GIMANA MEMULAI KARIER JADI DATA ANALYST?
Simak caranya di webinar GRATIS dan raih DOORPRIZE menarik!
DAFTAR SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 0 Jam 5 Menit 52 Detik 

Belajar Otodidak Python untuk Siap Berkarir 2022

Belajar Data Science di Rumah 27-Maret-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/70ad342dcd1b3ae8813c5d7938ad8e84_x_Thumbnail800.jpg

Pemrograman Python banyak di bahas di berbagai platform media sosial. Bahasa pemrograman ini sebelumnya biasa digunakan developer untuk mengembangkan berbagai program baik yang berbasis web hingga mobile. Namun tidak hanya itu, Python juga populer digunakan untuk data science. Yup, ilmu data science yang sedang naik daun ini merupakan ilmu yang dibangun dengan tujuan mempermudah proses pengolahan data. Proses ini menggunakan metode-metode tertentu agar menghasilkan informasi yang berguna dan dijadikan pedoman dalam pengambilan keputusan. 


Seperti yang banyak diketahui, programming adalah salah satu skill yang wajib dikuasai oleh praktisi data seperti Data Engineer, Data Scientist, dan Data Analyst. Profesi-profesi tersebut menerapkan ilmu data science. Jadi, pastikan bahwa kamu sudah menguasainya jika ingin berkarir di bidang data seperti Python. Data yang sering digunakan dalam data science terbagi dari beberapa jenis yaitu data kuantitatif yang berupa angka atau numerik dan data kualitatif yang berupa narasi atau teks. 


Gambar, suara, video, dan lainnya juga termasuk didalamnya. Oleh karena itu data science diterapkan untuk mengolah data yang sangat banyak dan beragam tersebut. Selain kombinasi tiga bidang ilmu tersebut, dalam data science juga diperlukan pengetahuan bisnis yang baik. Mau belajar otodidak pemrograman Python? Bisa banget! Bagaimana tipsnya? Yuk, simak dibawah ini!


1. Kenapa Harus Python?

Python

Bahasa Python dapat digunakan di berbagai sistem operasi seperti Windows, Linux, dan Mac OS sehingga siapapun bisa menggunakannya. Bahasa Python populer tidak hanya karena mudah dipelajari dan dipahami, tetapi juga karena Python bisa digunakan untuk membuat berbagai program. Dalam data science, Python digunakan untuk berbagai keperluan seperti mengolah big data, menjalankan perhitungan matematika yang kompleks, membuat grafik untuk memvisualisasikan data, dan lainnya. Selain itu Python dapat digunakan untuk membuat website, program GUI (desktop), aplikasi mobile, game, IoT, program untuk hacking, dan lain sebagainya. 


Python memiliki berbagai macam library yang mendukung pekerjaan tersebut. Seperti untuk mengolah data, beberapa library yang sering digunakan yaitu antara lain Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, TensorFlow, dan PyTorch. Oleh karena itu Python tidak hanya dipelajari oleh para talent data, namun semua orang yang perlu menggunakan Python untuk mendukung pengembangan program. Banyak tutorial baik dari blog, youtube, buku, dan lainnya yang membahas bagaimana cara menggunakan bahasa Python untuk kebutuhan tertentu. 


Baca juga: Tutorial Membuat Portofolio Data dari Python Streamlit


2. Cara Menulis Code di Python

Python

Mari kita awali dengan membahas penulisan code di Python yang harus kamu ketahui. Dalam suatu baris code di Python terdapat beberapa bagian yaitu diantaranya sebagai berikut:

  • Identifier atau python identifier adalah nama yang digunakan untuk mengidentifikasi atau memberikan identitas untuk variabel, function, class, module, ataupun object lainnya.

  • Indentasi adalah penulisan yang agak menjorok masuk ke dalam. Kamu harus memahami ini agar terhindar dari error saat menjalankan program. 

  • Statement adalah pernyataan atau instruksi yang diberikan untuk dieksekusi oleh mesin. Penulisan statement di Python tidak diakhiri dengan tanda titik koma (;).

  • Komentar adalah sebuah baris code atau statement yang diabaikan interpreter Python. Komentar dituliskan dengan diawali simbol pagar (#) dan biasanya dituliskan hanya sebagai catatan atau penjelasan suatu baris code.


3. Ikut Pelatihan Data Science

Python

Belajar otodidak pemrograman Python bisa dengan mengikuti pelatihan data science. Contohnya pelatihan yang diberikan oleh Kominfo pada pelatihan Professional Academy yang mencakup beberapa bidang seperti networking, Python, data science, machine learning, dan lain sebagainya. Pelatihan diadakan dalam jangka waktu tertentu biasanya dua sampai tiga minggu dengan durasi pembelajaran sekitar 2 jam. 


Adapun prosedur agar dapat mengikuti pelatihan secara gratis yaitu mendaftarkan diri di situs Digitalent dengan mengisikan data diri sebenar-benarnya. Selanjutnya kamu akan mendapatkan notifikasi untuk mengerjakan tes substansi. Jika hasil tes tersebut bagus, kamu akan mendapatkan notifikasi lagi yang berisi pemberitahuan bahwa kamu diterima mengikuti pelatihan dari Kominfo secara gratis. Setelah selesai mengikuti pelatihan, kamu akan diberikan sertifikat dan bisa kamu upload ke media sosial sebagai pencapaianmu. 


4. Membangun Portofolio Data yang Menarik

Python

Bagi kamu yang ingin menjadi praktisi data seperti Data Engineer, Data Scientist, dan Data Analyst, belajar rutin saja tidaklah cukup. Kamu harus eksplorasi lebih banyak lagi misal jenis data yang ada di industri, metode-metode yang digunakan, dan mulai mengerjakan project-project kecil untuk membangun protofolio datamu. Portofolio data ini cukup penting bagi para talent data untuk membuktikan kemampuan di bidang data. Para recruiter akan melihatnya sebagai nilai tambah yang ada pada dirimu.


Dataset bisa kamu dapatkan dengan web scarping atau bisa juga mengambilnya di situs Kaggle. Portofolio data dapat kamu sesuaikan dengan kebutuhan perusahaan yang ingin kamu lamar. Misalnya perusahaan membutuhkan keahlian bahasa Python, kamu bisa menuliskan portofolio berisi project menggunakan Python.


Baca juga: Belajar Python: Mengenal Array pada Bahasa Pemrograman Python


5. Belajar Python Hingga Mahir Bareng Mentor Data Profesional

Ingin menjadi praktisi data? Salah satu caranya yaitu mengikuti kursus data science. Pilih lembaga kursus yang sesuai dengan cara belajarmu dan juga sesuai budget yang diimiliki. Kursus data science online banyak dicari orang-orang yang tertarik dengan data. Salah satu alasannya adalah fleksibel dalam pembelajarannya. 


Dengan mengikuti kursus online kamu bisa mengatur jam belajarmu sendiri, bisa pagi, siang, atau malam. Jadi waktu belajar tidak bentrok dengan aktivitas lainnya. Yuk, gabung di DQLab.id untuk belajar data science sampai mahir! Bersama mentor data profesional, kamu bisa belajar secara intensif dan fokus upgrade skill yang dibutuhkan di industri. 


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!