Lingkungan penelitian berbasis Python

Semakin banyak orang yang berfokus untuk membuat kesimpulan berdasarkan data sebagai tujuan utama pekerjaan mereka, termasuk penelitian ilmiah dan ilmiah.

Untuk menangani data dalam jumlah besar, banyak pengguna mengandalkan perangkat lunak seperti Microsoft Excel atau Google Spreadsheet. Meskipun memiliki banyak potensi, alat bantu ini memiliki banyak kekurangan, termasuk ketidakmampuan untuk memahami data dalam jumlah besar.

Tidak demikian halnya dengan Python. Ini adalah salah satu bahasa pemrograman teratas yang berkembang sangat cepat. Python memiliki banyak manfaat dalam hal penelitian. Kita akan membahasnya dalam artikel ini

Dalam Penelitian, Bagaimana Python Berperan?

Berbagai keterampilan penelitian tersedia bagi para akademisi dan peneliti lainnya. Di antara banyak bahasa pemrograman yang tersedia untuk pemrogram pemula, Python menonjol sebagai salah satu yang paling ramah pengguna dan mudah diakses. Pemrograman dengan Python dapat menyelesaikan berbagai tugas penelitian. Paket-paket sumber terbuka Python dapat membantu para peneliti dalam berbagai cara.

Pengumpulan Data

Python memberi pengguna kontrol penuh atas berbagai aspek proyek penelitian, yang menarik dalam hal pengumpulan data. Survei elektronik dan eksperimen perilaku, misalnya, dapat dibuat dengan lebih mudah untuk mengukur waktu dan menyajikan konten visual atau audio. Intinya, Python memungkinkan Anda untuk mengambil hampir semua data Web menggunakan pemrograman. Satu tempat di mana semua informasi dapat diakses dengan mudah melalui Python.

Pemrosesan dan Manajemen Data

Paket berbasis Python ini menyediakan banyak opsi untuk mengatur dan mengelola data. Aplikasi ini memungkinkan Anda untuk membuat, merelokasi, menduplikasi, atau memodifikasi beberapa file atau folder secara bersamaan. Sebuah modulator dalam Python memungkinkan pengguna berinteraksi dengan sistem operasi komputer, yang bisa sangat membantu untuk menangani sejumlah besar data yang bukan spreadsheet.

Analisis Data

Python juga mampu melakukan berbagai jenis statistik. Paket pandas, misalnya, memungkinkan Anda untuk melakukan perhitungan korelasi Pearson yang cepat di antara kolom-kolom data. Dengan menambahkan pandas dan model statistik serta Scikit-learn, kemampuan analisis data Python telah berkembang secara signifikan.

Apa yang Membuat Python Menjadi Alat Penelitian yang Baik?

Banyak aspek kehidupan kita yang telah diubah oleh komputer dan ponsel pintar di dunia modern, termasuk lingkungan penelitian. Para ilmuwan semakin banyak bermigrasi ke format elektronik untuk menyimpan data, sehingga menghasilkan volume data yang sangat besar.

Bahasa pemrograman Python adalah alat penting bagi para ilmuwan data yang menciptakan solusi untuk berbagai tugas dalam penelitian. Para peneliti dapat memperoleh wawasan yang signifikan dari data menggunakan berbagai alat yang tersedia melalui platform ini. Penelitian dapat diselesaikan dengan lebih cepat dan efisien dengan menggunakan pengkodean daripada membuang banyak waktu untuk tugas-tugas biasa.

Ada banyak sekali kemampuan perluasan yang ditemukan dalam Python. NumPy, pustaka Python yang populer untuk komputasi ilmiah, kini menyertakan F2Py, sebuah paket yang mengonversi subrutin Fortran ke Python. Python juga menawarkan opsi input/output yang sangat baik, khususnya untuk komputasi ilmiah, yang memerlukan penanganan kumpulan data yang besar.
Sejumlah fungsi komputasi ilmiah dibangun ke dalam Python. Ekosistem SciPy, yang terdiri dari pustaka SciPy dan beberapa toolkit 'Scikit-learn' independen, disertakan dalam sebagian besar distribusi Python. Selain klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan pengurangan matriks, pustaka sklearn menyediakan berbagai alat statistik yang efisien.
Visualisasi grafis menjadi mudah dengan pustaka dinamis Python. Matplotlib adalah pustaka plotting berbasis MATLAB untuk Python yang sebagian besar pengguna sudah terbiasa menggunakannya. Sebuah pustaka grafik sumber terbuka, Plotly, menggunakan Plotly.js untuk membuat grafik interaktif tingkat tinggi.
Beberapa fitur otomatisasi tugas tersedia dalam Python. Ada sejumlah paket Python yang memfasilitasi otomatisasi dengan baik berkat fitur skrip bawaannya. Sedikit usaha diperlukan untuk mengotomatiskan tugas-tugas yang memakan waktu dan mencatat data.
Para peneliti baru sering salah menghitung berapa banyak waktu yang akan mereka alokasikan untuk memanipulasi, merombak, dan memproses data mereka. Data munging adalah keahlian Python. Untuk peneliti baru, ini adalah sumber daya yang sangat bagus. Entri duplikat dalam database SQL dapat diidentifikasi dan dihapus menggunakan Python.

Bahasa Python memiliki banyak sekali kegunaan dalam penelitian, namun ini adalah kegunaan yang paling penting. Bahasa ini dapat bermanfaat bagi semua orang, mulai dari pendatang baru hingga ilmuwan berpengalaman. Anda dapat menggunakan Python untuk menyederhanakan pekerjaan serta menghemat waktu atau melakukan penelitian tambahan dengan menggunakannya di masa depan.

Hanya dengan Beberapa Klik, Anda Dapat Mengilustrasikan Angka Ilmiah Anda dengan Tepat

Jadikan ilustrasi ilmiah dan komunikasi Anda lebih efektif dengan infografis. Pikirkan Grafik Alat ini dapat membantu Anda dengan berbagai pilihan desain dan menawarkan akses ke 65.000+ gambar yang akurat secara ilmiah yang relevan dengan ilmu pengetahuan yang lebih luas.