Memulai Pemrograman Dengan Python

Memulai Pemrograman Dengan Python

Disusun oleh: Dicoding Indonesia Level: Dasar Estimasi: 20 jam
Teknologi:Data|Machine Learning
Bagikan kelas ini:

Deskripsi

20210420082448c6aae1b95b16502323c1c74a1c16e2a4.jpg

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 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, Google Colab, atau IBM Watson Studio.


Silabus

  • Pendahuluan : Pengenalan mengenai bahasa Python dan cara instalasi-nya. (2 jam 30 menit)
  • Dasar Python : Menjelaskan mode operasi dan style guide penulisan pada Python. (1 jam 50 menit)
  • Tipe Data pada Python : Menjelaskan tipe data pada Python, seperti Number, String, List, dan Set. (1 jam 30 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)
  • Style Guide pada Python : Menjelaskan style guide pada Python, PEP8, formatting kode, statement gabungan, dan prinsip penamaan. (1 jam 50 menit)
  • Control Flow : Menjelaskan flow control pada Python, percabangan dan perulangan. (2 jam)
  • Penanganan Kesalahan : Menjelaskan cara menangani kesalahan ketika terjadi kesalahan syntax atau pengecualian di Python. (1 jam 10 menit)
  • Fungsi dan Method : Menjelaskan fungsi dan method pada Python, argument, dan parameter. (1 jam 50 menit)
  • Pemrograman Berorientasi Objek : Menjelaskan pemrograman berorientasi objek pada Python seperti object, class, method, inheritance, dan implementation. (1 jam 30 menit)
  • Unit Testing : Memahami teknik pengujian program secara otomatis pada Python dengan unit testing beserta contoh implementasinya. (50 menit)
  • Library Populer : Mempelajari beberapa library populer pada Python seperti String, OS, Pickle, JSON, Scrapper, Regex, dan Argument Parser. (30 menit)


Metode Ajar

  • Online - Self-paced Learning
    • Total jam belajar : 20 jam
    • Rekomendasi waktu belajar : 10 jam per minggu (selesai dalam 25 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


Peralatan Belajar

  • Siswa wajib memiliki akses internet melalui komputer yang menggunakan Windows/Mac/Linux
  • Spesifikasi minimal komputer milik siswa
    • Sistem operasi : Windows, Linux, atau MacOS
    • Prosesor : Intel Celeron (Rekomendasi Core i3 ke atas) 
    • RAM : 1GB (Rekomendasi 2GB)
    • Resolusi layar : 1366 x 768 (Rekomendasi Full HD 1920 x 1080)
  • Software
    • Teks Editor (Notepad++), atau IDE (PyCharm,dll). Cara instalasi IDE (PyCharm, dll) akan diajarkan pada kelas ini.
    • Web Browser untuk mengakses Google Colab atau Jupyter Notebook.


Alur Belajar

Langkah ke-2 Machine Learning Developer 

Langkah ke-2 persiapan sertifikasi internasional TensorFlow Developer Certificate

Apa kata lulusan Dicoding Academy?

Sudah ribuan siswa yang sukses belajar di Dicoding Academy. Mau tau pendapat dari sisi mereka? Ini adalah testimoni asli mereka. Mau tahu lebih banyak? Lihat testimoni siswa lainnya.

Pertanyaan

Bila Anda memiliki pertanyaan / kendala ketika belajar di kelas ini, Anda dapat membaca pertanyaan-pertanyaan yang sering diajukan di FAQ.

Tim Reviewer

Irsan Saputra
Irsan Saputra
Course Contributor at Dicoding Indonesia
oon arfiandwi
oon arfiandwi
Course Contributor at Dicoding Indonesia
  • IBM Data Science Specialization
  • Google IT Automation with Python Specialization
  • Natural Language Processing (NLP) enthusiast
Anda belum dapat mempelajari kelas ini. Yuk berlangganan sekarang agar bisa belajar di Kelas ini dan juga Kelas Dicoding Academy lainnya.

Daftar sekarang untuk dapat mengikuti pembelajaran

Daftar Sekarang

Atau Anda dapat mencoba modul gratis yang ditawarkan di Kelas ini

Coba Modul Gratis
Kunjungi Online Store Kami

Kelas ini disusun oleh:

Dicoding Indonesia
Dicoding Indonesia

Decode Ideas
Discover Potentials