4 Rekomendasi Latihan Coding Python Sederhana

Salah satu bahasa pemrograman yang cukup populer akhir-akhir ini adalah Bahasa Python. Hal ini karena, bahasa python adalah bahasa yang dapat membuat dan membangun sebuah situs web, perangkat lunak, mengotomatiskan sebuah projek, dapat melakukan sebuah analisis data dengan berbagai macam script codenya.
Selain itu bahasa ini menjadi populer karena ramah kepada para pemula yang ingin belajar bahasa pemrograman.
Python ini juga tergolong ke dalam bahasa pemrograman open source yang membuatnya mudah untuk diakses oleh semua orang secara cuma-cuma dan juga bahasa ini cukup fleksibel. Dalam bahasa Python ini terdapat beragam jenis codingan mulai dari yang sederhana sampai dengan yang kompleks.
Nah, pada artikel kali ini kita akan membahas codingan sederhana dari bahasa Python ini.
1. Menghitung Luas Segitiga
Dengan menggunakan bahasa Python ini kalian bisa melakukan banyak hal seperti menghitung luas dari sebuah segitiga. Untuk caranya adalah kalian dapat menginput alas dan juga tinggi, lalu hitung luas segitiga dengan menggunakan rumus dari luas segitiga tersebut.
Kemudian kalian dapat menampilkan dua buah angka di belakang koma dengan %0.2f. Untuk lebih jelasnya lagi kalian bisa melihat gambar di bawah ini:
Untuk hasil output dari code tersebut adalah seperti berikut ini:
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Convert Suhu Celcius ke Fahrenheit
Selain dapat menghitung luas sebuah bangun ruang, bahasa Python ini dapat mengkonversikan celcius ke dalam fahrenheit dengan menggunakan kode program.
Mungkin jika kalian masih bingung dengan bagaimana mengubah celcius ke fahrenheit kalian bisa menggunakan program ini, jadi kalian dengan mudah bisa mengkonversikan nilai suhu celcius ke dalam fahrenheit. Untuk sintaksnya sendiri kalian bisa lihat pada gambar di bawah ini:
Hasil outputan dari sintaks di atas adalah seperti berikut ini:
3. Mengubah Kilometer Menjadi Mil
Bahasa Python juga bisa membuat sebuah program untuk mengkonversikan satuan jarak yaitu kilometer menjadi mil dengan mudah dan cepat. Sebelum itu, kalian diharuskan mengetahui nilai faktor konversi terhadap satuan yang akan digunakan nanti, disini karena kita akan mengubah kilometer menjadi mil.
Maka kita akan menggunakan nilai konversinya yaitu 0.621371. Untuk sintaks yang akan kita pakai yaitu seperti berikut ini:
Hasil output dari kode yang kita pakai yaitu seperti gambar di bawah ini:
Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL
4. Menentukan Bilangan Ganjil atau Genap
Kalian juga dapat menggunakan bahasa Python ini untuk menentukan bilangan ganjil atau genap dengan menggunakan fungsi if else. Disini kalian perlu menambahkan operator % untuk bisa mengetahui apakah bilangan yang kalian masukkan bilangan yang habis dibagi nol apa tidak.
Jika bilangan tersebut habis dibagi nol, maka bilangan tersebut termasuk ke dalam bilangan genap, jika sebaliknya, maka bilangan tersebut termasuk ke dalam bilangan ganjil. Berikut untuk sintaksnya:
Hasil outputnya seperti berikut ini:
Salah satu skill yang bisa kamu mulai perlajari adalah bahasa python. Karena python termasuk kategori high level language, syntax-syntaxnya juga mudah dipahami khususnya untuk pemula.
Kamu juga ngga perlu khawatir jika kamu belum memiliki pengalaman tentang bahasa python sebelumnya, kamu tetap bisa mengasah pemahaman mendasar kamu tentang python, kamu bisa bergabung dalam rangkaian modul DQLab yang berjudul “Python for Data Professional Beginner”.
Modul ini terdiri dari 3 part yang bisa kamu selesaikan secara bertahap loh.
Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn. Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago machine learning bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar bersama Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!
Postingan Terkait
Menangkan Kompetisi Bisnis dengan Machine Learning
Pentingnya Machine Learning dalam Industri Bisnis
Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab
Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.