Dasar-dasar Python – Ilmu Data

Dasar-dasar Python | Python telah menjadi bahasa pilihan bagi para ilmuwan data. Kesederhanaan, fleksibilitas, dan ekosistem pustaka yang luas menjadikannya alat yang ampuh untuk analisis data, pembelajaran mesin, dan visualisasi. Jika Anda baru memulai perjalanan Anda dalam ilmu data, memahami dasar-dasar Python adalah langkah pertama yang krusial.

Mengapa Python untuk Ilmu Data?

Beberapa alasan mengapa Python mendominasi ranah ilmu data meliputi:

• Sintaks yang Jelas dan Mudah Dibaca: Python dirancang untuk mudah dibaca dan ditulis, mengurangi kurva pembelajaran bagi pemula.
• Pustaka yang Kuat: Python memiliki koleksi pustaka yang sangat besar dan berkembang pesat, seperti NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, dan TensorFlow, yang dirancang khusus untuk komputasi ilmiah dan analisis data.
• Komunitas yang Besar dan Aktif: Dukungan komunitas yang luas berarti Anda dapat dengan mudah menemukan sumber daya, tutorial, dan bantuan saat menghadapi masalah.
• Fleksibilitas: Python dapat digunakan untuk berbagai tugas, mulai dari manipulasi data, pengembangan web, hingga otomatisasi, menjadikannya bahasa yang serbaguna.

Memulai dengan Dasar-dasar Python

Mari kita selami beberapa konsep dasar Python yang penting untuk ilmu data:

1. Variabel dan Tipe Data

Dalam Python, Anda tidak perlu mendeklarasikan tipe data suatu variabel secara eksplisit. Python akan secara otomatis menentukannya. Beberapa tipe data dasar yang sering digunakan dalam ilmu data adalah:

• Integer (int): Bilangan bulat (misalnya, 10, -5, 0).
• Float (float): Bilangan desimal (misalnya, 3.14, -0.5).
• String (str): Teks (misalnya, "Halo Dunia", "Python").
• Boolean (bool): Nilai True atau False.

contoh

umur = 30
tinggi_badan = 175.5
nama = “Budi”
apakah_mahasiswa = True

print(type(umur))
print(type(tinggi_badan))
print(type(nama))
print(type(apakah_mahasiswa))

2. Struktur Data Dasar

Python menawarkan beberapa struktur data bawaan yang sangat berguna untuk mengatur dan memanipulasi data:

• List: Koleksi item yang terurut dan dapat diubah (mutable). Item dapat memiliki tipe data yang berbeda.

  Python

  daftar_angka = [1, 2, 3, 4, 5]
  nama_mahasiswa = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
  

• Tuple: Mirip dengan list, tetapi tidak dapat diubah (immutable).

  Python

  koordinat = (10, 20)
  

• Dictionary: Koleksi pasangan kunci-nilai yang tidak terurut. Kunci harus unik.

  Python

  data_mahasiswa = {
      "nama": "Dewi",
      "umur": 22,
      "jurusan": "Ilmu Komputer"
  }
  

• Set: Koleksi item yang tidak terurut dan tidak berisi duplikat.

  Python

  himpunan_angka_unik = {1, 2, 3, 2, 4} # Akan menjadi {1, 2, 3, 4}
  

3. Operator

Python mendukung berbagai operator aritmatika, perbandingan, dan logika:

• Aritmatika: +, -, *, /, % (modulo), ** (pangkat).
• Perbandingan: ==, !=, <, >, <=, >=.
• Logika: and, or, not.

a = 10
b = 3
print(a + b) # 13
print(a > b) # True

4. Kontrol Aliran (Control Flow)

Kontrol aliran memungkinkan Anda menjalankan kode secara kondisional atau berulang.

• if, elif, else: Untuk eksekusi kondisional.

  Python

  nilai = 85
  if nilai >= 90:
      print("Sangat Baik")
  elif nilai >= 70:
      print("Baik")
  else:
      print("Cukup")
  

• for loop: Untuk mengulang melalui urutan (list, tuple, string, dll.).

  Python

  for angka in [1, 2, 3]:
      print(angka * 2)
  

• while loop: Untuk mengulang selama kondisi tertentu benar.

  Python

  hitung = 0
  while hitung < 5:
      print(hitung)
      hitung += 1
  

5. Fungsi

Fungsi adalah blok kode yang dapat digunakan kembali untuk melakukan tugas tertentu. Mereka membantu dalam mengorganisir kode dan membuatnya lebih modular.

def sapa(nama):
    return f"Halo, {nama}!"

pesan = sapa("Andi")
print(pesan)

Langkah Selanjutnya dalam Ilmu Data dengan Python

Setelah Anda memahami dasar-dasar ini, Anda dapat mulai menjelajahi pustaka-pustaka khusus ilmu data:

• NumPy: Untuk komputasi numerik yang efisien, terutama dengan array multi-dimensi. Ini adalah dasar bagi banyak pustaka ilmu data lainnya.
• Pandas: Untuk manipulasi dan analisis data, menawarkan struktur data DataFrame yang kuat dan fleksibel. Ini adalah “pisau serbaguna” untuk setiap ilmuwan data.
• Matplotlib dan Seaborn: Untuk visualisasi data, membantu Anda memahami pola dan wawasan dari data Anda.
• Scikit-learn: Untuk pembelajaran mesin, menyediakan berbagai algoritma untuk klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan lainnya.

Menguasai dasar-dasar Python adalah fondasi yang kokoh untuk karir yang sukses dalam ilmu data. Teruslah berlatih, bereksperimen dengan data, dan jelajahi pustaka-pustaka yang ada. Dunia ilmu data sangat luas dan selalu berkembang, dan Python akan menjadi rekan setia Anda dalam perjalanan ini.