status pengiriman yang lebih akurat dan terkini kepada pelanggan, perusahaan dapat meningkatkan kinerja tepat waktu sambil memangkas biaya
Analitik prediktif dalam perawatan kesehatan
Python juga digunakan dalam industri kesehatan. Program analitik prediktif melatih data historis, menggunakan apa yang telah mereka pelajari untuk membuat prediksi berdasarkan pola dan tren yang terungkap dalam data. Salah satu penggunaan yang menarik dari teknologi ini adalah menganalisis kumpulan data pasien untuk meramalkan kemungkinan pasien tertentu mengembangkan penyakit atau gangguan tertentu. Menggunakan catatan pasien dalam jumlah besar untuk melatih, algoritme dapat membantu dokter menemukan penyakit lebih cepat, memberikan peluang berharga untuk mendiagnosis dan merawat kondisi medis pada tahap awal
Menerapkan Python Langsung di Kepingan Salju
Snowflake Data Cloud membuat ilmu data menjadi sederhana. Snowpark, sekarang tersedia secara umum, memungkinkan pengembang untuk menerapkan kode Python langsung di Snowflake. Sebagai bagian dari Snowpark, repositori Anaconda yang terintegrasi menyediakan komunitas ilmuwan data, insinyur data, dan pengembang Python yang berkembang dengan akses mudah ke paket Python open-source. Hal ini memungkinkan mereka membangun jaringan pipa data yang aman dan dapat diskalakan serta alur kerja pembelajaran mesin [ML] langsung di dalam mesin kinerja elastis Snowflake. Mempercepat laju inovasi memungkinkan tim Anda untuk berkolaborasi pada satu salinan data Anda yang sama, sekaligus mendukung bahasa pemrograman pilihan semua orang secara native. Dengan kontrol tata kelola dan fitur keamanan tingkat perusahaan yang terkelola sepenuhnya di semua alur kerja, organisasi dapat mengelola perpustakaan dengan kontrol tata kelola penuh sambil mencegah akses jaringan yang tidak diinginkan