Belajar Python Dasar dengan Free Modul DQLab, Yuk!
Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang banyak digunakan oleh para praktisi data. Bahasa pemrograman ini bukanlah bahasa pemrograman yang baru dibuat. Bahasa ini telah dirilis sejak tahun 1991 oleh Guido Van Rossum.
Awal penciptaan bahasa pemrograman Python di Centrum Wiskunde & Informatika (CWI) yang ada di Belanda ini, bertujuan untuk meneruskan bahasa pemrograman ABC. Meskipun telah ada sejak lama, bahasa pemrograman ini tetap menjadi favorit banyak orang.
Mempelajari Bahasa Pemrograman Python sama hal nya dengan proses mempelajari hal-hal lainnya, dimana harus dimulai dari hal dasar yang bersifat fundamental terlebih dahulu barulah masuk ke bagian yang kompleks dan rumit.
DQLab menyediakan free modul Python yang dapat dimanfaatkan untuk untuk menambah ilmu mengenai hal-hal dasar dari bahasa pemrograman ini. Penasaran dengan isi modulnya? Yuk, simak artikel ini untuk menjawab rasa penasaranmu!
1. Python dan Data Science
Python dan Data Science memiliki kaitan yang cukup erat. Karakteristik yang dimiliki oleh Python membuat bahasa pemrograman ini cocok digunakan untuk menyelesaikan banyak pekerjaan Data Science dengan memanfaatkan library yang ada di dalamnya. Beberapa karakteristik yang dimiliki Python adalah:
Bersifat open source yang artinya bisa diakses oleh semua orang secara bebas dan gratis
General purpose programming, dimana Python merupakan bahasa pemrograman yang cukup fleksibel untuk menjalankan banyak pekerjaan, mulai dari pengolahan data, Machine Learning, pengembangan aplikasi web maupun mobile, membuat game, dan masih banyak lagi
High Level programming Language. Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang mudah untuk ditulis dan dibaca oleh manusia, hal ini karena program Python menggunakan bahasa yang digunakan oleh manusia sehari-hari.
Baca juga: Belajar Coding Python Ramah Pemula Bersama DQLab
2. Library Python yang Umum Digunakan Oleh Praktisi Data
Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang cukup fleksibel untuk menyelesaikan banyak pekerjaan. Tentu saja hal ini dapat terjadi karena banyaknya library yang tersedia di Python untuk memudahkan banyak pekerjaan.
Ada beberapa library yang umum digunakan oleh praktisi data seperti Data Scientist, diantaranya adalah:
Numpy (numerical python) merupakan library yang memudahkan dalam pendefinisian array (1D, 2D, 3D atau nD) dan digunakan untuk komputasi aljabar linier.
Scipy (Scientific Python) merupakan library yang melengkapi numpy untuk keperluan komputasi saintifik lanjut seperti aljabar linier, integrasi dan diferensiasi numerik, transformasi Fourier, optimasi, interpolasi, statistik dan yang lainnya.
Pandas adalah library untuk pengolahan data dalam bentuk tabular (seperti excel) yang merupakan de facto library (pustaka yang umum digunakan dalam prakteknya) bagi data scientist dalam mengolah data dari berbagai sumber seperti file CSV, TSV, Excel, SQL queries, Google BigQuery, SAS, Stata, SPSS, dsb.
Matplotlib digunakan untuk visualisasi dari data ke dalam berbagai bentuk grafik 2D atau 3D, seperti line chart, bar chart, histogram, polar chart, error bar plot, dan jenis grafik lainnya.
Scikit-learn adalah Scipy Toolkit yang ditujukan untuk menghasilkan model prediktif dengan menggunakan machine learning.
Seaborn merupakan library yang dibuat dari matplotlib yang ditujukan oleh visualisasi grafik statistik dengan warna yang menawan, dan terintegrasi dengan baik dengan pandas.
3. Struktur Bahasa Python
Coding Python tentunya terdiri dari beberapa struktur. Agar bisa memahami coding Python dengan baik, hal pertama yang harus kamu pahami adalah memahami struktur dari bahasa pemrograman ini. Beberapa struktur yang akan ditemui dalam Python adalah:
4. Tipe Data Python
Secara garis besar, tipe data yang tersedia pada Python dapat digambarkan seperti bagan ini:
Berikut pembahasan dari masing-masing tipe data yang ada:
Tipe yang pertama adalah NoneType, dimana isinya hanya berisi satu data yaitu None
Numerik, tipe data ini terbagi menjadi dua jenis, yaitu:
Int: Semua bilangan yang ada merupakan bilangan bulat, misalkan -2; 0; 1; 10; 21; dst.
Float: Seluruh bilangan riil yang ditulis dalam bentuk desimal, misalkan -2.45; 0.56, 3.6789; dst.
Boolean, merupakan tipe data yang hanya terdiri dari dua nilai, yaitu True dan False.
Sequence, terbagi lagi menjadi beberapa tipe, yaitu:
str, merupakan tipe data teks yang dapat berupa huruf, kata, frasa, kalimat atau paragraf yang diapit oleh tanda petik satu (") atau petik dua (œ). Misalnya: "saya"; œBelajar Python; dll.
list, merupakan urutan bilangan dan teks yang diapit oleh kurung siku dan masing-masing elemennya dipisahkan dengan koma. Misalnya: [-9.52, None, True, œsaya]
tuple, merupakan urutan bilangan dan teks yang diapit oleh kurung biasa dan masing-masing elemennya dipisahkan dengan koma. Contohnya: (-9.52, None, True, œsaya).
Set, merupakan urutan bilangan dan teks yang diapit oleh kurung biasa dan masing-masing elemennya dipisahkan dengan koma. Setiap elemennya bernilai unik. Misalnya: {1, 4, 4, 3} → {1, 3, 4}.
Map, tipe data ini dikenal juga dengan dictionary dimana berisi key dan value, setiap data akan dipisahkan oleh koma. Misalnya:
person = {"name": "Asrul Harahap", "age": 26}
Baca juga: Belajar Python: Mengenal Array pada Bahasa Pemrograman Python
Selain free modul yang disediakan oleh DQLab, Sahabat DQ juga bisa mempelajari coding Python yang lebih mendalam dan detail dengan mengakses modul Premium yang tersedia di DQLab. Ada banyak sekali pembahasan yang dituang dalam berbagai modul dengan menggunakan bahasa pemrograman Python.
Tidak hanya itu, begitu Sahabat DQ berlangganan modul premium, maka kalian juga bisa menikmati modul pembelajaran dengan menggunakan bahasa pemrograman lainnya, seperti R dan SQL.
Yuk, tunggu apa lagi? Buruan sign up di DQLab!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri