Apa Itu Pemrograman Python? Tips Pemula Langsung Paham

Pernah nggak sih Sahabat DQ merasa kagum melihat grafik interaktif, prediksi cuaca yang akurat, atau rekomendasi belanja online yang seperti tahu keinginanmu secara real-tie? Ternyata, semua itu nggak lepas dari peran Data Science. Tapi tunggu, apa hubungannya dengan Python? Nah, Python adalah salah satu alat favorit yang dipakai para ahli data untuk mengolah data mentah jadi sesuatu yang punya makna dan dampak nyata.

Di era di mana data sudah menjadi tambang "emas baru", sehingga ketika bisa menguasai Python ibarat kamu memiliki sebuah peta harta karun. Bukan hanya sekadar bahasa pemrograman, Python merupakan pintu gerbang untuk menganalisis data yang lebih menyenangkan dan penuh peluang.

Mulai dari pemula yang tidak memiliki latar belakang IT dan cuma penasaran dengan angka-angka, hingga para profesional yang ingin meningkatkan skill mereka, Python cocok banget untuk semua kalangan.

Dan yang paling seru? Kamu nggak perlu jadi seorang yang jenius dalam bidang coding untuk mulai belajar Python. Sintaksnya yang sederhana dan alat-alat yang sudah tersedia bikin Python jadi seperti main puzzle simpel, seru, tapi tetap menantang. Jadi, kalau kamu mau tahu kenapa Python jadi primadona di dunia data science, ini saat yang tepat. Yuk, kita kupas tuntas bersama!

1. Python: Bahasa Pemrograman Favorit Data Scientist

Python adalah bahasa pemrograman yang paling populer di dunia. Tapi apa yang membuat Python begitu spesial di kalangan data scientist? Salah satu alasan utamanya sudah sangat familiar karena Python memiliki sintaksis yang sederhana dan mudah dimengerti, bahkan untuk mereka yang belum pernah belajar coding sebelumnya. Dalam dunia data science yang penuh dengan angka, statistik, dan algoritma, memiliki alat yang mudah digunakan tentu sangat membantu.

Selain itu, Python juga sangat fleksibel. Bahasa ini tidak hanya digunakan untuk analisis data, tetapi juga untuk membangun aplikasi web, mengembangkan kecerdasan buatan, hingga membuat skrip sederhana untuk mengotomasi tugas-tugas sehari-hari.

Dalam data science sendiri, Python berfungsi sebagai alat untuk mengolah data mentah menjadi informasi berharga. Sebagai contoh, Python digunakan untuk memahami perilaku konsumen di dunia e-commerce, memprediksi cuaca, hingga membantu penelitian di bidang medis.

Komunitas Python yang luas juga menjadi salah satu kekuatannya. Ketika menghadapi masalah, kemungkinan besar orang lain sudah pernah menghadapinya dan membagikan solusi mereka di internet. Ini berarti, belajar Python menjadi jauh lebih mudah karena kamu selalu bisa mendapatkan bantuan kapan saja.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

2. Mengapa Python Cocok untuk Pemula di Data Science?

Bagi pemula, belajar Python adalah pilihan yang tepat. Pertama-tama, Python sering disebut sebagai bahasa pemrograman yang "manusiawi" karena cara penulisan kodenya yang mirip dengan bahasa sehari-hari. Misalnya, untuk mencetak tulisan "Halo, dunia!" di layar, kamu hanya perlu mengetik print("Halo, dunia!"). Tidak ada sintaks rumit yang perlu dihafal, sehingga kamu bisa langsung fokus pada logika dan konsep data science itu sendiri.

Selain kemudahan penggunaannya, Python juga didukung oleh banyak sumber belajar yang gratis dan berkualitas. Kamu bisa menemukan ratusan kursus online di platform seperti DQLab, Coursera, edX, atau bahkan YouTube. Banyak tutorial Python untuk pemula yang dikemas secara menarik, dengan latihan-latihan praktis yang langsung membantu kamu memahami konsep dasar.

Keunggulan lain Python adalah ekosistem pustakanya yang luar biasa. Dalam dunia data science, ada beberapa pustaka (atau library) yang sering digunakan. Misalnya, Pandas untuk mengolah data dalam bentuk tabel, NumPy untuk perhitungan matematika yang kompleks, dan Matplotlib atau Seaborn untuk membuat grafik yang menarik.

Library-library ini adalah alasan mengapa Python sangat digemari dalam data science, karena mereka menyediakan alat-alat yang mempermudah pekerjaan, bahkan untuk tugas yang kompleks.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

3. Langkah Awal Belajar Python untuk Data Science

Bagi kamu yang tertarik untuk mulai belajar Python, langkah pertama yang perlu kamu lakukan adalah menginstal beberapa alat penting. Kamu bisa mengunduh Python secara gratis dari situs resminya, dan untuk memudahkan proses belajar, kamu juga bisa menggunakan Jupyter Notebook atau Google Colab. Kedua alat ini memungkinkan kamu untuk menulis dan menjalankan kode Python langsung di browser, sehingga lebih praktis tanpa perlu pengaturan rumit.

Setelah alat-alat tersebut siap, langkah berikutnya adalah mengenal library dasar yang akan sering kamu gunakan dalam data science. Pandas, misalnya, adalah library yang sangat powerful untuk mengolah data. Dengan Pandas, kamu bisa membaca data dari file Excel atau CSV, kemudian mengolahnya menjadi tabel yang rapi.

Misalnya, jika kamu memiliki data penjualan dari sebuah toko, Pandas bisa membantu menghitung total penjualan, mencari rata-rata, atau bahkan membuat grafik sederhana. Contohnya:

Selain Pandas, ada NumPy, yang digunakan untuk operasi matematika tingkat lanjut. Dalam data science, sering kali kamu perlu menghitung rata-rata, variansi, atau korelasi antara dua variabel, dan NumPy adalah alat yang tepat untuk tugas-tugas semacam itu.

Untuk visualisasi data, Matplotlib dan Seaborn adalah pilihan terbaik. Library ini memungkinkan kamu membuat berbagai jenis grafik, mulai dari diagram batang, garis, hingga heatmap yang kompleks. Dengan visualisasi data, kamu bisa menyampaikan informasi dengan cara yang lebih menarik dan mudah dimengerti. Contoh:

Misalnya, bayangkan kamu sedang menganalisis pengeluaran bulananmu. Dengan Python, kamu bisa membaca data pengeluaran dari file, menghitung total pengeluaran, lalu membuat grafik batang yang menunjukkan kategori pengeluaran terbesar. Proses ini tidak hanya membantu kamu memahami data dengan lebih baik, tetapi juga memberikan wawasan yang bisa digunakan untuk mengambil keputusan, seperti mengurangi pengeluaran di kategori tertentu.

Oleh karenanya untuk menguasai Python, jangan takut untuk mencoba proyek kecil. Misalnya, kamu bisa mulai dengan menganalisis data pribadi, seperti catatan keuangan atau daftar film yang sudah kamu tonton. Proyek-proyek sederhana semacam ini tidak hanya membuat belajar jadi lebih menyenangkan, tetapi juga membantu kamu memahami bagaimana Python bisa diterapkan di kehidupan nyata.

Gimana? Kamu ingin mahir menguasai keterampilan untuk menggunakan Python agar menjadi seseorang yang unggul di bidang data dan teknologi? Jangan khawatir! Segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

DQLab juga menyediakan modul berkualitas yang disusun oleh para ahli dengan studi kasus yang bisa membantu kamu memahami cara memecahkan masalah nyata dari berbagai industri. Tak hanya itu, metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang diterapkan, ramah untuk pemula dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari