SUPER 6.6 SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 120K!

0 Hari 4 Jam 41 Menit 11 Detik

Belajar Python Otodidak untuk Karir di Dunia Data

Belajar Data Science di Rumah 24-Agustus-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/e79891a2-b449-4f2e-84de-d60c4a314323-2023-08-23-213843_x_Thumbnail800.jpeg

Belajar python secara mandiri bukanlah hal yang mustahil. Bahkan banyak praktisi data profesional yang belajar python tanpa mengikuti pendidikan formal. Perkembangan teknologi yang semakin canggih membuat belajar otodidak lebih mudah. Saat ini sudah banyak media belajar yang mudah diakses dengan harga murah bahkan gratis. Di era big data, penggunaan python semakin masif untuk berbagai tujuan seperti pengumpulan data dari beberapa sumber, pengolahan data, bahkan visualisasi data. Selain itu python juga bisa digunakan untuk otomatisasi beberapa kegiatan, web development, apps development, game development, dan kegiatan lain yang berhubungan dengan IT. Tak heran jika tools ini menjadi salah satu tools yang mulai banyak digunakan di dunia industri.


Meningkatnya pemanfaatan python berbanding lurus dengan keinginan belajar terutama di kalangan penggiat data. Namun tidak semua orang memiliki kesempatan untuk mempelajari python dengan menempuh pendidikan formal atau mengikuti kursus sehingga memilih cara lain yang lebih fleksibel, yaitu dengan belajar mandiri dan memanfaatkan sumber terbuka yang dengan mudah ditemukan di internet. 


Tenang, cara tersebut tidak salah, kok! Untuk membantu kamu yang sedang ingin belajar python tanpa pendidikan formal untuk persiapan karir, DQLab punya tips yang bisa kamu terapkan agar belajar kamu lebih efektif, loh. Penasaran? Yuk simak beberapa tips berikut!


1. Mencatat Setiap Sintaks atau Script Code

Menurut sebuah penelitian, mencatat dengan tangan memiliki manfaat jangka panjang yang sangat besar. Kegiatan ini akan sangat bermanfaat apabila kamu bercita-cita menjadi full time developer karena kamu akan menemui banyak case dan dengan menulis sintaks yang telah kamu pelajari, kamu bisa membaca kembali sintaks tersebut apabila mendapat case yang serupa. Selain itu, dengan menulis sintaks kita bisa merencanakan kode sebelum dipindah ke komputer sehingga proses kerja di depan komputer lebih efektif dan tidak memakan banyak waktu.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Coding Every Single Day

Salah satu kunci kesuksesan belajar mandiri adalah konsistensi. Kamu harus belajar berkomitmen untuk melakukan coding setiap hari. Di awal-awal mungkin akan sulit, namun ketika sudah terbiasa maka semuanya akan lebih mudah. Tidak perlu coding dalam waktu yang lama, cukup 30 menit setiap hari dan terus tambah durasi waktunya setiap minggu. Ingat kata pepatah, sedikit-sedikit lama-lama menjadi bukit. Lebih baik sedikit tapi konsisten dan berkelanjutan daripada banyak tapi tidak teratur, bukan? Dengan melakukan coding setiap hari, kita juga akan melatih otak untuk mengembangkan memori sehingga daya tangkap akan lebih maksimal.

python


3. Join Komunitas Python User

Walaupun coding bisa dikerjakan sendiri, namun akan lebih mudah apabila kita bekerja bersama-sama. Oleh karena itu, kamu bisa mulai bergabung dengan komunitas python user untuk saling bertukar ilmu dan pengalaman. Dengan bergabung dengan komunitas, kamu akan lebih banyak belajar dan menambah semangat untuk terus berkembang. Selain itu, di komunitas kamu juga bisa sharing dan bertanya apabila memiliki kesulitan saat mempelajari python atau mengerjakan project. Saat ini ada banyak cara untuk bergabung dengan komunitas. Bahkan di internet sudah banyak komunitas python yang anggotanya berasal dari berbagai negara di dunia.

python


4. Mengerjakan Project

Setelah kamu berhasil mempelajari suatu materi python, ada baiknya segera kamu implementasikan pada data. Dari mana sumber datanya? Gampang, saat ini sudah banyak platform yang menyediakan sumber data open source yang bisa kita akses kapanpun dan gratis. Kamu bisa mulai membuat project sederhana dengan satu dataset. Kemudian meningkat hingga akhirnya kamu bisa mengerjakan project yang kompleks. Dari mengerjakan project ini, kamu juga bisa belajar menghadapi error saat me-run sintaks secara langsung.

python

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


Bagi pemula, mencari topik project yang beginner friendly terkadang cukup rumit. Namun, kamu bisa mencoba berbagai project dari DQLab, loh! Project ini disusun oleh professional di bidang data sehingga kamu tidak perlu khawatir dengan kualitasnya.


DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python berikut untuk informasi lebih lengkapnya!


Penulis: Galuh Nurvinda K


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login