Python & Data Science
🐍 Python & Data Science
Python adalah bahasa yang ramah untuk pemula — tapi sangat powerful untuk profesional.
Kurikulum ini membantumu menguasai Python dari nol, lalu mengaplikasikannya dalam Data Science — pengolahan data, visualisasi, hingga machine learning.
Level 1: Python Dasar (Week 1–4)
| Minggu | Topik | Apa yang Kamu Pelajari |
|---|
| 1 | Pengenalan Python | Variabel, tipe data (string, int, float, boolean), operasi dasar, print() |
| 2 | Struktur Data | List, dictionary, tuple, set — kapan menggunakan yang mana |
| 3 | Control Flow | if/elif/else, for loop, while loop, break/continue |
| 4 | Function & Module | Membuat fungsi, parameter, return value, import module, pip |
Level 2: Python Menengah (Week 5–6)
| Minggu | Topik | Apa yang Kamu Pelajari |
|---|
| 5 | File Handling | Baca/tulis file .txt, .csv, .json; exception handling (try/except) |
| 6 | OOP Dasar | Class, object, method, inheritance — konsep dasar Object-Oriented Programming |
Level 3: Data Science Tools (Week 7–9)
| Minggu | Topik | Apa yang Kamu Pelajari |
|---|
| 7 | NumPy | Array, indexing, slicing, operasi matematika vektorisasi |
| 8 | Pandas | DataFrame, filtering, groupby, merge, pivot table |
| 9 | Visualisasi | Matplotlib & Seaborn — line chart, bar chart, scatter plot, heatmap |
Level 4: Data Science Praktik (Week 10–11)
| Minggu | Topik | Apa yang Kamu Pelajari |
|---|
| 10 | Web Scraping & API | Ambil data dari website dengan BeautifulSoup; gunakan API publik dengan requests |
| 11 | Statistik dengan Python | Korelasi, regresi sederhana, uji hipotesis dengan SciPy |
Level 5: Machine Learning (Week 12–13)
| Minggu | Topik | Apa yang Kamu Pelajari |
|---|
| 12 | ML Dasar | Supervised learning, regresi linear, decision tree, train/test split dengan Scikit-learn |
| 13 | Proyek Akhir | Analisis data lengkap: ambil data → bersihkan → analisis → visualisasi → kesimpulan |
🛠️ Tools yang Digunakan
| Tool | Fungsi |
|---|
| Python 3.11+ | Bahasa pemrograman utama |
| Jupyter Notebook | Lingkungan interaktif untuk eksperimen |
| NumPy | Komputasi numerik |
| Pandas | Manipulasi data |
| Matplotlib/Seaborn | Visualisasi data |
| Scikit-learn | Machine learning |
💡 Tips Belajar Python
- Jangan hanya baca — ketik kode! Praktik langsung adalah cara terbaik
- Mulai dari yang kecil — jangan langsung ke machine learning
- Error itu normal — pesan error adalah guru terbaikmu
- Gunakan Google & dokumentasi — kemampuan search adalah skill utama programmer
Python adalah pintu masuk ke dunia data. Kuasainya, dan kamu bisa menjawab pertanyaan apa pun dengan data. 🐍