Korelasi Basic Python

Korelasi Basic Python dengan Data Analytics

Data dapat digunakan dalam pengambilan keputusan maupun sebagai bahan penelitian. Data dalam sistem komputer diorganisasikan kedalam suatu hierarki yang dimulai dengan bits, byte, fields, record, file dan terakhir database.

Komponen kunci dari rencana kelangsungan bisnis (BCP) adalah rencana pemulihan bencana yang berisi strategi untuk menangani gangguan TI ke jaringan, server, komputer pribadi, dan perangkat seluler. Rencana tersebut harus mencakup cara membangun kembali produktivitas kantor dan perangkat lunak perusahaan sehingga kebutuhan bisnis utama dapat dipenuhi.

sebuah proses dalam mengelola aset dan arus kas untuk mengurangi resiko kerugian karena tidak dapat membayar kewajiban (liabilitas) secara tepat waktu. Penerapan strategi manajemen aset dan liabilitas yang tepat dapat meningkatkan keuntungan sebuah perusahaan.

Mengapa menggunakan Python?

01

1. Mendapatkan Banyak Dukungan Python memiliki banyak pengikut dan pengguna, serta sering orang gunakan dalam ranah akademis dan industri, yang berarti terdapat banyak library analitis tersedia untuk Anda gunakan. Semakin populer Python, maka semakin banyak juga kontribusi yang penggunaannya berikan`

2. Open Source Python bersifat open source, maka Python grits untuk Anda gunakan. Serta pengembangannya menggunakan model berbasis komunitas. Python memiliki desain yang bisa bekerja pada lingkungan Linux, maupun lingkungan Windows. Ada banyak library Python yang open source seperti Manipulasi Data, Visualisasi Data, Statistik, Matematika, dan masih banyak lagi.

3. Mudah Untuk Anda Gunakan Seperti kita tahu, karena fokus Python pada kesederhanaan serta keterbacaan, Python menjadi salah satu alat yang ideal bagi para programmer pemula. Python menawarkan kelebihan berupa kode-kode yang lebih pendek, dengan bahasa yang lebih manusiawi. Sehingga secara garis besar, Anda menggunakan waktu yang lebih sedikit dalam menulis kode, dan lebih banyak meluangkan waktu untuk brainstorming.

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi, berorientasi objek dan memiliki semantik yang dinamis. Python juga sangat cocok untuk Pengembangan Aplikasi yang Cepat, karena terbangun dalam struktur data level tinggi dan semakin baik ketika dikombinasikan dengan pengetikan dinamis serta pengikatan dinamis.

Dalam ranah data science, Python menjadi favorit banyak orang karena kecepatan, efisiensi, serta ketepatan Python. Python untuk data science semakin menjadi tren, dan mendorong Python dalam menyediakan library dengan beragam fungsi. Sebutan library ada karena fungsi-fungsi dianggap sebagai buku dalam sebuah perpustakaan, dan Anda bisa menggunakan fungsi tersebut sebebasnya. Apabila Anda juga ingin menggeluti jagat data science, Python adalah salah satu yang tidak dapat Anda lewatkan. Begitu pun dalam ranah lain seperti machine learning atau artificial intelligence yang sedang tren, Python memiliki keunggulannya tersendiri.

Bagaimana memperlakukan data?

02

01. Impor data mentah dengan format csv ke Python memakai library yang ada.

02. Lakukan eksplorasi data dan data pre-processing memakai library NumPy dan sklearn. Di sini, Python akan mulai memproses “melihat” data serta memanipulasi data.

03. Setelahnya, visualisasi persebaran data dapat dilakukan memakai library Matplotlib.

04. Buat model data mining memakai fitur machine learning. Pilih metode yang dikehendaki dari opsi (misal, decision tree, neutral network, logisctic regression, dan seterusnya) > jalankan fungsi dalam library yang tersedia. Beberapa library yang bisa Anda pakai pada tahap ini adalah Sci-kit learn, TensorFlow, dan Keras.

05. Lakukan evaluasi model yang sudah dibuat. Evaluasi yang dilakukan seperti mengecek akurasi, presisi, sensitivitas dan spesifitas dari model. Jika Anda memakai Sci-kit learn, hasil perhitungan error rate akan ditampilkan dengan fungsi classification_score.

06. Tahap terakhir adalah merepresentasikan hasil model ke dalam beragam bentuk, seperti web atau plot memakai library khusus seperti graphviz.

