Berapa lama waktu untuk mempelajari Python?

Waktu yang Anda butuhkan untuk belajar python pemula akan bergantung pada beberapa faktor, termasuk tujuan utama Anda belajar bahasa pemrograman ini. Misalnya, jika Anda ingin mempelajari python sekadar untuk mengautomasi tugas tertentu di tempat kerja, Anda mungkin dapat mempelajarinya lebih cepat.

Berbeda halnya jika Anda ingin mempelajari python secara mendalam untuk mendapatkan pekerjaan sebagai analis data, Anda mungkin membutuhkan waktu yang lebih lama. Berikut adalah beberapa faktor lain yang dapat memengaruhi seberapa cepat Anda dapat mempelajari python:

Secara umum, dibutuhkan sekitar dua hingga enam bulan untuk mempelajari dasar-dasar python. Namun, Anda bisa belajar untuk menulis program pendek pertama dalam hitungan menit. Sementara itu, menguasai python secara lengkap bisa memakan waktu berbulan-bulan hingga bertahun-tahun.

Kelebihan dan Kekurangan Selection Sort

Struktur Data Primitif

Struktur data primitif merupakan struktur data dasar pada python yang berisi nilai data murni, sederhana, dan berfungsi sebagai blok untuk memanipulasi data. Ada empat variabel pada struktur data primitif, yaitu integer (bilangan bulat), float, string, dan boolean. Tipe data string digunakan untuk mewakili data numerik, yaitu bilangan bulat positif atau negatif tanpa titik desimal, contohnya -2, 1, atau 10. Data float menandakan bilangan real floating point. Data ini digunakan untuk mewakili bilangan rasional, biasanya berisi titik desimal seperti 1,5 atau 5,32. Karena python merupakan bahasa pemrograman yang diketik secara dinamis, tipe data yang disimpan oleh objek bisa berubah dan tidak perlu mendefinisikan tipe variabel secara eksplisit. Tipe data string menunjukkan kumpulan huruf, kata, maupun karakter alfanumerik. Tipe ini dibuat dengan memasukkan serangkaian karakter dan dipisahkan dengan tanda petik satu maupun dua. Contoh penulisan tipe data string pada python adalah "kucing", "meja", ataupun "kelinci". Tipe data boolean berguna dalam perbandingan bersyarat dan dapat mengambil nilai TRUE maupun FALSE.

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

Berikut ini implementasi algoritma selection sort dalam Bahasa pemrograman Python:

Analisis Kompleksitas Waktu dan Ruang

Selection Sort memiliki kompleksitas waktu sebesar O(n^2) baik pada kasus terbaik, kasus rata-rata, maupun kasus terburuk. Hal ini disebabkan oleh dua loop bersarang yang masing-masing berjalan sebanyak n kali. Meskipun Selection Sort tidak efisien untuk daftar yang sangat besar, algoritma ini memiliki beberapa kelebihan, seperti kesederhanaan dan kemudahan implementasi.

Kompleksitas ruang dari Selection Sort adalah O(1), karena algoritma ini hanya membutuhkan ruang tambahan yang konstan untuk variabel temporer dalam proses penukaran elemen.

Baca juga: Analisis Performa Algoritma Backpropagation Jaringan Syaraf Tiruan

Mengapa Python sangat populer?

Sejak awal kemunculannya di era 1990-an, Python selalu masuk ke dalam bahasa pemrograman yang paling sering dipakai di industri. Bahkan, survei dari RedMonk mengungkapkan bahwa Python menduduki peringkat kedua sebagai bahasa pemrograman favorit para developer pada 2021—sekitar 30 tahun sejak peluncurannya.

Kita sudah mengenal apa itu Python secara singkat, sekarang mari ungkap alasan mengapa bahasa pemrograman ini begitu populer. Pertama, Python memiliki syntax yang mudah diingat dan mudah dimengerti. Kedua, Python bisa digunakan untuk berbagai hal, baik itu pengolahan data maupun pembuatan website baru.

