3.3 TRIPLE THE SALE!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp130K!

0 Hari 0 Jam 34 Menit 40 Detik

Panduan Praktis Pemrograman Python untuk Data Science

Belajar Data Science di Rumah 18-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-kamis-01-2024-01-18-132409_x_Thumbnail800.jpg

Dunia data science dan pemrograman semakin bergantung pada kekuatan bahasa pemrograman Python. Namun, untuk memaksimalkan potensi Python, penting bagi para pemrogram, terutama yang baru belajar, untuk mengikuti praktik terbaik. Namun, untuk bisa mengikuti proses pembelajaran secara efektif, kalian juga perlu melakukan persiapan awal dengan matang.


Python, dengan sintaksis yang mudah dipahami, menjadi bahasa yang sangat diandalkan dalam data science. Namun, untuk memastikan bahwa setiap proyek data science berjalan dengan mulus, perlu ada panduan dalam menulis kode Python. Pertama, mari kita bahas tentang pengorganisasian kode.


Artikel ini akan memberikan panduan praktis mengenai cara menulis kode Python yang efisien dan efektif dalam konteks data science. Mari kita telaah bersama best practices yang dapat membimbingmu dalam mengeksplorasi dunia Python!



1. Pengorganisasian Kode yang Tertata Rapi

Python

Kunci utama dalam pemrograman Python untuk data science adalah pengorganisasian kode yang baik. Gunakan struktur direktori yang logis dan pisahkan fungsi-fungsi dalam modul-modul terpisah. Ini membantu untuk memudahkan pemahaman dan pemeliharaan kode, terutama saat proyek menjadi lebih besar. Begitu pula, gunakan indentasi yang konsisten agar struktur kode mudah dibaca.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Komentar yang Informatif

Python

Komentar adalah teman terbaik dalam menjelaskan tujuan dan fungsi dari setiap bagian kode. Selalu sertakan komentar yang informatif di setiap fungsi atau blok kode yang mungkin membingungkan pembaca (termasuk dirimu sendiri di masa mendatang). Komentar membantu mempercepat proses debug dan memastikan kerja tim yang lebih efisien.


3. Standar Penamaan yang Konsisten

Python

Standar penamaan yang konsisten adalah salah satu praktik terbaik dalam pemrograman Python. Mengikuti PEP8 (Python Enhancement Proposal) untuk standar penamaan variabel, fungsi, dan modul akan membuat kodemu mudah dibaca oleh orang lain dan menjaga konsistensi dalam proyek.


4. Penggunaan Fungsi dan Kelas dengan Bijak

Pisahkan tugas-tugas dalam fungsi-fungsi yang bersifat mandiri, dan gunakan kelas untuk mengorganisir kode yang berkaitan. Ini membantu dalam membangun struktur yang modular dan dapat diuji, memudahkan pemeliharaan dan penambahan fitur di kemudian hari.


5. Optimasi dan Efisiensi Kode

Terakhir, namun tak kalah pentingnya, perhatikan efisiensi kode. Gunakan pustaka built-in Python dan fungsi vektorisasi untuk mengoptimalkan kinerja. Hindari pengulangan kode yang tidak perlu dan pertimbangkan penggunaan generator atau list comprehension untuk mengurangi beban memori.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


Jika kamu ingin mendalami best practices dalam pemrograman Python untuk data science dan mengasah keterampilanmu, kami mengundangmu untuk bergabung dengan kursus-kursus data science di DQLab


DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst! Atau kamu ingin mempelajari Artificial Intelligence lebih dalam & intensif? Yuk ikuti DQLab LiveClass! Nikmati pembelajaran secara langsung dengan metode simulasi yang akan membantu kamu dalam persiapan karir. Kunjungi halaman Bootcamp Data Analyst with SQL and Python untuk informasi lebih lanjut ya!


Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk 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 :