✨PROMO SPESIAL 11.11!✨
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 170K!
0 Hari 1 Jam 54 Menit 39 Detik

Materi Dasar Python yang Wajib Pemula Data Tahu

Belajar Data Science di Rumah 16-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-senin-01-2024-10-16-212014_x_Thumbnail800.jpg

Python dikenal sebagai salah satu bahasa pemrograman yang paling ramah bagi pemula, terutama di bidang data science. Namun, bagi mereka yang baru memulai, ada beberapa konsep dasar yang seringkali menjadi tantangan atau "momok" tersendiri. Artikel ini akan membahas beberapa materi dasar Python yang sering dianggap sulit oleh pemula data serta tips untuk menghadapinya. Simak yuk sahabat DQLab yang berencana untuk belajar bahasa pemrograman Python!


1. Variabel dan Tipe Data

Bagi banyak pemula, konsep variabel mungkin terdengar sederhana, namun ketika berhadapan dengan berbagai tipe data di Python, kebingungan sering muncul. Di Python, kita memiliki tipe data seperti integer, float, string, dan boolean. Pemula sering kesulitan memahami bagaimana Python secara otomatis menentukan tipe data atau kapan harus mengubah tipe data (casting).


Biasanya, tantangan yang terjadi adalah penggunaan operator matematika antara tipe data yang berbeda. Misalnya, mencoba menjumlahkan angka (integer) dengan teks (string) akan menghasilkan error. Cara mengatasinya adalah dengan sering-sering latihan untuk mengenali tipe data dan cara mengubahnya secara manual menggunakan fungsi bawaan seperti int(), str(), atau float().


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. List dan Dictionary

Struktur data seperti list dan dictionary sangat umum digunakan di Python, terutama dalam pengolahan data. Meskipun pada dasarnya list dan dictionary terlihat sederhana, pemula sering mengalami kesulitan memahami bagaimana mengakses dan memanipulasi data di dalamnya.


Terkadang, pemula berusaha mencoba mengakses elemen dalam list bersarang atau melakukan iterasi (looping) pada dictionary yang berisi nilai-nilai kompleks. Nah, tips yang bisa kamu lakukan adalah gunakan visualisasi sederhana atau gambar untuk membantu memahami bagaimana data tersimpan dalam list atau dictionary. Berlatih dengan contoh-contoh kasus sederhana untuk memperkuat pemahaman.


3. Looping (Perulangan) dan Kondisinya

Python memungkinkan kita untuk melakukan pengulangan (loop) dengan menggunakan for dan while loop. Namun, memahami kapan harus menggunakan for atau while, dan bagaimana menggunakan if-else dalam loop, sering kali menjadi tantangan bagi pemula.


Kesalahan umum yang terjadi adalah membuat loop tanpa batas dengan while, atau gagal mengimplementasikan kondisi dengan benar, sehingga hasilnya tidak sesuai harapan. Maka dari itu, pemahaman dasar logika sangat penting. Cobalah menulis pseudocode (algoritma tanpa kode) terlebih dahulu sebelum menerapkannya dalam Python. Selain itu, biasakan diri untuk menggunakan debug tools untuk melihat alur loop dan kondisi secara real-time.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


4. Pemahaman Library Populer (NumPy dan Pandas)

Untuk pemula di bidang data, Python tidak hanya soal kode dasar, tetapi juga melibatkan library seperti NumPy dan Pandas untuk memanipulasi data. Kedua library ini memiliki sintaks dan fungsi yang perlu dipahami dengan baik, seperti operasi array di NumPy dan pengelolaan DataFrame di Pandas. Pemula sering kesulitan dalam melakukan indexing, slicing, dan filtering pada array atau DataFrame. Selain itu, menggunakan fungsi seperti groupby() atau pivot() di Pandas bisa membingungkan.


Biasakan untuk memahami dasar-dasar NumPy dan Pandas terlebih dahulu, seperti cara membuat array dan DataFrame, serta cara melakukan operasi sederhana pada mereka. Menggunakan dokumentasi resmi dan tutorial online sangat membantu untuk mempercepat pemahaman.


Walaupun materi dasar Python dapat terasa membingungkan pada awalnya, pemula data dapat mengatasi tantangan tersebut dengan latihan yang konsisten dan mencari bantuan dari sumber-sumber pembelajaran yang ada. Kesulitan yang dialami, seperti pada variabel, fungsi, atau library, adalah bagian alami dari proses belajar dan akan terasa lebih mudah seiring waktu. Teruslah belajar dan jangan takut menghadapi momok-momok ini!


Ingin belajar lebih lanjut soal bahasa pemrograman Python? Kamu bisa belajar lebih dalam soal bahasa pemrograman Python lewat Bootcamp Data Analyst with SQL dan Python! Terus apa saja manfaatnya?


  • Variatif dan komplit. Variatif karena terdiri dari kelas pemula sampai advance. Komplit karena tidak hanya belajar teori tapi juga praktik. 

  • Materi dan rekaman dapat diakses selamanya.

  • Mendapatkan dukungan dari awal. Live Class memberikan kelas persiapan untuk memastikan kalian siap mengikuti kelas

  • Dibimbing dengan mentor berpengalaman.

  • Mendapatkan komunitas baru yang saling mendukung.


Tunggu apalagi? Yuk segera daftarkan diri kalian atau Sign Up dan nikmati semua manfaat di atas, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login