Apakah Bahasa Pemrograman Python Sulit untuk Pemula?

Sebagai calon data scientist, tentunya menguasai bahasa pemrograman adalah suatu keharusan. Namun tak dapat dimungkiri bahwa Python merupakan salah satu bahasa favorit untuk keperluan pengolahan dan analisis data. Python menjadi favorit karena fleksibilitasnya dan kemampuannya untuk menangani berbagai tugas data science dengan efisien.

Selain itu, ekosistem Python yang kaya akan library seperti NumPy, Pandas, dan Scikit-learn memungkinkan calon data scientist untuk dengan mudah mengakses alat-alat yang diperlukan untuk analisis data, machine learning, dan visualisasi data.

Dengan berbagai fitur dan library yang mendukung, Python memudahkan analisis data, pemodelan, hingga visualisasi. Namun, bagi seorang pemula dan calon data scientist, apakah benar mempelajari bahasa pemrograman Python itu sulit? Untuk menjawabnya, artikel ini akan memberi kamu pemahaman lebih lanjut terkait beberapa aspek terkait kesulitan apa yang mewarnai proses pembelajaran bahasa pemrograman Python pada konteks data science.

Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Apa itu Bahasa Pemrograman Python

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang diciptakan oleh Guido van Rossum dan pertama kali dirilis pada tahun 1991. Python terkenal karena sintaksnya yang sederhana dan mudah dipahami, membuatnya menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling populer di dunia.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Kelebihan Bahasa Pemrograman Python

Ada beberapa kelebihan yang bisa kamu peroleh jika kamu sungguh-sungguh mempelajari bahasa pemrograman Python. Berikut adalah penjelasannya:

• Sintaks yang Mudah Dipahami

  Python dikenal dengan sintaks yang bersih dan mudah dipahami. Ini menjadi salah satu alasan utama mengapa Python dianggap sebagai bahasa pemrograman yang ramah bagi pemula. Dibandingkan dengan bahasa lain seperti R atau Java, Python memiliki struktur kode yang lebih intuitif, sehingga memudahkan proses belajar

• Library dan Framework yang Kaya

  Python menawarkan berbagai library dan framework yang khusus dikembangkan untuk data science, seperti:

  • NumPy dan Pandas untuk manipulasi data.

  • Matplotlib dan Seaborn untuk visualisasi data.

  • Scikit-learn untuk machine learning.

  • TensorFlow dan PyTorch untuk deep learning.

  Library-library ini menyediakan fungsi dan metode yang siap pakai, sehingga mempercepat proses pengembangan dan analisis data.

• Komunitas yang Aktif dan Sumber Belajar yang Melimpah

  Python memiliki komunitas yang besar dan aktif. Hal ini berarti ada banyak sumber belajar yang tersedia, mulai dari dokumentasi resmi, tutorial online, kursus, hingga forum diskusi. Kemudahan akses terhadap sumber belajar ini membuat proses mempelajari Python menjadi lebih mudah.

3. Tantangan dalam Mempelajari Python untuk Data Science

Selain kelebihan, ada pula tantangan yang kerap menjadi batu sandungan saat mempelajari bahasa pemrograman Python untuk data science.

1. Pemahaman Konsep Dasar Pemrograman

Bagi yang benar-benar baru dalam dunia pemrograman, memahami konsep dasar seperti variabel, loop, kondisi, dan fungsi mungkin menjadi tantangan awal. Meskipun sintaks Python relatif sederhana, pemahaman konsep dasar pemrograman tetap memerlukan waktu dan latihan.

2. Memahami Konsep Data Science

Selain belajar Python, seorang data scientist juga perlu memahami konsep-konsep dasar data science, seperti statistik, analisis data, dan machine learning. Mempelajari Python hanya sebagian dari perjalanan; pemahaman mendalam tentang data science itu sendiri juga diperlukan.

3. Penanganan Data yang Kompleks

Saat bekerja dengan data yang besar dan kompleks, tantangan teknis seperti optimasi kinerja dan manajemen memori mungkin muncul. Meskipun Python menyediakan berbagai alat bantu, pengguna perlu belajar cara mengoptimalkan kode agar efisien.

4. Integrasi dengan Sistem Lain

Data science sering melibatkan integrasi dengan database, API, dan sistem lain. Memahami cara kerja integrasi ini serta penggunaan library terkait seperti SQLAlchemy atau Requests memerlukan waktu dan pengalaman.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

4. Apakah Benar Belajar Bahasa Pemrograman Python itu Sulit?

Secara keseluruhan, belajar Python tidak terlalu sulit jika dibandingkan dengan banyak bahasa pemrograman lainnya, terutama karena sintaksnya yang sederhana dan dukungan komunitas yang kuat. Namun, seperti mempelajari keterampilan baru lainnya, butuh waktu, dedikasi, dan latihan. Dengan sumber daya yang melimpah dan dukungan komunitas, siapa pun yang berkomitmen untuk belajar dapat menguasai Python, khususnya untuk keperluan data science.

Meskipun ada beberapa tantangan, Python tidak terlalu sulit dipelajari di ranah data science, terutama bagi mereka yang memiliki dedikasi dan akses ke sumber belajar yang baik. Sintaks yang mudah dipahami, dukungan library yang kuat, dan komunitas yang aktif membuat Python menjadi pilihan ideal bagi banyak praktisi data science. Dengan latihan yang cukup dan pemahaman mendalam tentang konsep data science, siapa pun dapat menguasai Python untuk keperluan analisis data.

Jadi, apakah kamu 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 atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!

Penulis: Reyvan Maulid