Kerangka Materi Modul 1 - 'Dasar Python untuk Data Science'
Let's linked LinkedIn

Berikut adalah kerangka materi yang komprehensif untuk Modul 1 - “Dasar Python untuk Data Science” yang mencakup minggu 1 hingga minggu 4:

Minggu 1: Pengenalan Python, Sejarah, dan Setup Lingkungan

  1. Pengenalan Python

    • Sejarah singkat dan evolusi Python sebagai bahasa pemrograman.
    • Keunggulan dan aplikasi Python dalam berbagai bidang, khususnya ilmu data.

  2. Setup Lingkungan

    • Instalasi Python dan pengaturan lingkungan pengembangan (IDE).
    • Pengenalan alat bantu seperti Anaconda dan penggunaan Jupyter Notebook.

  3. Dasar-dasar Pemrograman Python

    • Struktur sintaks dasar Python.
    • Eksekusi script Python sederhana.

  4. Latihan Praktik

    • Menulis program pertama: “Hello, World!”.
    • Eksplorasi interaktif dengan Jupyter Notebook.

Minggu 2: Variabel, Tipe Data, dan Struktur Kontrol

  1. Pengenalan Variabel

    • Definisi variabel dalam Python dan cara mendeklarasikannya.
    • Aturan penamaan variabel dan praktik terbaik.

  2. Tipe Data Dasar

    • Numerik (int, float), teks (str), dan Boolean (bool).
    • Operasi dasar pada tipe data numerik dan teks.

  3. Struktur Kontrol

    • Penggunaan if, elif, dan else untuk pengkondisian.
    • Loop for dan while, serta penggunaan break dan continue.

  4. Latihan

    • Implementasi struktur kontrol dalam skenario nyata.
    • Membuat skrip sederhana untuk mengolah data input.

Minggu 3: Fungsi dan Manajemen Paket

  1. Fungsi dalam Python

    • Mendefinisikan dan memanggil fungsi.
    • Parameter, argumen, dan nilai kembali fungsi.
    • Scope variabel dalam fungsi.

  2. Manajemen Paket

    • Pengenalan pip sebagai pengelola paket.
    • Instalasi dan penggunaan modul eksternal.
    • Contoh modul umum: numpy, matplotlib.

  3. Latihan Fungsi dan Modul

    • Membuat fungsi untuk tugas analisis data sederhana.
    • Mengintegrasikan modul eksternal dalam proyek.

Minggu 4: Pengelolaan Data Dasar

  1. Struktur Data Lanjut

    • Menggunakan list, tuple, dictionaries, dan set.
    • Operasi dan metode yang sering digunakan.

  2. Pengenalan Library Pandas

    • Konsep Series dan DataFrame.
    • Membaca dan menulis data dengan Pandas.
    • Seleksi data dan operasi dasar DataFrame.

  3. Latihan Manipulasi Data

    • Pembersihan dan transformasi dataset menggunakan Pandas.
    • Studi kasus: Analisis data eksploratif pada dataset nyata.

Materi ini dirancang untuk membawa peserta dari tahap pengenalan hingga kemampuan untuk mengelola dan memanipulasi data menggunakan Python, dengan penekanan pada praktik dan latihan interaktif untuk memastikan penguasaan konsep-konsep penting.

Tags: Python  Data Science  Pemula  Modul Python  Industri Air