Belajar Python Dasar dengan Free Module DQLab, Pemula Wajib Tahu!

Berkarir di bidang data kini memang menjadi incaran banyak orang baik dari yang berlatar belakang IT maupun yang non IT. Profesi di bidang data memiliki jenjang karir dan gaji yang menjanjikan bahkan hingga lima tahun kedepan. Namun kebutuhan in juga perlu diimbangi dengan ketersediaan sumber daya manusianya yaitu para talenta-talenta data yang handal. 

Tidak menutup kemungkinan bagi pemula juga bisa menjajaki profesi data. Beberapa profesi data yang sedang populer saat ini yaitu Data Scientist dan Data Analyst. Untuk mencapai profesi data tersebut kamu wajib memiliki kemampuan tertentu salah satunya adalah pemrograman dengan Python.

Python adalah bahasa pemrograman yang dapat diandalkan untuk data science mulai dari menganalisis data, membuat visualisasi data, hingga membangun machine learning yang sedang naik daun. Bagi pemula yang baru mengenal tentang data, kamu bisa memulai dengan mempelajari Python dasar. Misalnya seperti struktur bahasa Python, variabel, dan tipe datanya. Bingung cari referensi modulenya? Tenang, kamu bisa dapatkan kompetensi Python dasar dengan free module DQLab. Penasaran apa saja yang dibahas? Simak artikel ini sampai akhir, ya!

1. Mengenal Python

Tak kenal maka tak sayang. Oleh karena itu sebelum jauh membahas isi dari Python itu sendiri, lebih baik pahami dulu apa itu Python. Python adalah bahasa pemrograman bersifat open source yang diciptakan oleh Guido van Rossum yang bisa digunakan oleh siapa saja untuk pengembangan program. Python dapat diandalkan untuk pengembangan aplikasi berbasis web, mobile, analisis data, machine learning, dan lainnya. 

Di dunia data Python digunakan sebagai tools yang membantu proses analisis data, visualisasi data, dan perancangan machine learning. Proses ini termasuk dalam ilmu data science. Inilah mengapa praktisi data wajib memiliki kemampuan atau penguasaan yang baik tentang Python. Python dapat dijalankan di berbagai sistem operasi seperti Windows, Linux, dan MacOS. Beberapa IDE untuk menggunakan bahasa Python yaitu IDLE, Jupyter, Spyder, dan Pycharm.

Baca juga: Tutorial Membuat Array Python & List Pada Python untuk Pemula

2. Struktur Bahasa Python

Struktur bahasa pada Python dikenal mudah dipelajari dan dipahami oleh pemula sekalipun. Penjelasan struktur bahasa Python yaitu sebagai berikut:

• Statements adalah instruksi yang diberikan baris per baris untuk dijalankan oleh program.

• Variables untuk menampung data atau informasi.

• Literals adalah data atau informasi yang mengisi suatu variables.

• Operators adalah simbol-simbol yang digunakan untuk operasi tertentu.

• Reserved words adalah kumpulan kata yang memiliki makna khusus dalam Python dan tidak dapat digunakan untuk variables dan literals.

• Whitespace merupakan spasi atau tab untuk menandai serangkaian blok dalam code Python.

• Comments merupakan sekumpulan teks yang dituliskan pada program, biasanya untuk menjelaskan baris code pada program. Ini tidak mempengaruhi hasil dari sebuah program. 

3. Tipe Data Python

Tipe data adalah hal krusial yang harus dipahami para talenta data. Dengan memahami tipe data akan memudahkan dalam penerapan code dan metode yang sesuai. Tipe data pada Python yaitu NoneType, numeric, boolean, sequence, set, dan map. Masing-masing tipe data dibagi lagi kedalam fungsi sebagai berikut.

4. Cara Menggunakan Library Python

Bahasa pemrograman Python memiliki banyak library yang bisa digunakan untuk keperluan data science. Seorang praktisi data harus menguasai library tersebut karena nantinya akan sering digunakan untuk mengolah data. Beberapa library yang sering digunakan dalam data science yaitu sebagai berikut:

• Numpy (Numerical Python) adalah library yang digunakan untuk melakukan komputasi data yang bertipe numerik.

• Library Pandas digunakan untuk memproses data yang meliputi pembersihan data, manipulasi data, hingga melakukan analisis data.

• Matplotlib merupakan library pada Python yang digunakan untuk melakukan visualisasi data menjadi menarik, biasanya menggunakan grafik atau plot yang sesuai dengan data yang dimiliki baik dalam bentuk 2D atau 3D.

• Scikit-Learn merupakan library open source yang sangat baik dalam mendukung berbagai tipe machine learning seperti unsupervised learning dan supervised learning serta sempurna digunakan untuk analisis data dan data mining. 

• Seaborn merupakan library yang dibuat dari matplotlib untuk visualisasi grafik statistik dengan warna yang menarik dan terintegrasi dengan baik dengan pandas.

Cara menggunakan library Python juga mudah, sintaksnya yaitu import nama_library. Contohnya kamu ingin menggunakan library Pandas maka perintahnya adalah import pandas as pd. Perintah ini akan dibaca oleh Python untuk memanggil library Pandas.

Inisial pd umum dipakai saat menggunakan library Pandas. Atau library Matplotlib, sintaksnya yaitu import matplotlib.pyplot as plt. Inisial plt merupakan singkatan umum yang dipakai untuk menyebut matplotlib.

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

Dalam data science, Python punya peran yang sangat penting. Kita dapat menggunakannya untuk memproses data, analisis statistik, memvisualisasikan data, dan membangun machine learning. Jika kamu ingin menjadi praktisi data yang handal, pastikan kamu menguasai Python dengan baik. Pahami dasar-dasar Python sebelum lanjut ke pembelajaran yang lebih advanced. Jangan lupa juga berlatih menerapkan code Python menggunakan berbagai tipe data yang kamu punya atau bisa juga diperoleh dari internet. 

Pembelajaran yang terstruktur akan sangat membantu pemula belajar Python dari nol sehingga punya dasar yang kuat. Yuk, gabung di DQLab.id! Tersedia module Python berisikan materi yang disusun oleh para mentor data profesional dengan bahasa yang mudah dimengerti dan dipelajari oleh pemula. Jangan lewatkan juga event menariknya ya!

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Tags