5 Library Python yang wajib kalian ketahui di tahun 2022 (part 1) !!

Hallo Sobat OSC !! Bagi kalian yang bergelut didalam dunia programing pasti sudah tidak asing lagi dengan bahasa pemograman yang satu ini, yaitu Python. Python merupakan salah satu bahasa pemograman yang sangat populer dan paling banyak digunakan saat ini. Python digunakan secara resmi oleh sebagain besar perusahaan sebagai bahasa pemograman utama mereka. Tidak hanya perusahaan besar, Python juga banyak digunakan oleh banyak developers baik yang masih pemula maupun yang sudah berpengalaman sekalipun. Alasan utama mengapa Python lebih disukai oleh banyak orang daripada bahasa pemograman lain yang pertama adalah karena sintaks Python yang sangat mudah untuk dipelajari dan dibaca, yang kedua adalah Python merupakan bahasa pemograman serbaguna, yang memungkinkan para developers untuk membuat beragam aplikasi hanya menggunakan satu bahasa pemograman, alasan ketiga dan yang merupakan keunggulan Pyton paling berguna adalah karena Python memiliki koleksi library yang lengkap. Nah dalam artikel ini kita akan membahas beberapa library Python terbaik yang harus diketahui dan digunakan oleh para developers saat ini, terutama di tahun 2022. Mari Simak 5 library Python terbaik berikut ini.

1. TensorFlow

TensorFlow merupakan sebuah framework deep learning paling populer. TensorFlow bersifat open-source dan merupakan sebuah library yang memiliki performa tinggi untuk melakukan komputasi numerik. TensorFlow biasanya digunakan untuk pembuatan project machine learning dan deep learning. TensorFlow dikembangkan oleh para peneliti yang ada di tim dari Google Brain dari organisasi Google AI dan saat ini digunakan oleh para peneliti untuk pembuatan algoritma machine learning dan oleh fisikawan untuk melakukan komputasi matematika yang kompleks.

2. NumPy

NumPy adalah salah satu library yang paling banyak digunakan untuk tugas-tugas yang melibatkan komputasi ilmiah modern, serta banyak digunakan dalam project yang berhubungan dengan data science dan machine learning. Antarmuka array adalah fitur terbaik dan terpenting dari NumPy. Numpy memperkenalkan objek untuk array dan matriks multidimensi, serta beberapa fungsi yang memungkinkan pengembang untuk melakukan fungsi matematika dan statistik tingkat lanjut pada array tersebut, dengan kode yang sesedikit mungkin. Oleh sebab itu, banyak sekali library yang menggunakan array NumPy sebagai input dan output dasarnya. NumPy saat ini lebih banyak digunakan oleh para developers dalam penerapan data science.

3. Pandas

Mirip dengan NumPy, Pandas adalah library machine learning di python yang populer dikalangan developers, karena memiliki performa yang tinggi. Pandas saat ini banyak digunakan untuk memecahkan masalah Data Science dan Machine Learning modern. Pandas membantu para developers untuk memanipulasi dan menganalisis kumpulan data yang besar, tanpa harus mempelajari bahasa pemrosesan data khusus seperti R. Salah satu fitur hebat yang dimiliki library ini adalah kemampuan untuk menerjemahkan operasi kompleks dengan hanya menggunakan satu atau dua perintah. Pandas memiliki begitu banyak metode bawaan seperti untuk mengelompokkan, menggabungkan data, dan memfilter, serta fungsionalitas deret waktu. Pandas berkerja baik dengan data yang tidak lengkap, berantakan, dan tidak berlabel yaitu jenis data yang mungkin sering kalian temui di dunia nyata.

4. Keras

Keras adalah API deep learning tingkat tinggi yang dikembangkan oleh Google untuk mengimplementasikan neural networks atau jaringan saraf tiruan. Keras relatif mudah dipelajari dan digunakan, karena menyediakan frontend Python dengan abstraksi tingkat tinggi, sekaligus memiliki beberapa opsi back-end untuk tujuan komputasi. Keras disematkan di TensorFlow dan dapat digunakan untuk menerapkan deep learning dengan cepat karena menyediakan modul bawaan untuk semua komputasi neural network. Keras digunakan sebagai interface untuk library TensorFlow, sehingga sebelum menginstall Keras, disarankan untuk menginstall backend engine dari TensorFlow. Keras juga menyediakan banyak set data yang telah diproses sebelumnya dan pre-trained model terkenal seperti NIST, VGG, Inception, SqueezeNet,ResNet, dll. Secara tidak sadar kita sudah sering berinteraksi dengan aplikasi yang dibuat dengan Keras, yaitu aplikasi Netflix dan Uber. Keras juga sering dipakai oleh para peneliti deep learning dan telah dipakai di organisasi ilmiah besar seperti CERN dan NASA.

5. PyTorch

PyTorch adalah library Python yang memungkinkan developers berkerja dengan project yang melibatkan Machine Learning, Deep Learning, dan Neural Networks. PyTorch menawarkan kecepatan, fleksibilitas, dan pendukung built-in untuk akselerasi GPU kepada developers, serta API yang kaya untuk memecahkan masalah aplikasi yang terkait dengan neural networks. PyTorch dikembangkan oleh kelompok riset artificial intelligence Facebook. Saat ini PyTorch lebih sering digunakan untuk penelitian, pengembangan, dan penerapan aplikasi yang memanfaatkan teknologi canggih seperti Computer Vision dan Natural Language Processing. Jika diperlukan, PyTorch juga dapat dipasangkan dengan baik dengan library canggih seperti NumPy,SciPy, dan Cython.

Jika library atau framework kesukaan kalian tidak masuk dalam daftar di atas, jangan merasa tersinggung. Python menyediakan banyak sekali library sehingga tidak mungkin untuk memasukkan semua yang penting bahkan dengan 100 list library. Library diatas hanyalah contoh kecil dari tools yang tersedia untuk developers Python. Setelah kalian memutuskan library mana yang akan kalian gunakan, saya sarankan untuk mengunjungi dokumentasi pada website resmi library tersebut untuk melihat bagaimana cara kerjanya. Nantikan library yang paling sering digunakan pada artikel selanjutnya.