Belajar Python untuk Pemula dengan 4 Kiat Ini, Yuk!

Kebutuhan akan sumber daya manusia dibidang data science semakin meningkat seiring dengan membengkaknya ketersediaan data dan juga perkembangan teknologi yang kian canggih. Hal ini membuat banyak orang tertarik untuk belajar python, karena python merupakan salah satu skill wajib yang harus dikuasai oleh seorang praktisi data khususnya data scientist. Selain itu, python juga sangat memungkinkan dalam penulisan sintaks yang lebih ringkas dibandingkan dengan bahasa pemrograman lainnya. Maka tak heran jika python menjadi salah satu kualifikasi yang sangat penting dimiliki oleh para praktisi data, pengembangan perangkat lunak, dan engineering.

Karena python merupakan bahasa pemrograman high level jadi sangat memungkinkan jika pemula yang tidak memiliki background STEM sekalipun mempelajarinya. Untuk itu, artikel ini akan membahas 4 kiat sukses belajar python untuk pemula. Jadi, simak terus artikel ini sampai selesai, ya!

1. Pahami Fundamentalnya Terlebih Dahulu

Kiat pertama untuk mempelajari segala sesuatu khususnya bahasa pemrograman adalah mulai dari mempelajari aspek fundamentalnya terlebih dahulu. Fundamental akan merujuk pada prinsip suatu pernyataan yang mengandung kebenaran umum atau dasar realitas dalam hal ini bahasa pemrograman python. Sama seperti pemrograman yang memiliki suatu framework, kita juga demikian. Setelah memahami dasar-dasarnya, maka secara otomatis framework tentang programming akan terbentuk. Sehingga kamu pun akan lebih mudah dalam mempelajari python. Adapun aspek-aspek fundamental untuk mempelajari python antara lain: variabel dan basic data type, struktur kontrol percabangan, operator matematika dan pembanding, perulangan, function, modul/package lengkap dengan cara mengimportnya, membuat dan mengimport dataset dengan menggunakan library pandas.

Baca juga : Belajar Data Science: Kenali Dasar Bahasa Pemrograman Python yang Cocok bagi Pemula

2. Learning By Doing

Untuk menjadi seorang praktisi data khususnya data scientist diperlukan hardskill yang mumpuni. Nah, untuk mengasah dan meningkatkan kualitas hardskill kamu tidak bisa hanya membaca banyak referensi buku dan memperluas pengetahuan teoritis tetapi harus dibarengi dengan pengimplementasiannya atau praktek langsung teori yang telah kamu pelajari tersebut. Dengan menanamkan konsep learning by doing kamu bisa menyeimbangkan antara otak kanan dan otak kiri dengan cara berfikir yang kreatif dalam mengatasi permasalahan seperti error dan bug yang terjadi, karena dalam perjalanan kamu untuk belajar python pasti kamu akan menemukan permasalahan-permasalahan tersebut. Selain itu,  untuk menjadi sumber daya manusia yang mumpuni selain kemampuan teknikal tentunya diperlukan juga kemampuan non teknikal seperti problem skill. Dengan learning by doing kamu juga dapat mengasah sisi softskill kamu seperti problem solving.

3. Membuat Proyek Sederhana

Setelah kamu memahami fundamental atau konsep dasar dari masing-masing teori-teori yang telah kamu pelajari kemudian mempraktekkannya, selanjutnya kamu bisa mencoba untuk membuat proyek sederhanamu. Kamu bisa mengumpulkan dataset dengan teknik crawling dan scrapping atau bisa menggunakan dataset yang bisa di download di kaggle. Lalu mencoba beberapa proyek sederhana seperti, membuat sistem rekomendasi pada website ecommerce, proyek text mining untuk melihat analisis sentimen terhadap suatu produk atau layanan tertentu, serta fraud and risk detection. 

4. Bangun Portfolio

Bagi pemula yang belum memiliki pengalaman kerja yang relevan dengan posisi data scientist, memiliki portfolio merupakan suatu keharusan. Karena portfolio digunakan untuk menunjukkan hardskill kamu melalui sekumpulan produk, proyek, layanan jasa atau merk seperti foto, video, dan ilustrasi serta dokumen yang relevan yang dapat menaikan level kredibilitas kamu. Bagi fresh graduate dan pemula yang belum memiliki pengalaman relevan untuk menjadi seorang data science memiliki portfolio yang outstanding dapat menjadi bahan pertimbangan oleh pihak recruiter. Kamu bisa mengumpulkan proyek-proyek sederhana kamu hingga proyek advanced kamu sebagai bahan portfolio. Setelah itu, kamu bisa membangun personal branding  dengan cara sharing portfolio kamu. Saat ini ada banyak cara untuk berbagi ilmu kita, salah satunya dengan menulis di blog atau berbagi source code di github , bahkan kita sangat bisa membuat microblogging di instagram mengenai portfolio atau proyek-proyek yang telah kita bangun.

Baca juga :  Python : Kenali 3 Buku yang Akan Mempercepat Kamu Dalam Belajar Python

5. Belajar Python Lebih Terstruktur dengan Modul DQLab yang Interaktif, Yuk!

Dengan modul dan materi yang update, belajar python menggunakan bahasa menjadi lebih mudah dan terstruktur bersama DQLab. Karena terdiri dari modul-modul up-to-date dan sesuai dengan penerapan industri yang disusun oleh mentor-mentor berpengalaman dibidangnya dari berbagai unicorn, dan perusahaan besar seperti Tokopedia, DANA, Jabar Digital dan masih banyak lagi. Yuk, belajar terstruktur dan lebih interaktif cukup dengan Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita