Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

4 Variasi Belajar dalam Bootcamp Python, Anti Bosan!

Belajar Data Science di Rumah 21-November-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/kv-2-banner-longtail-selasa-01-2023-11-21-162812_x_Thumbnail800.jpg

Bootcamp Python merupakan program intensif dan terstruktur yang dirancang untuk mengenalkan peserta tentang dunia pemrograman dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Tujuan utama dari bootcamp ini adalah membekali peserta tentang keterampilan bahasa pemrograman Python yang diperlukan untuk memasuki dunia pengembangan perangkat lunak atau mengasah keterampilan programming mereka.


Bootcamp python biasanya memiliki durasi yang relatif singkat, berkisar antara beberapa minggu hingga beberapa bulan. Fokusnya pada pemahaman cepat peserta baik pemula maupun yang sudah berpengalaman dan penerapan langsung bahasa pemrograman Python ke studi kasus dan real case industry.


Berbicara tentang bootcamp Python tentunya memiliki variasi dan metode belajar masing-masing. Variasi belajar ini bisa disesuaikan dengan kapasitas peserta yang ada, ketersediaan tenaga pengajar atau instruktur, kurikulum atau silabus yang telah dirancang, maupun daya serap peserta saat mengikuti kelas berlangsung.


Biasanya bootcamp mengadopsi beberapa variasi belajar agar peserta tidak jenuh dan cepat bosan dalam mengikuti setiap kelas maupun materi yang diajarkan oleh data expert selama kelas dilaksanakan. Jika kamu adalah seorang pemula yang ingin memperdalam ilmu dan bahasa pemrograman Python, kamu perlu tahu empat variasi metode belajar yang efektif untuk bootcamp Python agar tidak membosankan dan menghasilkan pengalaman belajar yang menyenangkan.


Apa saja? Simak terus ya sahabat DQLab!


1. Kelas Teori

"Kelas teori" adalah istilah yang digunakan untuk merujuk pada sesi pembelajaran yang lebih terfokus pada pemahaman konsep dan prinsip dasar suatu subjek tanpa langsung melibatkan praktik atau penerapan langsung. Dalam konteks bootcamp Python atau pembelajaran pemrograman, kelas teori akan mencakup pembahasan konsep-konsep dasar, sintaksis, dan aturan dasar bahasa pemrograman Python.

Sumber Gambar: Freecodecamp


Kelas teori dapat diikuti dengan sesi praktek di mana peserta bootcamp akan menerapkan konsep-konsep yang telah mereka pelajari melalui proyek atau latihan. Ini membantu peserta untuk menggabungkan pengetahuan teoritis dengan keterampilan praktis dalam menulis kode Python yang sesungguhnya.


Kombinasi kelas teori dan praktik adalah strategi pembelajaran yang efektif untuk membangun pemahaman yang mendalam tentang bahasa pemrograman Python.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Proyek Praktis

"Proyek praktis" adalah suatu kegiatan di mana peserta bootcamp atau pembelajaran pemrograman diberi tugas untuk menerapkan konsep-konsep yang telah mereka pelajari ke dalam suatu proyek yang nyata atau aplikasi yang dapat dijalankan.


Tujuan dari proyek praktis adalah memberikan pengalaman langsung dalam menghadapi tantangan pengembangan perangkat lunak sehari-hari dan memungkinkan peserta untuk mengaplikasikan pengetahuan teoritis mereka.


Contoh proyek praktis dalam bootcamp Python mungkin mencakup pembuatan aplikasi web sederhana, analisis data menggunakan pustaka seperti Pandas, pengembangan game kecil dengan Pygame, atau pembuatan bot untuk media sosial menggunakan API Python.


Proyek-proyek ini memberikan konteks praktis untuk pemahaman konsep dan membangun kepercayaan diri peserta dalam pengembangan perangkat lunak menggunakan Python.


3. Challenge dan Kompetisi

"Challenge" dan "kompetisi" dalam konteks bootcamp Python atau pembelajaran pemrograman merujuk pada kegiatan yang dirancang untuk menguji dan meningkatkan keterampilan peserta melalui tantangan atau perlombaan. Tujuan utamanya adalah memberikan pengalaman yang menantang dan memotivasi peserta untuk mengembangkan keterampilan mereka secara lebih komprehensif.


Challenge dan kompetisi adalah elemen penting dalam pembelajaran pemrograman karena memberikan peserta kesempatan untuk menguji diri mereka sendiri, meningkatkan keterampilan secara cepat, dan merasakan kegembiraan dari pencapaian ketika menyelesaikan tugas atau bersaing dengan peserta lain.


Python

Sumber Gambar: Tes


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


4. Diskusi dan Kolaborasi

"Diskusi" dan "kolaborasi" dalam konteks bootcamp Python atau pembelajaran pemrograman merujuk pada interaksi aktif antara peserta, baik dengan sesama peserta maupun dengan instruktur. Ini merupakan bagian penting dari lingkungan pembelajaran yang mendukung pertukaran ide, pemecahan masalah bersama, dan pengembangan keterampilan sosial serta teknis.


Diskusi dan kolaborasi menciptakan atmosfer yang mendukung dan mendorong pembelajaran berbasis komunitas, di mana peserta dapat saling memberdayakan dan membantu satu sama lain. Melalui diskusi, peserta dapat memahami perspektif yang berbeda, sementara kolaborasi memungkinkan mereka mengaplikasikan pengetahuan mereka dalam situasi nyata. Keduanya merupakan elemen kunci dalam pendekatan pembelajaran yang interaktif dan inklusif.


Hai sahabat DQ, ingin jago dalam bahasa pemrograman Python? Atau bingung buat pilih bootcamp yang cocok dengan kebutuhan, kesibukan, dan ingin belajar lebih lanjut? Kalian bisa belajar melalui program Bootcamp Live Class yang disediakan oleh DQLab. Live Class adalah salah satu metode pembelajaran paling tepat yang ditawarkan DQLab agar Sahabat DQ bisa mulai belajar Python.


Tidak hanya Python, bahkan di sini kalian juga bisa belajar SQL yang juga menunjang pemahaman kalian di bidang Data Science. Apa saja manfaat mengikuti Live Class ini?

  • Variatif dan komplit. Variatif karena terdiri dari kelas pemula sampai advance. Komplit karena tidak hanya belajar teori tapi juga praktik. 

  • Materi dan rekaman dapat diakses selamanya.

  • Mendapatkan dukungan dari awal. Live Class memberikan kelas persiapan untuk memastikan kalian siap mengikuti kelas

  • Dibimbing dengan mentor berpengalaman.

  • Mendapatkan komunitas baru yang saling mendukung.


Tunggu apalagi? Yuk segera daftarkan diri kalian atau Sign Up dan nikmati semua manfaat di atas!


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login