Kursus Data Science Gratis: Yuk Mulai Persiapkan Karirmu di Bidang Data Science dengan Akses Modul Python Gratis dari DQLab!

Kursus data science gratis merupakan cara belajar data science yang paling banyak digemari di era modern saat ini. Semakin meningkatnya lowongan pekerjaan di bidang data scientist berbanding lurus dengan lembaga kursus data science yang semakin menjamur. Saat ini, ada berbagai kursus data science, mulai yang berbayar hingga yang gratis. Fasilitas dan kurikulum yang ditawarkan pun beragam. Fenomena ini didukung dengan semakin canggihnya teknologi sehingga sekarang ada kursus online yang dapat dimanfaatkan oleh seseorang dengan mobilitas yang tinggi dan waktu luang yang tidak menentu. Namun, di era pandemi saat ini, sebagian besar orang yang tertarik mempelajari data science lebih memilih kursus data science yang gratis dengan fasilitas yang tidak jauh berbeda dengan kursus data science berbayar.

Salah satu kursus data science yang menawarkan kursus data science dengan akses modul gratis adalah DQLab. Kursus ini memiliki beberapa paket mulai paket gratis hingga paket berbayar dengan durasi waktu yang beragam. Kursus yang ditawarkan pun bervariasi mulai dari kursus data science menggunakan bahasa pemrograman R dan python, kursus database menggunakan SQL, hingga kursus excel. Salah satu modul gratis yang ditawarkan DQLab adalah "Introduction to Data Science with Python". Apa saja yang akan kamu pelajari dari modul ini? Yuk baca artikelnya sampai selesai!

1. What is Python?

Sebelum kita mengupas tuntas modul "Introduction to Data Science with Python", lebih afdol jika pahami dulu apa itu bahasa pemrograman Python dan bagaimana perkembangan software ini karena jika tak kenal maka tak sayang, betul?

Python merupakan bahasa pemrograman yang diciptakan oleh Guido Van Rossum di Centrum Wiskunde & Informatica (CWI), Belanda pada awal 1990-an. Pada tahun 1995, Rossum melanjutkan pembuatan bahasa pemrograman Python di Corporation for National Research Initiative (CNRI), Virginia, Amerika dan merilis beberapa versi. Pada tahun 2000, Rossum dan timnya pindah ke BeOpen.com dan membentuk tim BeOpen PythonLabs. Di tahun yang sama tepatnya di bulan Oktober, tim Python hijrah ke Digital Creation yang sekarang dikenal sebagai perusahaan Zope. Pada tahun 2001, organisasi python terbentuk. Organisasi ini diberi nama Python Software Foundation dan menjadi perusahaan nirlaba yang dibuat untuk semua hal yang berkaitan dengan Python. Semua versi bahasa pemrograman Python bersifat open source dan hampir semuanya menggunakan lisensi GFL Compatible.

Nama Python diambil dari grup komedi Inggris bernama Monty Python yang merupakan grup komedi yang disukai oleh Rossum. Salah satu bahasa pemrograman favorit ini terinspirasi dari bahasa pemrograman ABC. Sampai saat ini, Rossum merupakan penulis utama Python. Namun, karena bersifat open source jadi semua orang dapat mengembangkan bahasa pemrograman ini. 

Baca juga : Belajar Data Analyst dengan Akses DQLab Module Python for Data Professional Beginner Part 1 Sekarang!