Ketiga, Python bersifat open-source, alias dibuka gratis untuk publik. Ini juga artinya ada banyak sekali fitur dan kode buatan kreator yang semakin memperluas kapabilitas Python. Semua alasan ini semakin membuat Python dicintai oleh komunitas pencinta teknologi. Maka dari itu, tidak heran kalau banyak sekali pemula yang mengambil langkah pertamanya untuk belajar soal Python. Mungkin Anda pun salah satunya.

Belum lengkap rasanya membahas apa itu Python bila tidak menjelaskan soal kegunaan dari bahasa pemrograman buatan Guido van Rossum ini. Python memiliki endless capabilities, ada banyak sekali hal yang bisa Anda lakukan dan ciptakan dengannya. Jika disusun berdasarkan bidang pekerjaan, Python bisa membantu industri seperti:

Jika Anda masih bertanya-tanya belajar Python untuk apa, sebetulnya bahasa pemrograman ini juga sangat berguna di kehidupan sehari-hari. Walau Anda tidak bekerja di bidang IT atau data science, Python bisa membantu tugas-tugas seperti melacak tren harga saham, memasang alarm secara otomatis, membalas email dalam satu klik saja, dan masih banyak lagi.

Mana yang Harus Dipelajari Terlebih Dahulu?

Jika membicarakan bahasa mana dulu yang harus dipelajari, kita harus ingat bahwa perbedaan SQL dan Python ada bukan untuk menunjukkan bahasa mana yang lebih superior, melainkan untuk mendukung satu sama lain.

Memilih bahasa mana untuk dipelajari lebih dahulu tergantung pada kebutuhan Anda. Sebagian orang mungkin merasa SQL lebih mudah dipelajari karena Anda akan mendapatkan pengetahuan dasar mengenai bahasa pemrograman yang akan memudahkan Anda saat ingin mempelajari bahasa lain seperti Python. Akan tetapi, jika Anda ingin menjadi developer Python, mempelajari Python terlebih dahulu adalah langkah yang sama baiknya.

Menguasai keduanya dapat memberikan manfaat positif bagi perkembangan karier Anda ke depannya. Anda akan sanggup melakukan pengembangan back-end, menganalisa data, scientific computing, artificial intelligence, dan lain sebagainya.

Berdasarkan penjabaran di atas, SQL adalah bahasa permintaan standar yang memungkinkan Anda untuk mengakses dan memanipulasi data dari database. Sementara itu, Python adalah bahasa pemrograman multifungsi yang digunakan untuk mengembangkan aplikasi web, software, dan lain sebagainya. Perbedaan SQL dan Python yang paling utama terletak pada kemampuan pengoperasiannya.

Nah, jika Anda makin tertarik untuk mempelajari perbedaan SQL dan Python, Anda bisa mengikuti pelatihan data science di Algoritma Data Science School. Kunjungi website-nya sekarang juga dan temukan kelas berjadwal fleksibel yang cocok untuk Anda!

By: Finn Christoffer K.

Fungsi sortir dapat digunakan untuk mengurutkan daftar dalam urutan naik, turun atau yang ditentukan pengguna. Tujuan utama dari proses sorting adalah untuk mengurutkan data, baik itu dari terendah ataupun tertinggi.  Yang secara tidak langsung akan menjadikan data lebih terstruktur, rapi dan teratur.

Ada banyak algoritma populer untuk mengurutkan data, seperti : insertion sort, selection sort, merge sort, heap sort, quick sort, bubble sort, shell sort, comb sort, counting sort, bucket sort, radix sort. Tapi di artikel ini saya hanya akan menyebutkan salah satu jenis algoritma sort yaitu Selection Sort.

Selection Sort adalah perbaikan dari algoritma bubble sort, dengan mengurangi jumlah perbandingan. Dikatakan selection sort karena algoritma ini mencoba memilih satu per satu elemen data dari posisi awal, untuk mencari data paling kecil dengan mencatat posisi index-nya saja, lalu dilakukan pertukaran hanya sekali pada akhir setiap tahapan.

