PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

0 Hari 3 Jam 24 Menit 44 Detik

Belajar Data Science: Kenali Dasar Bahasa Pemrograman Python yang Cocok bagi Pemula

Belajar Data Science di Rumah 21-September-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/0aceb80887efeaea32999322439afc2e_x_Thumbnail800.jpg

Pentingnya peran seorang praktisi data dalam proses pengambilan keputusan, tentu membuat profesi ini sangat dibutuhkan suatu perusahaan. Adapun kunci sukses berkarir sebagai seorang praktisi data, yakni kemampuan dalam mengolah dan menganalisa datanya dengan baik. Kemampuan dalam mengolah data tentu menjadi kunci bagi kamu yang ingin berkarir sebagai praktisi data. Selain itu, seorang praktisi data juga dituntut untuk bisa menghasilkan insight yang menarik terhadap data yang telah dianalisa.

Dengan tingginya minat pada profesi praktisi data di era industri 4.0 ini menuntut kamu untuk bisa menguasai ilmu data dengan baik. Untuk memulai karir sebagai praktisi data, kamu tentu perlu belajar dan berlatih Data Science secara mendalam. Salah satu pemahaman yang kamu perlukan dalam mengolah data adalah penggunaan bahasa pemrograman.

Di dalam dunia pemrograman, terdapat satu bahasa yang populer dan biasa dipakai yaitu Python. Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang bisa kamu pelajari untuk memulai karir sebagai praktisi data. Lalu apa itu Python dan mengapa Python cocok bagi pemula? Yuk, kita simak pembahasan lebih lanjut terkait Bahasa Pemrograman Python!

 

1. Bahasa Pemrograman Python Mendukung IoT (Internet of Things)

Python merupakan salah satu bahasa pemrograman tingkat tinggi yang diracik oleh Guido van Rossum. Bahasa pemrograman ini dapat diterapkan di berbagai platform dan berkaitan dengan Data Science, Machine Learning, dan Internet of Things (IoT). Bahasa pemrograman Python juga mampu melakukan eksekusi sejumlah instruksi multi guna secara langsung dengan metode orientasi objek. Selain itu, Python juga menggunakan semantik yang dinamis untuk memberikan tingkat keterbacaan pada syntax.

Python sendiri banyak digunakan untuk pembuatan program yang umum, seperti aplikasi pada smartphone, IoT, games, program CLI, GUI (desktop), aplikasi mobile, web, dan beberapa program lainnya. Kemudahan mempelajari Python tentu menjadi keunggulan tersendiri pada bahasa pemrograman ini untuk kamu pelajari. Dengan struktur sintaks yang rapi dan mudah dipahami, menjadikan Python bisa kamu jadikan langkah awal yang tepat dalam mempelajari bahasa pemrograman.

 

Baca juga: Mulai Belajar Data Science, Perdalam Bahasa Pemrograman Python yang Cocok untuk Pemula

 

2.  Cocok untuk Pemula: Open Source dan Cross Platform

Dengan bahasa pemrograman dan sintaknya yang mudah untuk dipahami dan dipelajari ini, membuat Python sangat direkomendasikan bagi pemula yang baru mulai belajar Data Science. Selain mudah dipelajari, Python juga bersifat open source dalam penggunaannya, sehingga kamu akan memudahkan kamu untuk mempelajari lebih dalam terkait penerapan bahasa pemrograman Python. Selain itu, Python bisa diunduh secara gratis dan bebas untuk dikembangkan dan didistribusikan.

Selain itu, Python juga digunakan di berbagai bidang pengembangan seperti produk, software, maupun pada aplikasi. Contoh yang paling populer ialah penerapannya pada website dan internet, seperti HTML, email processing, dan FTP. Bahasa pemrograman Python juga mampu untuk melakukan analisis data dari database Big Data. Dengan menyediakan dukungan struktur kode, bahasa pemrograman Python juga dapat mempermudah pengembangan suatu software.

Python juga dapat dipakai di berbagai sistem operasi seperti Linux, Windows, UNIX, Mac OS, dan lainnya yang disebut sebagai cross platform. Artinya pengguna tidak perlu mengubah program yang ada pada sistem agar Python dapat dipakai pada sistem operasi yang digunakan. Hal ini menjadi salah satu alasan mengapa Python cocok untuk pemula di kalangan praktisi data.

 

3. Populer di Kalangan Praktisi Data

Tidak diragukan lagi, kemudahan penggunaan Python pada proses pengolahan data membuat bahasa pemrograman ini populer di kalangan praktisi data. Python merupakan bahasa pemrograman yang paling tepat untuk kamu pelajari ketika ingin mendapatkan ilmu coding. Dengan banyaknya fitur yang dimiliki Python, tentu menjadi alasan lain mengapa bahasa pemrograman ini sangat diminati oleh pemula yang ingin belajar Data Science.

Keunggulan lainnya dari Python yaitu memiliki banyak library. Library merupakan suatu istilah kode tambahan yang tersedia di Python yang memiliki fungsi masing-masing. Library mempermudah penggunanya dalam membuat program tanpa harus menuliskan kode dari paling dasar. Beberapa library pada Python yang sangat sering digunakan dan membantu dalam proses Data Science seperti, sklearn, pytorch, tensorflow dan lain sebagainya.

Dengan bergabung bersama platform edukasi online DQLab, kamu berkesempatan untuk belajar Data Science secara praktis dan aplikatif. DQLab juga telah berkolaborasi dengan beberapa praktisi data yang ahli dibidangnya untuk memberikan kamu pengalaman belajar yang terstruktur dan interaktif. Jadi tunggu apa lagi? Yuk, mulai belajar bersama DQLab dan bangun portofolio datamu untuk mempersiapkan diri berkarir di industri data!

 

Baca juga: Yuk, Belajar Python untuk Bangun Portofolio Data Mu bersama DQLab!

4. Yuk, Mulai Belajar Python dan Asah Kemampuan Datamu bersama DQLab Sekarang!

Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data. 

Sign up sekarang di DQLab.id dan nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" untuk menikmati pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

 

Penulis : Frindy Johana

Editor : Annissa Widya Davita

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login