Memulai Pemrograman Dengan Python

4.77 •

Machine Learning

Learning Path

Memulai Pemrograman Dengan Python

Teknologi:

Machine Learning Data

Level: Dasar

Level: Dasar 20 Jam Belajar

55.392

Siswa Terdaftar

Pelajari dasar pemrograman Python yang menjadi landasan penting berbagai tren industri seperti ilmu data dan machine learning.

Belajar Sekarang

Informasi kelas Lihat silabus

Learning Path Machine Learning Developer

Kelas ini merupakan langkah ke-dua Anda untuk menjadi Machine Learning Developer.

Langkah sebelumnya

Langkah 1

Belajar Dasar Visualisasi Data

16 Jam 4,86 Level Dasar

Langkah setelahnya

Langkah 3

Belajar Machine Learning untuk Pemula

30 Jam 4,83 Level Pemula

Apa yang akan Anda dapatkan

Sertifikat

Dapatkan sertifikat standar industri setelah menyelesaikan kelas ini.

Forum Diskusi

Diskusikan materi belajar dengan siswa lainnya.

Modul Tutorial

Materi bacaan elektronik disajikan dengan bahasa yang mudah dipahami.

Kuis

Kuis pilihan ganda membantu Anda memahami materi yang dipelajari.

Ujian

Validasi pengetahuan Anda dengan mengerjakan soal-soal ujian.

Level Dasar
Mempelajari materi yang berkenaan dengan topik tanpa perlu ada latar belakang khusus.

Deskripsi

Python adalah bahasa pemrograman interpretatif yang dapat digunakan di berbagai platform dengan filosofi perancangan yang berfokus pada tingkat keterbacaan kode dan merupakan salah satu bahasa populer yang berkaitan dengan Data Science, Machine Learning, dan Internet of Things (IoT). Keunggulan Python yang bersifat interpretatif juga banyak digunakan untuk prototyping, scripting dalam pengelolaan infrastruktur, hingga pembuatan website berskala besar.

Bahasa Python menjadi keharusan untuk Anda yang ingin mempelajari dasar-dasar scripting dan pengolahan data atau machine learning.
Bahasa Python digunakan secara luas, masuk dalam 3 besar bahasa pemrograman yang digunakan dalam beberapa tahun belakangan.
Pustaka (Library) yang luas, memungkinkan Anda mengembangkan ke bidang-bidang lainnya. Beberapa library atau framework terpopuler data science dan machine learning menggunakan Python antara lain: Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch.
Bahasa Python memiliki kurva pembelajaran (learning-curve) yang sangat landai, cocok untuk dipelajari sebagai bahasa pemrograman pertama - dengan kemudahan pembacaan dan kemudahan mempelajari sintaksisnya.

Target dan Sasaran Siswa

Kelas merupakan level dasar dan ditujukan bagi pemula yang ingin belajar dasar bahasa pemrograman Python dengan mengacu pada standar industri.
Kelas dapat diikuti oleh siswa yang melek IT sehingga wajib memiliki dan dapat mengoperasikan komputer dengan baik.
Kelas ini didesain untuk pemula sehingga tidak ada prasyarat dalam pemahaman pemrograman sebelumnya. Namun lulus dari kelas Pengenalan ke Dasar Pemrograman (Basic Programming 101) dan Pengenalan ke Logika Pemrograman (Programming Logic 101) akan mempermudah pembelajaran.
Siswa harus bisa belajar mandiri, berkomitmen, benar-benar punya rasa ingin tahu, dan tertarik pada subjek materi, karena sebaik apa pun materi kelas ini, tidak akan berguna tanpa keseriusan siswa untuk belajar, berlatih, dan mencoba.
Di akhir kelas, siswa dapat membuat program Python dengan menggunakan IDE Jupyter Notebook dan Google Colab.

Selengkapnya

Sembunyikan

Learning Path

Kelas ini merupakan langkah ke-dua Anda untuk menjadi Machine Learning Developer.

Langkah sebelumnya

Langkah 1

Belajar Dasar Visualisasi Data

16 Jam 4,86 Level Dasar

Langkah setelahnya

Langkah 3

Belajar Machine Learning untuk Pemula

30 Jam 4,83 Level Pemula

Peralatan Belajar

Spesifikasi minimal perangkat:

Prosesor

Intel Celeron (Rekomendasi Core i3 ke atas)

Tools yang dibutuhkan untuk belajar:

Teks Editor (Notepad++) atau IDE (PyCharm,dll)

Lihat semua peralatan belajar

Peralatan Belajar

Spesifikasi minimal perangkat

Kelas ini membutuhkan spesifikasi perangkat seperti berikut:

RAM

1GB (Rekomendasi 2GB)

Layar

1366 x 768 (Rekomendasi Full HD 1920 x 1080)

Sistem Operasi

Windows, Linux, MacOS

Prosesor

Intel Celeron (Rekomendasi Core i3 ke atas)

Tools

Kelas ini membutuhkan beberapa tools berikut:

Teks Editor (Notepad++) atau IDE (PyCharm,dll)