Selection  sort merupakan  metode  pengurutan dengan mencari nilai data terkecil dimulai dari data diposisi 0 hingga diposisi N-1. Jika terdapat N data dan data terkoleksi dari urutan 0 sampai dengan N-1 maka algoritma pengurutan dengan metode selection sortadalah sebagai berikut:

Jika kita memiliki elemen array :  {5, 1, 12, -5, 16, 2, 12, 14} maka cara pengurutannya

Yuk, Kita Mulai Rintis Karir Data Science dari Sekarang!

Profesi Data Scientist di era transformasi teknologi kini menjadi profesi yang populer. Siapa saja dan dari mana saja latar belakang pendidikannya dapat berkarir menjadi data scientist. Kita dapat memulai belajar otodidak atau melalui kursus data science baik online maupun offline. Oleh karena itu untuk mengetahui lebih lanjut terkait data scientist kita dapat mempelajarinya di DQLab lohh. Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di DQLab.id/signup dan nikmati momen belajar gratis bersama DQLab dengan mengakses module gratis dari R, Python atau SQL!

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita

Struktur data dan algoritma pada python merupakan dua konsep mendasar dalam dunia computer science. Kedua konsep tersebut merupakan tools yang paling diperlukan oleh programmer di seluruh dunia. Struktur data pada python berhubungan dengan penyimpanan database sedangkan algoritma python merupakan serangkaian instruksi rinci yang membantu dalam pemrosesan data untuk tujuan tertentu. Struktur data adalah serangkaian cara untuk mengatur dan menyimpan data serta berisi hubungan data dan berbagai operasi logis yang bisa diterapkan pada data. Struktur data dibagi menjadi dua, yaitu struktur data primitif dan non primitif. Data yang termasuk kedalam tipe primitif adalah integer, float, strings, dan boolean, sedangkan yang termasuk data non primitif adalah array, list, tuple, dictionary, sets, dan files, Beberapa tipe data non primitif seperti list, tuple, dictionary, dan sets sudah ada di dalam python.

Algoritma python merupakan sekumpulan instruksi yang dijalankan untuk mendapatkan solusi dari masalah yang ada. Algoritma tidak hanya dikhususkan untuk bahasa, oleh karena itu algoritma dapat diimplementasikan dalam beberapa bahasa pemrograman. Tidak ada aturan standar untuk menulis algoritma. Algoritma ini bergantung pada sumber daya dan masalah yang akan dipecahkan. Namun, ada konstruksi kode umum yang bisa digunakan, seperti flow control (if-else) dan loop (do, while, for). Pada artikel kali ini DQLab akan membahas struktur data dan algoritma pada python. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

Di mana tempat belajar python untuk Data Science?

Data science merupakan ilmu yang mempelajari tentang tata cara mengumpulkan data, mengolah data, menganalisis data, dan memvisualisasikan data sampai menghasilkan informasi dari data tersebut. Data science merupakan ilmu yang menggabungkan beberapa ilmu di dalamnya seperti statistika, matematika, aljabar linier, sistem informasi, pemahaman bisnis, dan lain-lain. Data science pun diterapkan menggunakan bahasa pemrograman, salah satunya Python. Perlu diketahui bahwa Python tidak hanya untuk membuat aplikasi atau software. Bahkan pada masa kini, Python data science pun cukup sering digunakan dan menjadi favorit.

Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang cukup populer dan sering digunakan dan cukup banyak diminati. Bahasa pemrograman in tergolong bahasa pemrograman yang sederhana dan mudah dan menyediakan library yang sangat banyak. Python memiliki beberapa kelebihan seperti lebih efisien dalam hal kecepatan dan ketepatan dalam membaca kode. Bahasa pemrograman Python pun cukup sering digunakan untuk membuat aplikasi. Bahkan Google, Youtube, Instagram, Spotify pun menggunakan bahasa pemrograman Python. Nah, untuk data science kira-kira library apa saja ya yang populer digunakan?

