SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

1 Hari 9 Jam 41 Menit 21 Detik

3 Kesalahan Pemula Saat Belajar Bahasa Pemrograman

Belajar Data Science di Rumah 13-Februari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/artikel-1-2024-02-13-160908_x_Thumbnail800.jpg

Pemula dalam belajar data sering kali mengalami kesalahan dalam mempelajari bahasa pemrograman seperti Python dan SQL karena cenderung tergesa-gesa untuk memahami konsep-konsep yang lebih kompleks tanpa memperhatikan fundamental dasar. Salah satu kesalahan yang sering terjadi pada pemula adalah langsung terjun ke konsep tingkat lanjut tanpa memahami dasar-dasar bahasa pemrograman dengan baik. Hal ini dapat menyebabkan kebingungan saat mencoba menerapkan konsep-konsep yang lebih tingkat lanjut. Selain itu, kurangnya pemahaman yang kuat tentang fundamental dapat menyebabkan penulisan kode yang salah atau tidak efisien.


Selain itu, pemula seringkali mengalami kesulitan karena kurangnya praktik yang cukup dalam menyelesaikan masalah-masalah nyata. Mereka mungkin memahami konsep-konsep dasar secara teoritis, tetapi tidak memiliki pengalaman praktis dalam mengaplikasikannya dalam project nyata. Kurangnya praktik ini dapat menyebabkan pemahaman yang dangkal dan kurangnya kepercayaan diri dalam menyelesaikan tugas-tugas yang kompleks. Oleh karena itu, penting bagi pemula untuk memperhatikan dasar-dasar bahasa pemrograman dan melibatkan diri dalam latihan praktis yang berkelanjutan untuk memperdalam pemahaman mereka dan meminimalkan kesalahan dalam proses belajar.


1. Kesalahan Urutan Operasi Matematika


Dalam Python, urutan operasi matematika harus diperhatikan dengan cermat karena setiap operator dievaluasi berdasarkan urutan yang telah ditetapkan secara spesifik. Pertama, ekspresi di dalam kurung dievaluasi terlebih dahulu sebelum operator lainnya. Kemudian, operasi pangkat dievaluasi, di mana eksponen diberlakukan pada operand. Setelah itu, perkalian dan pembagian dievaluasi dari kiri ke kanan, diikuti oleh penambahan dan pengurangan yang juga dievaluasi dari kiri ke kanan setelah perkalian dan pembagian selesai dievaluasi.


Jika kita melakukan kesalah terhadap urutan operasi matematika hal  ini dapat menyebabkan kesalahan dalam perhitungan. Sebagai contoh, jika seseorang memperlakukan penambahan sebelum perkalian, maka hasil perhitungan akan keliru. Oleh karena itu, memahami urutan operasi matematika yang benar sangat penting dalam menulis kode Python yang akurat dan efisien. Dengan mematuhi urutan yang telah ditetapkan, pengembang dapat menghindari kesalahan dalam perhitungan matematika dan memastikan bahwa hasil perhitungan sesuai dengan yang diharapkan.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Kesalahan Penggunaan WHERE dan HAVING


Dalam SQL, kesalahan penggunaan WHERE dan HAVING dapat menghasilkan hasil query yang tidak sesuai dengan yang diinginkan. WHERE digunakan untuk menyaring baris berdasarkan kriteria tertentu sebelum proses pengelompokan data, seperti dengan menggunakan GROUP BY. Hal ini berarti WHERE beroperasi pada baris individual sebelum data dikelompokkan. Di sisi lain, HAVING digunakan untuk menyaring hasil pengelompokan data berdasarkan kriteria tertentu setelah proses pengelompokan dilakukan. Dengan kata lain, HAVING bekerja pada hasil agregat, seperti jumlah atau rata-rata, yang dihasilkan dari pengelompokan data. Kesalahan dalam memahami perbedaan antara WHERE dan HAVING dapat menyebabkan hasil query yang tidak akurat, karena kedua klausa tersebut memiliki fungsi yang berbeda dalam proses pengambilan data dari database.


Ketika menggunakan WHERE, pengguna harus mempertimbangkan kriteria yang ingin diterapkan pada baris-baris individual sebelum data dikelompokkan, sedangkan HAVING digunakan untuk menyaring hasil pengelompokan data berdasarkan agregat yang dihasilkan. Misalnya, WHERE dapat digunakan untuk menyaring baris yang memiliki nilai tertentu sebelum dilakukan pengelompokan, sementara HAVING dapat digunakan untuk mengevaluasi hasil pengelompokan berdasarkan jumlah atau rata-rata. Dengan memahami perbedaan antara WHERE dan HAVING, pengguna dapat menulis query SQL yang lebih tepat dan mendapatkan hasil yang sesuai dengan kebutuhan analisis atau pemrosesan data yang dilakukan.


3. Tidak Menguasai Fundamental Python


Seringkali, pemula dalam pemrograman Python cenderung langsung terjun ke konsep tingkat lanjut tanpa memahami dasar-dasar bahasa pemrograman dengan baik. Ketika hal ini terjadi, mereka mungkin mengalami kesulitan dalam memahami konsep yang lebih kompleks, dan bahkan berisiko menulis kode yang salah atau tidak efisien. Tanpa pemahaman yang kuat tentang fundamental Python seperti sintaks dasar, tipe data, struktur kontrol, dan fungsi dasar, pemula mungkin merasa kebingungan saat mencoba menerapkan konsep-konsep yang lebih canggih seperti pemrograman berorientasi objek, manipulasi data kompleks, atau penggunaan modul dan pustaka eksternal.


Penting bagi pemula untuk membangun fondasi yang kuat dalam pemrograman Python dengan memahami dasar-dasarnya dengan baik sebelum beralih ke konsep-konsep yang lebih maju. Dengan memahami dasar-dasar tersebut, mereka akan lebih mudah memahami konsep-konsep lanjutan dan mampu menulis kode yang lebih efisien, mudah dimengerti, dan lebih mudah untuk dipelajari oleh orang lain. Oleh karena itu, penting untuk memberikan perhatian khusus pada pemahaman fundamental Python sebagai langkah awal yang krusial dalam perjalanan belajar pemrograman.


Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data


4. Asah Skill Python dan SQL Kamu dengan Ikuti DQLab LiveClass

Dalam  Bootcamp Data Analyst wirh Python & SQL, peserta akan menghindari kesalahan yang umumnya terjadi dengan meningkatkan keterampilan mereka melalui pembelajaran dari fundamental hingga praktik dengan proyek-proyek nyata. Mereka akan mendapatkan pemahaman yang kuat tentang SQL dengan fokus pada Google Big Query, termasuk pengenalan terhadap database dan query dasar SQL. Selain itu, peserta juga akan memperdalam pemahaman mereka tentang Python melalui Google Colab, dengan fokus pada dasar-dasar bahasa pemrograman, manipulasi data, dan eksplorasi data (EDA). 


Mereka akan belajar cara membuat visualisasi data yang informatif dan menarik serta membangun dashboard menggunakan Looker Studio untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Selain itu, peserta akan diperkenalkan dengan konsep dasar machine learning dalam data science dan akan dibimbing dalam pembuatan portfolio data yang akan meningkatkan kredibilitas mereka sebagai seorang data analyst. Dengan demikian, Bootcamp ini menyediakan rangkaian materi yang komprehensif untuk membantu peserta membangun keterampilan yang diperlukan untuk menjadi seorang data analyst yang sukses. Atau ikuti  Bootcamp Data Analyst wirh Python & SQL sekarang!

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login