Tips Kursus Belajar Data dengan Python untuk Pemula
Berdasarkan survey Stackoverflow tahun 2020 Python merupakan salah satu bahasa pemrograman open source yang paling populer dan paling cepat perkembangannya, karena termasuk ke dalam high level programming language yang mudah dipahami oleh manusia. Python lebih bersahabat untuk dipelajari daripada bahasa-bahasa pemrograman, terutama bagi kamu yang belum pernah ngoding sebelumnya. Oleh karena itu, orang-orang cenderung memilih bahasa ini baik secara otodidak atau dengan cara mengikuti kursus belajar data. Tak hanya bidang data science python juga sangat powerful, penulisan sintaksnya hanya membutuhkan baris perintah yang jauh lebih sedikit dibanding bahasa pemrograman lain seperti java. Selain digunakan dibidang data science, python juga serbaguna untuk mendevelop program GUI, website, IoT, mobile, robotik bahkan hacking.
Python sebagai salah satu tools yang wajib kamu ketahui apabila kamu ingin berkarir di bidang data science. Lantas bagaimana jika kita sebelumnya belum pernah ngoding sama sekali serta tidak memiliki pengetahuan dasar mengenai bahasa pemrograman khususnya python, tentu saja kita tetap bisa mempelajari bahasa python asalkan ada kemauan untuk terus berusaha. Mengingat bahasa python merupakan bahasa tingkat tinggi dan sintaksnya lebih pendek dari pada bahasa pemrograman lainnya sehingga sangat cocok untuk dipelajari oleh pemula sekalipun. Salah satu bentuk usaha yang bisa kamu lakukan untuk bisa menguasai bahasa python adalah dengan mengikuti kursus belajar data dengan python untuk data science. Untuk itu, artikel ini akan memberi 3 tips kursus belajar data dengan python untuk pemula. Yuk, disimak sampai akhir.
1. Mulai Pelajari Fundamental dari Python
Bukan hanya untuk mempelajari python saja, tetapi ketika kita ingin mulai mempelajari sesuatu dan kita ingin mahir di bidang tersebut kita harus mulai belajar dari fundamentalnya terlebih dahulu. Fundamental merupakan konsep dasar untuk mempelajari sesuatu, dalam python meliputi pemahaman variabel dan tipe data, fungsi input/output, perulangan, percabangan, array, dan object class. Setelah kamu memahami beberapa aspek tersebut, berikutnya adalah memahami teknik yang harus kamu kuasai, dalam python dapat menggunakan teknik prosedural dan OOP (Object Oriented Programming). Perbedaan dari kedua teknik tersebut adalah dengan OOP kita dapat melakukan pemecahan masalah tanpa melihat bagaimana cara menyelesaikan masalah tersebut tetapi objek-objek apa yang dapat melakukan pemecahan masalah tersebut. Sedangkan untuk teknik pemrograman prosedural memecahkan masalah dengan tata cara teratur untuk mengoperasikan data struktur. Dengan OOP fungsi dibungkus dalam kelas atau objek sehingga lebih reusable dan efektif dalam mendeteksi error dan bug. Dengan teknik prosedural kamu akan lebih mudah dan sistematis dalam menyelesaikan masalah kecil. Jika kamu berhasil mempelajari fundamental dengan baik otomatis kerangka berpikir kamu dalam programming akan terbentuk.
Baca juga : Awali Kursus Data Science Gratis Di Era Pandemi Bersama DQLab
2. Learning by Doing
Ketika kamu sudah mempelajari teori-teori fundamental, tips berikutnya adalah dengan praktek langsung. Belajar programming akan lebih cepat membantu kamu dalam memahami. Ketika kamu mencoba mempraktekannya langsung kamu akan menemukan kendala berupa error atau bug, dengan begitu secara tidak langsung kamu akan belajar lagi dan mencari tahu mengapa bisa terjadi error dan bug. Learning by doing kamu bisa menyeimbangkan antara otak kanan dan otak kiri dengan cara berfikir yang kreatif. 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 problem skill kamu.
3. Konsisten
Last but not least tips terakhir yang paling penting untuk mempelajari python adalah konsisten. Sebenarnya bukan hanya ketika kamu mempelajari python saja, tapi untuk mempelajari semua hal kamu perlu konsisten agar dapat mencapai tujuan. Self control adalah kunci untuk bisa tetap konsisten. Langkah untuk konsisten yang pertama adalah harus membuat komitmen yang spesifik dan konkret, lalu komitmen kamu harus terukur dan bisa diuraikan ke sub aktivitas yang lebih kecil, kemudian kamu harus membuat target yang wajar untuk dicapai dalam jangka pendek misalnya seperti dalam seminggu kamu harus menguasai tentang materi variabel dan tipe data dalam python, setelah kamu menentukan target jangka pendek kau dapat melakukan evaluasi sesuai waktu yang kamu perlukan.
Baca juga : Kursus Data Science Jakarta: Tips Cermat Belajar Data Science bersama DQLab!
4. Yuk, Jelajahi Kelas Fundamental dan Penerapan di Industri Bersama DQLab Sekarang !!!
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 industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita