Data

•

Coding

Tutorial Python untuk Data Science dan Data Analyst dan Rekomendasi Bootcamp beserta course menarik!

Purwadhika

∙

27 May 2025

Di era digital saat ini, Data Science menjadi salah satu bidang yang paling cepat berkembang. Permintaan untuk profesional yang ahli mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data meningkat drastis di berbagai industri, mulai dari e-commerce, fintech, hingga healthcare. Salah satu skill dasar yang wajib dimiliki oleh seorang data scientist atau data analyst adalah menguasai Python.

Kenapa Python? Karena Python adalah bahasa pemrograman yang fleksibel, mudah dipelajari, dan didukung oleh ribuan library khusus untuk data science dan machine learning. Jika kamu tertarik memulai karir di bidang ini, artikel ini akan jadi panduan lengkap cara belajar Python untuk Data Science dan Data Analyst, lengkap dengan rekomendasi tempat belajar yang terpercaya.

Apa Itu Python?

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang dirancang agar mudah dibaca dan ditulis. Python memiliki sintaks yang sederhana dan mirip dengan bahasa manusia, sehingga cocok untuk pemula maupun profesional.

Dibandingkan bahasa lain seperti R atau Java, Python menawarkan fleksibilitas lebih karena bisa digunakan untuk berbagai kebutuhan — mulai dari web development, data analysis, machine learning, hingga automasi. Di bidang Data Science, Python sangat populer karena memiliki library-library powerful seperti NumPy, Pandas, Matplotlib, dan Scikit-Learn.

Menurut laporan Stack Overflow Developer Survey, Python konsisten masuk 3 besar bahasa pemrograman paling populer di dunia. Hal ini membuktikan betapa besarnya ekosistem dan peluang karir di bidang Python.

Cara Belajar Python untuk Data Science

Belajar Python untuk Data Science bisa terasa menantang di awal, tapi jika mengikuti tahapan yang tepat, kamu akan jauh lebih mudah memahaminya. Berikut langkah-langkah belajar Python untuk Data Science yang bisa kamu ikuti:

Pahami Basic Python untuk Data Science

Langkah pertama adalah memahami dasar-dasar Python seperti:

Variabel dan Tipe Data
Penggunaan Loop (for, while)
Function dan Conditional Statement
List, Tuple, Dictionary
Basic Error Handling

Memahami dasar ini penting karena akan menjadi fondasi sebelum masuk ke proses analisis data yang lebih kompleks.

Berlatih Lewat Mini Project dengan Python

Setelah memahami dasar, cara terbaik untuk mengasah kemampuan adalah dengan mencoba mini project. Beberapa contoh project sederhana yang bisa kamu coba:

Membuat program kalkulator sederhana
Mengambil data dari API cuaca
Membuat aplikasi penghitung kata
Analisis data penjualan sederhana menggunakan Pandas

Project kecil ini akan membiasakan kamu untuk memecahkan masalah nyata menggunakan Python.

Pelajari Library Python untuk Data Science

Setelah terbiasa dengan basic coding, saatnya mengenal berbagai library Python khusus untuk Data Science, di antaranya:

NumPy: untuk komputasi numerik dan manipulasi array.
Pandas: untuk manipulasi dan analisis data dalam bentuk tabel (DataFrame).
Matplotlib & Seaborn: untuk membuat visualisasi data berupa grafik dan diagram.
Scikit-learn: untuk machine learning dasar seperti klasifikasi, regresi, dan clustering.

Belajar library ini bisa dimulai dari dokumentasi resminya, video tutorial YouTube, atau ikut course online.

Bangun Portofolio Data Science Menggunakan Python

Portofolio adalah senjata utama bagi siapa saja yang ingin berkarir di bidang Data Science. Buatlah beberapa project sederhana hingga menengah, misalnya:

Analisis tren harga properti
Prediksi harga saham
Visualisasi persebaran COVID-19
Analisis sentimen media sosial

Upload project kamu di GitHub, sehingga bisa menjadi nilai tambah saat melamar pekerjaan atau magang.

Kuasai Teknik Data Science Tingkat Lanjut

Jika sudah nyaman dengan dasar dan library, lanjutkan ke teknik lanjutan seperti:

Exploratory Data Analysis (EDA)
Feature Engineering
Machine Learning (Supervised & Unsupervised)
Natural Language Processing (NLP)
Big Data Processing menggunakan PySpark

Semakin banyak kamu mencoba project dan tools, semakin luas kemampuan kamu di bidang ini.

