2 DAYS ONLY FLASH SALE 5.5
Belajar Data Science 3 Bulan hanya 99K!

1 Hari 12 Jam 8 Menit 29 Detik

4 Kegunaan Python Dalam Dunia Pemrograman

Belajar Data Science di Rumah 03-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-kamis-01-2024-05-03-143202_x_Thumbnail800.jpg

Python, bahasa pemrograman serbaguna dan ramah bagi semua level developer, telah menjadi salah satu bahasa yang paling diminati dalam beberapa tahun terakhir. Dikembangkan pada tahun 1991 oleh Guido van Rossum, Python memiliki popularitas yang luar biasa di berbagai kalangan di seluruh dunia. Keberhasilan Python tidak hanya terletak pada kemudahan pemahaman sintaksisnya, tetapi juga pada ekosistemnya yang kaya dan beragam.


Dengan filosofi "dibaca oleh manusia", Python didesain untuk memprioritaskan keterbacaan kode, yang membuatnya menjadi pilihan ideal bagi pemula dan profesional sekaligus. Bahasa pemrograman yang satu ini menawarkan pendekatan yang intuitif dalam menyelesaikan masalah pemrograman, sehingga users-nya dapat lebih fokus pada logika aplikasi daripada terjebak dalam detail teknis.


Ada banyak project atau tugas yang bisa dilakukan dengan bantuan Python. Berikut adalah empat kegunaan utama Python dalam dunia pemrograman yang telah dirangkum oleh DQLab. Penasaran? Yuk kita simak bersama!


1. Pengembangan Web dan Frameworknya yang Kuat

Python memiliki sejumlah framework web yang kuat, seperti Django dan Flask, yang memudahkan pengembangan situs web dan aplikasi web. Django, sebagai contoh, menawarkan pendekatan yang cepat dan efisien dalam pembuatan situs web, dengan menyediakan berbagai alat dan fitur bawaan yang mempercepat proses pengembangan. Sementara itu, Flask menonjolkan fleksibilitasnya yang tinggi, yang membantu developer untuk untuk membangun aplikasi web dari yang sederhana hingga yang kompleks.

Python


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Pengembangan Kecerdasan Buatan (AI) dan Data Science

Python telah menjadi bahasa yang dominan dalam pengembangan artificial intelligence dan data science. Dukungan library seperti TensorFlow, Keras, dan PyTorch mempermudah pembuatan dan pelatihan model AI. Selain itu, library-library lain seperti NumPy, Pandas, dan Matplotlib menyediakan alat yang kuat untuk analisis data, visualisasi, dan manipulasi array numerik, menjadi alasan mengapa python menjadi Python pilihan utama bagi para data scientist.


Python


3. Automatisasi Tugas dan Scripting

Python sangat cocok untuk otomatisasi tugas-tugas rutin dan scripting. Dengan sintaksis yang mudah dipahami dan dukungan untuk berbagai tugas seperti pengelolaan file, pengiriman email, atau interaksi dengan database, Python menjadi pilihan yang ideal untuk menulis skrip-skrip kecil yang dapat menghemat waktu dan tenaga. Selain itu, Python juga dapat digunakan untuk membuat bot yang dapat menjalankan tugas-tugas tertentu secara otomatis, seperti menjawab pertanyaan umum atau melakukan tindakan berdasarkan pada pola tertentu.


4. Pengembangan Permainan dan Aplikasi Desktop

Meskipun tidak sepopuler dalam hal pengembangan game seperti bahasa-bahasa khusus seperti C++ atau Java, Python tetap menjadi pilihan yang menarik dalam pengembangan game dan aplikasi desktop. Dengan bantuan library seperti Pygame atau Panda3D, Python dapat digunakan untuk membuat permainan yang menarik dan interaktif. Selain itu, dengan framework seperti PyQt atau Tkinter, Python dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi desktop lintas platform dengan user interface yang menarik dan responsif.


Python


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


Dengan kegunaan yang beragam ini, tidaklah mengherankan jika Python menjadi bahasa yang sangat populer di berbagai kalangan, khususnya para developer dan scientist. Kemampuannya yang serbaguna dan komunitas yang aktif membuatnya menjadi pilihan yang tak tergantikan dalam berbagai proyek.


Yuk perdalam pemahaman Python kamu bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


Penulis: Galuh Nurvinda K


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login