Google Colaboratory

Web Browser (Google Chrome atau Mozilla Firefox)

Metode Ajar

Online - Self-paced Learning
- Total jam belajar : 20 jam
- Rekomendasi waktu belajar : 10 jam per minggu (selesai dalam 14 hari)
- Anda tentukan sendiri berapa lama waktu yang akan digunakan untuk belajar materi kelas ini selama masih aktif terdaftar pada kelas
Fasilitas Pengajaran
- Materi bacaan elektronik : Materi akan disajikan dalam bentuk teks dan bacaan
- Forum diskusi : Setiap kelas memiliki sebuah forum diskusi yang dapat Anda gunakan untuk bertanya dan berdiskusi
- Evaluasi pembelajaran : Ujian akhir kelas
Sertifikat kompetensi

Lihat semua metode ajar

Metode Ajar

Online - Self-paced Learning
- Total jam belajar : 20 jam
- Rekomendasi waktu belajar : 10 jam per minggu (selesai dalam 14 hari)
- Anda tentukan sendiri berapa lama waktu yang akan digunakan untuk belajar materi kelas ini selama masih aktif terdaftar pada kelas
Fasilitas Pengajaran
- Materi bacaan elektronik : Materi akan disajikan dalam bentuk teks dan bacaan
- Forum diskusi : Setiap kelas memiliki sebuah forum diskusi yang dapat Anda gunakan untuk bertanya dan berdiskusi
- Evaluasi pembelajaran : Ujian akhir kelas
Sertifikat kompetensi

Kontributor

Curriculum Developer yang membangun kelas ini:

oon arfiandwi

Course Contributor at Dicoding Indonesia

Tia Dwi Setiani

Curriculum Developer at Dicoding Indonesia

Reviewer

Code Reviewer yang akan me-review tugas dan kode Anda:

oon arfiandwi

Course Contributor at Dicoding Indonesia

IBM Data Science Specialization
Google IT Automation with Python Specialization
Natural Language Processing (NLP) enthusiast

Lihat semua kontributor dan reviewer

Kontributor & Reviewer

Kontributor kelas

Curriculum Developer yang membangun kelas ini:

oon arfiandwi

Course Contributor at Dicoding Indonesia

Tia Dwi Setiani

Curriculum Developer at Dicoding Indonesia

Tim Reviewer

Code Reviewer yang akan me-review tugas dan kode Anda:

oon arfiandwi

Course Contributor at Dicoding Indonesia

IBM Data Science Specialization
Google IT Automation with Python Specialization
Natural Language Processing (NLP) enthusiast

oon arfiandwi

Course Contributor at Dicoding Indonesia

IBM Data Science Specialization
Google IT Automation with Python Specialization
Natural Language Processing (NLP) enthusiast

Testimoni Siswa

Ribuan siswa sukses belajar di Dicoding Academy. Apa kata mereka? Berikut adalah testimoni asli mereka.

Andi Wahyu Prawoko

Badan Pusat Statistik

Memulai Pemrograman Dengan Python

Terima kasih kepada Dicoding yang telah membantu saya lebih memahami materi pemrograman dengan Python. Materi yang diberikan sangat mudah dipelajari dan bermanfaat. Terima kasih banyak Dicoding!

Baca selengkapnya

Sapto Subeqhi

Pelindo Marine Service, PT

Memulai Pemrograman Dengan Python

Materi yang disajikan begitu detail dan sangat substansial, sehingga kita lebih paham dan tidak membosankan. Dengan mengikuti kelas ini saya menjadi lebih paham terkait fundamensi Python dan dapat menjadi bekal saya untuk memperdalam pemrograman Python. Terima kasih.

Baca selengkapnya

Lihat semua testimoni

Testimoni Siswa

Andi Wahyu Prawoko

Badan Pusat Statistik

Memulai Pemrograman Dengan Python

Terima kasih kepada Dicoding yang telah membantu saya lebih memahami materi pemrograman dengan python. Materi yang diberikan sangat mudah dipelajari dan bermanfaat. Terima kasih banyak Dicoding!

Sapto Subeqhi

Pelindo Marine Service, PT

Memulai Pemrograman Dengan Python

Materi yang disajikan begitu detail dan sangat substansial, sehingga kita lebih paham dan tidak membosankan. Dengan mengikuti kelas ini saya menjadi lebih paham terkait fundamensi python dan dapat menjadi bekal saya untuk memperdalam pemrograman python. Terima kasih.

Iqbal Syahrul Siddiq

PT. Santai Berkualitas Syberindo

Memulai Pemrograman Dengan Python

Materi yang diberikan sangat detail dan mudah dipahami, kini semangat saya untuk mendalami data science dan machine learning menggunakan python semakin besar setelah saya mengikuti kelas python. Terimakasih Dicoding....

Riyon Amisela

PT. Design Jaya Indonesia

Memulai Pemrograman Dengan Python

Mudah dipahami, padat ilmu, keren banget, mudah-mudah lewat Dicoding menjadi satu jalan mencapai apa yang saya inginkan. Sukses terus Dicoding, "Keren Banget" rasanya seperti menjadi ironmen #odadingmangoleh

Punya pertanyaan seputar kelas ini?

Berikut adalah beberapa pertanyaan yang paling sering ditanyakan.

Bagaimana cara memasukkan token Academy? Aturan membuat pertanyaan di forum diskusi kelas Bagaimana cara mencetak sertifikat kelulusan kelas?

Lihat semua FAQ

Silabus

Materi yang akan Anda pelajari pada kelas ini.

Persiapan Belajar

Memahami HAKI, mekanisme belajar, forum diskusi, glosarium, dan daftar referensi.

5 Artikel

30 menit

Pendahuluan

Pengenalan mengenai bahasa Python dan cara instalasi-nya. (2 jam 30 menit)

4 Artikel

120 menit

Pengenalan Python
15 Menit
Mengapa Python
10 Menit
Instalasi Python pada Operating System
50 Menit
Python pada IDE dan Notebook
45 Menit

Dasar Python

Menjelaskan mode operasi dan style guide penulisan pada Python. (1 jam 50 menit)

3 Artikel
1 Ujian

130 menit

Mode pada Python

30 Menit
Style Guide Indentasi

30 Menit
Style Guide Penggantian Baris, Komentar, dan Dokumentasi

30 Menit
Knowledge Check - Dasar Python

40 Menit

Tipe Data pada Python

Menjelaskan tipe data pada Python, seperti Number, String, List, dan Set. (1 jam 30 menit)

2 Artikel
1 Ujian

90 menit

Numbers, String, dan Boolean

10 Menit
List, Slicing, Tuple, Set, dan Dictionary

40 Menit
Knowledge Check - Tipe Data

40 Menit

Input/Output dan Operasi pada Python

Menjelaskan mekanisme input/output pada Python, dan juga operasi pada Python seperti operasi pada list, manipulasi string, operator, operands, dan expression. (3 jam)

5 Artikel
1 Ujian

180 menit

Input/Output pada Python

10 Menit
Dynamic Typing pada Python

40 Menit
Transformasi Angka, Karakter dan String

30 Menit
Operasi pada List, Set, dan String

30 Menit
Operator, Operands, dan Expressions

30 Menit
Knowledge Check - Input/Output dan Operasi pada Python

40 Menit

Style Guide pada Python

Menjelaskan style guide pada Python, PEP8, formatting kode, statement gabungan, dan prinsip penamaan. (1 jam 50 menit)

4 Artikel
1 Ujian

110 menit

Pengecekan Style Guide PEP8

10 Menit
Memformat Kode

30 Menit
Style Guide Statement Gabungan

30 Menit
Style Guide Prinsip Penamaan pada Python

20 Menit
Knowledge Check - Style Guide

20 Menit

Control Flow

Menjelaskan flow control pada Python, percabangan dan perulangan. (2 jam)

3 Artikel
1 Ujian

120 menit

Percabangan dan Ternary Operators

10 Menit
Perulangan

40 Menit
Kontrol Perulangan

30 Menit
Knowledge Check - Control Flow

40 Menit

Penanganan Kesalahan

Menjelaskan cara menangani kesalahan ketika terjadi kesalahan syntax atau pengecualian di Python. (1 jam 10 menit)

2 Artikel
1 Ujian

70 menit

Penanganan Kesalahan (Error dan Exception Handling)

10 Menit
Penanganan Pengecualian

20 Menit
Knowledge Check - Penanganan Kesalahan

40 Menit

Fungsi dan Method

Menjelaskan fungsi dan method pada Python, argument, dan parameter. (1 jam 50 menit)

3 Artikel
1 Ujian

110 menit

Definisi, Memanggil, dan Mengembalikan Fungsi

10 Menit
Argumen dan Parameter

40 Menit
Menulis Modul dan Kelas pada Python

30 Menit
Knowledge Check - Fungsi dan Method.

30 Menit

Pemrograman Berorientasi Objek

Menjelaskan pemrograman berorientasi objek pada Python seperti object, class, method, inheritance, dan implementation. (1 jam 30 menit)

2 Artikel
1 Ujian

90 menit

Class, Object, dan Method

10 Menit
Inheritance

40 Menit
Knowledge Check - Pemrograman Berorientasi Objek

40 Menit

Unit Testing

Memahami teknik pengujian program secara otomatis pada Python dengan unit testing beserta contoh implementasinya. (50 menit)

1 Artikel
1 Ujian

50 menit

Unit Testing

10 Menit
Knowledge Check - Unit Testing

40 Menit

Library Populer pada Python

Mempelajari beberapa library populer pada Python seperti String, OS, Pickle, JSON, Scrapper, Regex, dan Argument Parser. (30 menit)

1 Artikel

10 menit

Library Populer pada Python

10 Menit

Penutup

Menguji pemahaman peserta mengenai seluruh modul yang telah diajarkan di kelas ini melalui Exam dengan 25 pertanyaan yang diambil acak dari 50 pertanyaan dengan nilai minimum kelulusan 70%.