Memanfaatkan Python untuk Data Analytics

03

Untuk Data Analyst, bahasa pemrograman Python mempunyai manfaat seperti Data Mining, Data Processing And Modelling dan Data Visualization.

1. Data Mining Library yang digunakan untuk Data Mining di Python adalah Scrapy dan BeautifulSoup. Dengan Scrapy seseorang dapat membangun program khusus yang dapat mengumpulkan data terstruktur dari web. Ini juga banyak digunakan untuk mengumpulkan data dari API. Sedangkan BeautifulSoup digunakan untuk melakukan ekstraksi informasi.

2. Data Processing And Modelling Pada tahap ini 2 library yang digunakan adalah NumPy dan Pandas. NumPy digunakan untuk mengatur kumpulan data besar, membuat operasi matematika dan vektorisasinya pada array lebih mudah. Pandas adalah library yang diperlukan untuk membersihkan data mentah ke dalam sebuah bentuk yang cocok untuk analisis (yaitu tabel).

3. Data VisualizationMatplotlib dan Seaborn banyak digunakan untuk visualisasi data Python. Ini berarti bahwa library tersebut membantu mengubah daftar panjang angka menjadi grafik, histogram, diagram lingkaran dll.

Mendapatkan kemurnian informasi dari tumpukan data

04

Sebagai pengembang, Kamu mungkin ingin menemukan alat terbaik untuk mengotomatiskan tugas harian Kamu. Python bisa menjadi bahasa otomatisasi yang kuat yang harus Anda miliki. Mudah bagi Kamu untuk menghubungkan alat ini dengan instrumen, perpustakaan, dan platform lain yang tersedia saat ini. Setelah Kamu tahu cara menggabungkan semua alat ini, Kamu dapat dengan mudah mengotomatiskan beberapa tugas Kamu.

Ada beberapa fitur yang dapat kamu gunakan untuk mendapatkan data yang tepat di tumpukan data yaitu:Kerangka Robot, Uji-Py, Serpihan, Selenium, Automagica DLL

Mengolah data menggunakan Numpy, Pandas dan Machine Learning!

05

Numpy (Numerical Python) adalah library yang digunakan untuk melakukan komputasi data yang bertipe numerik. Numpy bisa memproses operasi vektor, matriks, dan juga operasi matematika atau statistik. Beberapa tipe data yang ada dalam Numpy yaitu boolean, integer, unsigned integer, dan float. Sintaks untuk menggunakan library Numpy sama dengan library lainnya yaitu import numpy as np.

Library Pandas digunakan untuk memproses data yang meliputi pembersihan data, manipulasi data, hingga melakukan analisis data. Ketika mengolah data tentu kita faktor utama adalah data. Nah, Pandas ini berfungsi mengakses data sumber yang akan kita gunakan. Format file yang dapat dibaca oleh Pandas adalah csv, tsv, dan txt. Dengan Pandas kita juga dapat melakukan proses seperti pada SQL seperti agregasi, join, group by, dan lain-lain.

Pembelajaran mesin (mechine learning), merupakan disiplin ilmu yang menggabungkan perancangan dan pegembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk mengembangkan perilaku yang didasarkan pada data empiris. Pembelajaran mesin adalah bagaimana mengenali secara otomatis pola kompleks dan membuat keputusan cerdas berdasarkan data. Ada beberapa hal yang harus kamu tau saat menggunakan machine learning

1. Text Analysis Machine learning digunakan untuk menganalisa suatu analisa untuk mendapatkan informasi sumber teks, selain itu dapat digunakan untuk mendeteksi keakuratan atau kebenaran teks. Misalnya: – Spam Filteringek – Sentiment Analysis – Information Extraction

2. Image Processing Image processing merupakan tahapan dari pengolahan suatu gambar untuk mendapatkan data dari gambar sehingga dapat diolah atau ditransformasikan, diantaranya adalah: – Image tagging/face detection – Optical Character Recognition (OCR) – Self Driving Cars

3. Finance Machine learning diterapkan dalam bidang finansial untuk membantu memprediksi maupun mengambil keputusan dengan menggunakan: – Stock Trading – Fraud Detection

4. Search and Recomendation Engine Machine Learning bermanfaat untuk memaksimalkan fungsi pencarian dan rekomendasi oleh situs pencari, e-commerce dan media sosial. Contoh penerapannya adalah: – Google – Facebook – Amazon, Lazada, Alibaba, dan lainnya

Thanks for your attention

Any question?