Numpy yang merupakan singkatan dari Numerical Python merupakan library yang cukup banyak digunakan dalam proses analisis data. Numpy dapat digunakan untuk operasi vektor dan matriks serta dapat mengelola array. Salah satu kelebihan dari numpy adalah dapat terintegrasi dengan beberapa bahasa pemrograman lainnya. Perlu diketahui bahwa library Numpy merupakan bagian dari library Scipy. Sebelum digunakan, Numpy perlu di import terlebih dahulu dengan cara mengetikkan import numpy as np.

Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!

Matplotlib merupakan salah satu library dalam Python yang digunakan untuk proses visualisasi data. Visualisasi data merupakan salah satu tahapan penting agar hasil analisis mudah dipahami. Matplotlib berisi fungsi-fungsi yang dapat mengatur plot dalam gambar, menambah label di plot, dan lain-lain. Matplotlib dapat digunakan untuk visualisasi data dalam bentuk 2D maupun 3D. Adapun cara untuk mengimport library Python adalah dengan mengetikkan import matplotlib as mpl atau import matplotlib.pyplot as plt.

Pandas merupakan salah satu library dalam Python yang open source. Pandas digunakan untuk mempermudah dalam mengolah dan menganalisa data-data terstruktur seperti dapat digunakan untuk membuat tabel, mengubah dimensi data, mengecek data, dan lain-lain. Pandas juga berfungsi mengolah data menggunakan teknik join, distinct, group by, agregasi, dll. Selain itu Pandas juga dapat membaca file dengan format seperti .txt, .csv, dan .tsv. Adapun cara mengimport library ini adalah dengan mengetikkan import pandas as pd.

Scikit-Learn merupakan library dalam Python untuk machine learning. Scikit-Learn ini kompatibel dengan library Numpy dan Scipy. Library ini memudahkan kita dalam proses analisis data yang menggunakan algoritma machine learning seperti algoritma regresi, Naive Bayes, Clustering, Decision Tree, Parameter Tuning, Data Preprocessing Tool, Export/Import Model, Machine Learning Pipeline, dan masih banyak lainnya. Adapun algoritma tingkat lanjutnya adalah Metode Ensemble, manipulasi fitur, deteksi outlier, serta pemilihan dan validasi model.

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

Struktur Data Non Primitif

Berbeda dengan data primitif, tipe data non primitif tidak hanya menyimpan nilai, tapi juga sekumpulan nilai dalam format yang berbeda-beda. Beberapa variabel pada struktur data non primitif adalah list, tuple, dictionary, dan sets. List adalah struktur data paling serbaguna pada python dan ditulis sebagai list element yang dipisahkan dengan koma dan diapit oleh tanda kurung siku. List bisa terdiri dari element homogen dan heterogen. Beberapa metode yang dapat diterapkan pada list adalah  index(), append(), extended(), insert(), remove(), pop(), dan lain sebagainya. Data tuple mirip dengan list tetapi elemennya tidak bisa diubah. Perbedaan lain antara tuple dan list adalah tuple ditulis didalam kurung bukan kurung siku. Setelah elemen didefinisikan dalam tuple, maka elemen ini tidak dapat dihapus, dipindah, maupun diedit sehingga nilai yang telah didefinisikan tidak dapat dimanipulasi maupun diganti. Data dictionary terdiri dari pasangan "value-key". "key" mengidentifikasi item, dan "value" menyimpan nilai item yang akan dipisahkan oleh tanda titik dua. Item dipisahkan dengan koma dan diapit tanda kurung kurawal. "key" tidak bisa diubah sedangkan "value" dapat berupa tipe data jenis apapun. Sets adalah kumpulan elemen unik yang tidak berurutan. Seperti list, sets dapat diubah dan ditulis di dalam tanda kurung siku namun tidak boleh ada angka yang nilainya sama.