2. Chapter Satu Modul Introduction to Data Science with Python

Setelah mengetahui bagaimana perkembangan bahasa pemrograman Python, sekarang saatnya kita "kuliti" modul gratis dari DQLab yang berjudul "Introduction to Data Science with Python". Modul ini berisi dua chapter dengan 16 sub chapter. Chapter pertama berisi dasar-dasar penggunaan Python dalam data science. Di chapter ini kamu akan belajar hal-hal mengenai Python dengan materi yang ringkas dan padat. Jadi, kamu lebih mudah memahaminya. Python merupakan bahasa pemrograman dengan tujuan general-purpose programming yang termasuk high level programming language. Arti dari general-purpose programming adalah bahasa pemrograman Python dapat digunakan untuk bermacam-macam permasalahan. Sedangkan arti dari high level programming language adalah bahasa pemrograman Python mudah dibaca dan ditulis oleh manusia. Selain materi, modul ini juga dilengkapi dengan kuis yang akan membantumu mereview materi yang telah kamu pelajari. Di chapter satu ini, kamu akan mendapat materi mengenai Python dan hubungannya dengan data science. Ada tiga karakteristik bahasa pemrograman Python yaitu, open source, high level programming language, dan general purpose programming. Ketiga karakteristik tersebut dimanfaatkan oleh ilmuwan untuk mengembangkan library yang ditujukan untuk data science dan membantu mereka dalam melakukan analisis dan membuat model prediktif yang berkaitan dengan ilmu data science. Di chapter ini kamu tidak hanya belajar bahasa pemrograman Python secara general, tetapi kamu juga akan belajar beberapa library yang sering digunakan dalam ilmu data science. Library itu antara lain numpy, scipy, pandas, matplotlib, scikit-learn, dan seaborn. 

Setelah kamu memahami beberapa library dalam Python, materi selanjutnya adalah struktur bahasa Python. Topik ini merupakan topik krusial yang harus kamu pahami pertama kali saat kamu mulai belajar bahasa pemrograman Python. Struktur bahasa Python antara lain statement, variable, literals, operations, reserved words, white space, dan comment. DQLab paham untuk mempelajari struktur bahasa Python, tidak cukup hanya dengan membaca. Oleh karena itu, modul ini di desain dengan live code editor yang bisa kamu gunakan untuk berlatih langsung di environment DQLab tanpa software tambahan. Untuk menjadi ahli, kita harus banyak latihan, bukan?

3. Chapter Dua Modul Introduction to Data Science with Python

Pada chapter dua, kamu akan belajar lebih dalam mengenai penggunaan bahasa pemrograman Python dalam ilmu data science. Topik utama di chapter ini adalah jenis-jenis data pada python dan bagaimana cara menggunakan library di bahasa pemrograman Python. Ada enam tipe data python yaitu none, numeric, boolean, sequence, set, dan map. Data none adalah data yang hanya memiliki satu nilai yaitu nilai none. Data numeric dibagi menjadi dua yaitu data int (integer) dan data float. data int merupakan data yang berisi bilangan bulat. Kamu bisa menggunakan fungsi int() di Python, sedangkan data float adalah data yang berisi seluruh bilangan riil. untuk menggunakan data ini, kamu bisa menggunakan fungsi float(). Data boolean adalah data yang hanya memiliki dua nilai yaitu nilai false dan true. Kamu cukup menuliskan fungsi bool() untuk mengonversi data ini. Data sequence dibagi menjadi tiga yaitu str, list, dan tuple. Data str adalah data yang berisi teks yang diapit oleh tanda petik dua ("") atau petik satu (""), data list merupakan data urutan bilangan dan teks yang diapit oleh kurung siku dan masing-masing elemennya dipisahkan dengan koma, sedangkan data tuple merupakan urutan bilangan dan teks yang diapit oleh kurung biasa dan masing-masing elemennya dipisahkan dengan koma. Untuk mengonversi data-data tersebut kamu dapat menggunakan fungsi str(), list(), atau tuple(). Tipe data yang terakhir adalah data set. Data ini merupakan urutan bilangan dan teks yang diapit oleh kurung biasa dan masing-masing elemennya dipisahkan dengan koma dan setiap elemennya bernilai unik. Untuk mengonversi data ini kamu bisa menggunakan fungsi set().

Setelah belajar tipe data Python, di chapter ini kamu juga akan belajar cara menggunakan library python. 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 Data Science dan Lanjutkan Perjalananmu Menjadi Aksara! Yuk, Akses "Data Analyst Python Career Track" Sekarang!

4. Mau Coba Akses Modulnya? 

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati

Editor: Annissa Widya Davita

Tags

transformasi digital data analyst Data Scientist Excel Data Science