Cara Belajar Python untuk Data Analyst

Berbeda dengan data scientist, Data Analyst lebih fokus pada pengolahan, analisis, dan penyajian data untuk kebutuhan bisnis. Python juga menjadi alat penting untuk data analyst. Berikut cara belajar Python untuk profesi ini:

Pahami Basic Python untuk Data Analyst

Sama seperti untuk Data Science, pelajari dasar-dasar Python:

Variabel, tipe data, loop, dan function
Operasi logika dan pemrosesan data sederhana

Kenali Library Python yang Sering Digunakan Data Analyst

Beberapa library Python yang wajib dikuasai Data Analyst antara lain:

Pandas: manipulasi data tabular
NumPy: analisis data numerik
Matplotlib & Seaborn: visualisasi data
Statsmodels: analisis statistik

Fokuslah pada library yang berkaitan dengan analisis data dan visualisasi.

Pelajari Teknik Data Cleaning dengan Python

Data yang diterima biasanya tidak rapi. Oleh karena itu, data cleaning menjadi tahap penting. Teknik yang perlu dipelajari:

Menghapus data kosong dan duplikat
Mengubah tipe data
Menangani outlier
Melakukan normalisasi data

Semua teknik ini bisa dilakukan dengan Pandas dan NumPy.

Kuasai Data Visualization dan Cara Mengaplikasikannya

Setelah data bersih, visualisasi menjadi alat untuk menyajikan insight yang mudah dipahami. Pelajari cara membuat:

Bar Chart
Pie Chart
Line Chart
Heatmap

Gunakan Matplotlib dan Seaborn karena sangat powerful untuk kebutuhan Data Analyst.

Berapa Lama Waktu yang Dibutuhkan untuk Belajar Python?

Waktu belajar Python untuk Data Science maupun Data Analyst sebenarnya relatif tergantung intensitas belajar dan pengalaman sebelumnya. Berikut estimasi waktu yang bisa kamu jadikan acuan:

1-2 bulan: Menguasai dasar Python dan library dasar
2-3 bulan: Berlatih lewat mini project dan membangun portofolio
3-6 bulan: Menguasai teknik Data Science dan Data Analysis lebih mendalam
6-12 bulan: Siap terjun ke dunia kerja atau freelance project

Tipsnya: konsisten belajar setiap hari minimal 1 jam, aktif ikut komunitas, dan sering mencoba project nyata.

Rekomendasi Tempat Terbaik untuk Belajar Python

Ada banyak tempat belajar Python baik gratis maupun berbayar, mulai dari YouTube, platform MOOC, hingga bootcamp intensif. Salah satu rekomendasi terbaik di Indonesia adalah Purwadhika Digital Technology School.

Kenapa Belajar di Purwadhika?

Kurikulum industry-ready: materi selalu update mengikuti kebutuhan perusahaan.
Belajar dari mentor profesional: diajarkan langsung oleh praktisi Data Science dan Data Analyst.
Project-based learning: kamu langsung mengerjakan project riil.
Job connector: Purwadhika punya banyak partner hiring dari startup hingga perusahaan besar.
Pilihan kelas online dan offline: fleksibel bisa menyesuaikan jadwal.

Beberapa program unggulan di Purwadhika:

Dengan belajar di Purwadhika, kamu tidak hanya belajar teori, tapi juga praktik dan membangun portofolio yang bisa langsung digunakan untuk melamar kerja.

Belajar Python untuk Data Science dan Data Analyst adalah langkah penting bagi siapa saja yang ingin membangun karir di era digital saat ini. Mulailah dengan memahami dasar-dasarnya, berlatih lewat project kecil, pelajari library penting, dan buat portofolio yang menarik.

Waktu belajar bisa disesuaikan dengan komitmen dan target pribadi. Dan kalau kamu ingin belajar dengan bimbingan mentor profesional serta kurikulum yang relevan dengan kebutuhan industri, Purwadhika adalah pilihan tempat belajar Python yang sangat direkomendasikan.

Jangan ragu untuk mulai, karena data is the new oil dan Python adalah kunci untuk mengolahnya!