FLASH PROMO 90% + 50%! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 180K
Bebas Akses 65 Modul Data Interaktif, Mentoring, Portofolio Data, dan Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 1 Jam 30 Menit 0 Detik 

Belajar Python Mulari dari NOL dengan Modul Gratis dari DQLab!

Belajar Data Science di Rumah 07-September-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/eb73069ecb02be1a1502c71783dd23d5_x_Thumbnail800.jpg

Belajar Python gratis? Siapa yang tidak tertarik. Bahasa pemrograman ini terbilang cukup banyak dibahas di berbagai platform media sosial. Python 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. Yap, ilmu Data Science yang sedang naik daun ini merupakan ilmu yang dibangun dengan tujuan mempermudah proses pengolahan data.


Untuk memulai mempelajari segala sesuatu ada baiknya dari fundamental atau konsep dasarnya, begitu pula jika kamu ingin belajar Python. Dalam artikel ini kamu akan mendapatkan pemahaman konseptual tentang dasar-dasar pemrograman Python, seperti penulisan variabel dalam Python, struktur bahasa, tipe-tipe data, serta modul dan package pada Python.


Dalam artikel ini kamu akan mendapatkan pemahaman konseptual tentang dasar-dasar pemrograman Python, melalui modul DQLab secara gratis yaitu modul Introduction to Data Science with Python. Nah, kira-kira apa saja ya materi yang akan kamu dapatkan di modul tersebut? Yuk, simak artikel dibawah ini sampai selesai!


1. Membedah Modul Introduction to Data Science with Python

Modul Introduction to Data Science with Python ini bisa dibilang sangat bersahabat untuk dipelajari oleh pemula. Kamu akan menerima materi-materi fundamental bahkan sebelum mulai ngoding kamu juga akan dikenalkan tentang bahasa pemrograman Python.

python


Pada chapter pertama, kamu akan mengenal metode belajar dengan Live Code Editor dan dasar-dasar pemrograman Python. Mulai dari list library pada Python, struktur bahasa Python hingga penggunaan variables dan comments dalam Python.


Adapun list library yang disediakan pada Python yaitu pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn dan scikit-learn. Masih banyak library lainnya yang memiliki kemampuan yang sama atau lebih dari yang telah dijelaskan. Tetapi list library ini adalah library dasar yang wajib dikuasai oleh pemula dalam Data Science sebelum menggunakan library lainnya.


python

Sedangkan, pada chapter kedua modul ini lebih banyak membahas tentang tipe data pada Python dan menerapkan teknik memanggil library pada Python.


Setelah belajar tipe data Python, di chapter ini kamu juga akan belajar cara menggunakan library Python. Sebelum library Python dapat diakses, kamu harus mengimport library-nya dulu. Ada dua cara untuk mengimport library yaitu menggunakan perintah import nama_library atau import nama_library as alias.


Baca juga: Belajar Coding Python untuk Pemula & Praktik Langsung, Yuk!


2. Data Science dan Python

python

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.


3. List Library Python

python


  • Numpy (Numerical Python) adalah library yang memudahkan dalam pendefinisian array (1D, 2D, 3D atau nD) dan juga memiliki fungsi-fungsi untuk aljabar linier.

  • Scipy (Scientific Python) merupakan library yang ditujukan untuk keperluan komputasi saintifik seperti keperluan 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 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, terintegrasi dengan baik dengan pandas.


4. Struktur Bahasa Python

Modul introduction DQLab ini sangat bersahabat untuk pemula, karena sebelum kamu mulai untuk ngoding kamu akan diperkenalkan terlebih dahulu dengan struktur sintaks dalam Python itu seperti apa. 

python

Adapun struktur sintaks dalam Python adalah sebagai berikut: 

  • Statements yaitu, suatu instruksi yang diberikan secara baris per baris

  • Variables yaitu, digunakan untuk menampung atau bertindak sebagai wadah untuk data atau informasi yang kamu miliki

  • Literals yaitu, suatu simbol yang dapat kamu gunakan untuk mengisi suatu variabel

  • Operators yaitu, simbol yang digunakan untuk mengubah nilai suatu variabel dengan menggunakan satu atau lebih variabel dan literal

  • Reserved word yaitu, kumpulan kata yang memiliki makna khusus, seperti true, false for, dan return

  • Whitespace, yang mana dalam Python spasi dan tab memiliki arti yang bisa mempengaruhi program dan bisa juga disebut sebagai indentasi

  • Comments, yang merupakan sekumpulan teks yang tidak mempengaruhi hasil sebuah program. Jangan khawatir, kamu tidak perlu menghafal semua itu karena semua ada di dokumentasi Python.



5. Tipe Data Python

Tipe data adalah jenis data yang kita simpan dalam variabel. Ketika kita akan mengisikan tipe data pada variabel di Python, penulisannya disesuaikan dengan jenis datanya.


Jika data yang dimasukkan adalah tipe data teks atau karakter (string) maka dituliskan dengan diapit tanda petik (“…”). Namun jika tipe data numerik (integer) dan boolean maka dituliskan begitu saja tanpa diapit tanda petik. 


Untuk memeriksa tipe data apa saja yang tersimpan dalam variabel, gunakan fungsi type().

python

Ada beberapa tipe data yang paling sering digunakan yaitu:

  • NoneType = tipe data yang hanya memiliki nilai “none”

  • Numeric terdiri dari “int” dan “float”.

    • Int (integer) = tipe data untuk bilangan bulat (-1, 0 ,1) 

    • Float = tipe data untuk bilangan riil/desimal (0.5)

  • Boolean = tipe data yang memiliki 2 nilai “True” (benar) atau “False” (salah)

  • Sequence terdiri dari “str”, “list”, dan “tuple”.

    • Str (string) = tipe data teks yang berupa huruf, kata, kalimat, paragraf yang diapit oleh ‘…’ atau “…”. contoh : str(buku) → “buku”;

    • List = tipe data urutan bilangan dan teks yang diapit oleh kurung siku dan masing-masing elemennya dipisahkan dengan koma. contoh : list(“buku”) → [‘b’, ‘u’, ‘k’, ‘u’];

    • Tuple = tipe data urutan bilangan dan teks yang diapit oleh kurung biasa dan masing-masing elemennya dipisahkan dengan koma. contoh : tuple(“buku”) → (‘b’, ‘u’, ‘k’, ‘u’)

  • Set = tipe data urutan bilangan dan teks yang setiap elemennya bernilai unik dan masing-masing elemennya dipisahkan dengan koma. contoh : set(“buku”) → {‘b’, ‘k’, ‘u’}

  • 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


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 hanya di DQLab sebelum lanjut ke pembelajaran yang lebih advanced. Jangan lupa juga berlatih menerapkan code Python dengan fitur Live Code Editor DQLab 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: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :