Berapa lama waktu untuk mempelajari Python?
Waktu yang Anda butuhkan untuk belajar python pemula akan bergantung pada beberapa faktor, termasuk tujuan utama Anda belajar bahasa pemrograman ini. Misalnya, jika Anda ingin mempelajari python sekadar untuk mengautomasi tugas tertentu di tempat kerja, Anda mungkin dapat mempelajarinya lebih cepat.
Berbeda halnya jika Anda ingin mempelajari python secara mendalam untuk mendapatkan pekerjaan sebagai analis data, Anda mungkin membutuhkan waktu yang lebih lama. Berikut adalah beberapa faktor lain yang dapat memengaruhi seberapa cepat Anda dapat mempelajari python:
Secara umum, dibutuhkan sekitar dua hingga enam bulan untuk mempelajari dasar-dasar python. Namun, Anda bisa belajar untuk menulis program pendek pertama dalam hitungan menit. Sementara itu, menguasai python secara lengkap bisa memakan waktu berbulan-bulan hingga bertahun-tahun.
Struktur Data Primitif
Struktur data primitif merupakan struktur data dasar pada python yang berisi nilai data murni, sederhana, dan berfungsi sebagai blok untuk memanipulasi data. Ada empat variabel pada struktur data primitif, yaitu integer (bilangan bulat), float, string, dan boolean. Tipe data string digunakan untuk mewakili data numerik, yaitu bilangan bulat positif atau negatif tanpa titik desimal, contohnya -2, 1, atau 10. Data float menandakan bilangan real floating point. Data ini digunakan untuk mewakili bilangan rasional, biasanya berisi titik desimal seperti 1,5 atau 5,32. Karena python merupakan bahasa pemrograman yang diketik secara dinamis, tipe data yang disimpan oleh objek bisa berubah dan tidak perlu mendefinisikan tipe variabel secara eksplisit. Tipe data string menunjukkan kumpulan huruf, kata, maupun karakter alfanumerik. Tipe ini dibuat dengan memasukkan serangkaian karakter dan dipisahkan dengan tanda petik satu maupun dua. Contoh penulisan tipe data string pada python adalah "kucing", "meja", ataupun "kelinci". Tipe data boolean berguna dalam perbandingan bersyarat dan dapat mengambil nilai TRUE maupun FALSE.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
Struktur Data Non Primitif
Berbeda dengan data primitif, tipe data non primitif tidak hanya menyimpan nilai, tapi juga sekumpulan nilai dalam format yang berbeda-beda. Beberapa variabel pada struktur data non primitif adalah list, tuple, dictionary, dan sets. List adalah struktur data paling serbaguna pada python dan ditulis sebagai list element yang dipisahkan dengan koma dan diapit oleh tanda kurung siku. List bisa terdiri dari element homogen dan heterogen. Beberapa metode yang dapat diterapkan pada list adalah index(), append(), extended(), insert(), remove(), pop(), dan lain sebagainya. Data tuple mirip dengan list tetapi elemennya tidak bisa diubah. Perbedaan lain antara tuple dan list adalah tuple ditulis didalam kurung bukan kurung siku. Setelah elemen didefinisikan dalam tuple, maka elemen ini tidak dapat dihapus, dipindah, maupun diedit sehingga nilai yang telah didefinisikan tidak dapat dimanipulasi maupun diganti. Data dictionary terdiri dari pasangan "value-key". "key" mengidentifikasi item, dan "value" menyimpan nilai item yang akan dipisahkan oleh tanda titik dua. Item dipisahkan dengan koma dan diapit tanda kurung kurawal. "key" tidak bisa diubah sedangkan "value" dapat berupa tipe data jenis apapun. Sets adalah kumpulan elemen unik yang tidak berurutan. Seperti list, sets dapat diubah dan ditulis di dalam tanda kurung siku namun tidak boleh ada angka yang nilainya sama.
Long Short-Term Memory Networks (LSTMs)
LSTM adalah jenis khusus dari RNN dan sangat mampu mempelajari dependensi jangka panjang. Mari kita coba memahami ketergantungan jangka panjang dengan sebuah contoh.
Misalkan Sahabat DQ telah membangun model untuk memprediksi kata berikutnya berdasarkan yang sebelumnya. Asumsikan Sahabat DQ mencoba memprediksi kata terakhir dalam kalimat, "matahari terbit di timur," kita tidak memerlukan konteks lebih lanjut, dan jelas istilah berikutnya adalah timur.
Dalam kasus seperti ini, di mana tidak ada banyak kesenjangan antara informasi yang relevan dan tempat yang membutuhkannya, RNN dapat mempelajari dan memprediksi output dengan mudah. Tetapi jika kita memiliki kalimat seperti, “Saya lahir di India. Saya berbicara bahasa Hindi dengan lancar”.
Prediksi semacam ini membutuhkan beberapa konteks dari kalimat sebelumnya tentang di mana seseorang dilahirkan, dan RNN mungkin tidak dapat mempelajari dan menghubungkan informasi dalam kasus seperti itu.
Deteksi anomali dalam data lalu lintas jaringan atau IDS (sistem deteksi intrusi), Peramalan deret waktu, Penyelesaian otomatis, analisis teks dan video, dan Pembuatan teks.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab!
Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!
Ketika kita ingin berbicara tentang bahasa pemrograman di zaman yang serba digital ini, SQL dan Python termasuk dalam daftar bahasa yang wajib dipelajari oleh programmer, developer, data analyst, dan software engineer. Dengan adanya transformasi digital besar-besaran, memiliki keahlian lebih seperti ini dapat membuat Anda semakin menonjol dibandingkan kandidat lain. Jika Anda adalah pemula dan ingin memulai karir sebagai seorang programmer, ketahui perbedaan SQL dan Python di bawah ini.
SQL yang merupakan singkatan dari Structure Query Language, yakni bahasa pemrograman yang memungkinkan developer untuk mengatur dan menarik informasi dalam database, bahkan membuat database mereka sendiri. Banyak industri menyimpan informasi di dalam database menggunakan tabel dan bisa diambil menggunakan SQL.
Diakui sebagai bahasa pemrograman standar oleh International Organization of Standardization (ISO), SQL adalah salah satu keterampilan yang paling dicari di dalam dunia industri. Perusahaan Anda bisa saja menggunakan bahasa pemrograman lain, tapi Anda tetap akan membutuhkan SQL saat ingin mengambil data dari database.
Beberapa contoh database yang digunakan developer SQL antara lain:
Kelebihan SQL adalah mudah dipelajari oleh pemula. Menggunakan bahasa kueri dan bukannya bahasa pemrograman, sintaks yang digunakan SQL relatif lebih mudah dipahami dan mirip dengan kalimat dalam bahasa Inggris.
Python adalah bahasa pemrograman populer yang multifungsi, sebab bahasa pemrograman ini dapat digunakan untuk berbagai macam aplikasi, seperti pengembangan website dan software, analisis data, pengembangan gim, dan masih banyak lagi.
Karena mampu bekerja dan diintegrasikan di berbagai platform juga mudah dibaca, Python telah menjadi salah satu bahasa preferensi untuk mengeksplorasi data. Banyak industri menggunakan software, aplikasi, serta program yang ada di Python. Bagian terbaiknya, programmer dan developer bisa bisa menulis kode Python menggunakan text editor yang dapat memuat dan menyimpan teks menggunakan pengkodean karakter Unicode ASCII atau UTF-8.
Saat ini, komunitas pengguna Python sangat besar. Bahkan, pada 2018 peringkat IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) menunjukkan bahwa Python adalah bahasa pemrograman yang paling dicari. Python juga bersifat open source. Artinya, hak cipta semua versi modern Python berada di bawah lisensi kompatibel dengan GPL yang disertifikasi oleh open source initiative.
Di mana tempat belajar python untuk Data Science?
Di dunia di mana hampir semua tugas manual diotomatisasi, definisi manual berubah. Algoritma machine learning dapat membantu komputer bermain catur, melakukan operasi, dan menjadi lebih pintar dan lebih pribadi. Kita hidup di era kemajuan teknologi yang konstan, dan melihat bagaimana komputasi telah berkembang selama bertahun-tahun, kita dapat memprediksi apa yang akan terjadi di hari-hari mendatang.
Salah satu fitur utama dari revolusi ini yang menonjol adalah bagaimana alat dan teknik komputasi telah di demokratisasi. Dalam lima tahun terakhir, para ilmuwan data telah membangun mesin pengolah data yang canggih dengan mengeksekusi teknik-teknik canggih dengan mulus. Hasilnya sangat mencengangkan.
Algoritma Reinforcement Learning menggunakan hasil atau hasil sebagai patokan untuk memutuskan langkah tindakan selanjutnya. Dengan kata lain, algoritme ini belajar dari hasil sebelumnya, menerima umpan balik setelah setiap langkah, dan kemudian memutuskan apakah akan melanjutkan langkah berikutnya atau tidak.
Sistem mempelajari apakah ia membuat pilihan yang benar, salah, atau netral dalam prosesnya. Sistem otomatis dapat menggunakan Reinforcement Learning karena dirancang untuk membuat keputusan dengan intervensi manusia yang minimal.
Misalnya, Sahabat DQ mendesain mobil self-driving dan bermaksud melacak apakah mobil tersebut mengikuti peraturan lalu lintas dan memastikan keselamatan di jalan. Dengan menerapkan Reinforcement Learning , kendaraan belajar melalui pengalaman dan taktik penguatan.
Algoritme memastikan bahwa mobil mematuhi undang-undang lalu lintas dengan tetap berada di satu jalur, mengikuti batas kecepatan, dan berhenti bertemu pejalan kaki atau hewan di jalan.
Lalu, apa saja algoritma dengan deep learning reinforcement learning ini? Yuk simak selengkapnya sekarang!
Python populer karena bahasa pemrograman ini lebih produktif jika dibandingkan dengan bahasa pemrograman lain seperti C++ dan Java. Penggunaan python juga didukung oleh kesederhanaan sintaks pemrograman, keterbacaan kode, dan perintah seperti bahasa Inggris yang membuat pengkodean dengan python jauh lebih mudah dan efisien.
Macam-macam library python
Ada beberapa jenis library yang populer di kalangan data scientist, di antaranya:
TensorFlow adalah platform end-to-end open-source untuk membuat aplikasi machine learning atau komputasi numerik cepat yang dibuat dan dirilis oleh Google. Library dasar ini dapat dipakai untuk membuat model deep learning secara langsung atau menggunakan library wrapper untuk menyederhanakan proses yang dibangun di atas TensorFlow.
Fitur utama TensorFlow meliputi bekerja secara efisien dengan ekspresi matematika yang melibatkan array multidimensi, dukungan yang baik dari jaringan saraf yang dalam dan konsep machine learning, hingga komputasi GPU/CPU di mana kode yang sama dapat dieksekusi pada kedua arsitektur.
NumPy (Numerical Python) adalah library python yang digunakan untuk bekerja dengan array dan juga memiliki fungsi yang bekerja dalam domain aljabar linier, transformasi fourier, dan matriks. Library yang dibuat pada 2005 oleh Travis Oliphant ini merupakan proyek open source sehingga Anda dapat menggunakannya secara bebas. Meski python memiliki daftar yang melayani tujuan array, prosesnya begitu lambat sehingga memerlukan NumPy yang bisa menyediakan objek array hingga 50 kali lebih cepat daripada daftar python tradisional.
SciPy (Scientific Python) adalah perpustakaan open-source yang digunakan untuk perhitungan ilmiah tingkat tinggi. Jenis library ini dibangun di atas ekstensi NumPy dan bekerja bersama untuk menangani komputasi yang kompleks. NumPy memungkinkan pengurutan dan pengindeksan data array, sementara kode data numerik disimpan di SciPy. Library python ini juga banyak digunakan oleh para developer dan engineer.
Pandas adalah perpustakaan penting bagi para data scientist. Library untuk machine learning yang bersifat open source ini menyediakan struktur data tingkat tinggi yang fleksibel serta berbagai alat analisis. Penggunaannya memudahkan analisis data, manipulasi data, dan pembersihan data. Pandas mendukung berbagai jenis operasi seperti penyortiran, pengindeksan ulang, iterasi, penggabungan, konversi data, visualisasi, agregasi, dan lain sebagainya.
Jenis library ini bertanggung jawab untuk merencanakan data numerik. Itulah alasan Matplotlib digunakan dalam analisis data. Library python yang bersifat open source ini dapat memplot angka-angka berdefinisi tinggi seperti diagram lingkaran, histogram, scatterplot, grafik, dan lain-lain.
Keras adalah API deep learning yang ditulis dengan python dan berjalan di atas platform machine learning TensorFlow. Dengan lebih dari satu juta pengguna individu pada akhir tahun 2021, penggunaan Keras saat ini terbilang masif, baik di industri maupun komunitas penelitian. Bersama dengan TensorFlow, Keras lebih banyak dipakai daripada solusi deep learning lainnya dan sangat populer di kalangan startup yang menempatkan deep learning sebagai inti dari produk yang ditawarkan.
Tanpa disadari, Anda pun terus berinteraksi dengan fitur yang dibuat dengan Keras (fitur yang salah satunya digunakan di Netflix). Keras & TensorFlow juga merupakan favorit di antara para peneliti, bahkan diadopsi oleh para peneliti di organisasi ilmiah besar, seperti CERN dan NASA.
Scikit-learn adalah library python terkenal yang digunakan untuk data kompleks. Perpustakaan open source ini mendukung machine learning dengan mendukung berbagai algoritma yang diawasi dan tidak diawasi seperti regresi linier, klasifikasi, pengelompokan, dan lain sebagainya. Library ini bekerja sama dengan Numpy dan SciPy.
PyTorch adalah perpustakaan machine learning terbesar yang mengoptimalkan komputasi tensor. Ia memiliki API yang kaya untuk melakukan komputasi tensor dengan akselerasi GPU kuat, membuatnya mampu membantu memecahkan masalah aplikasi yang terkait dengan jaringan saraf.
Perpustakaan tensor yang dioptimalkan ini utamanya digunakan untuk aplikasi deep learning menggunakan GPU dan CPU. Library phyton yang sebagian besar dikembangkan oleh tim Riset AI Facebook ini merupakan salah satu yang paling banyak digunakan di samping TensorFlow dan Keras.
Scrapy juga termasuk perpustakaan open source yang digunakan untuk mengekstraksi data dari website. Library ini menyediakan perayapan web yang sangat cepat, pengikisan layar tingkat tinggi, serta juga bisa digunakan untuk data mining dan pengujian data otomatis.
Struktur data dan algoritma pada python merupakan dua konsep mendasar dalam dunia computer science. Kedua konsep tersebut merupakan tools yang paling diperlukan oleh programmer di seluruh dunia. Struktur data pada python berhubungan dengan penyimpanan database sedangkan algoritma python merupakan serangkaian instruksi rinci yang membantu dalam pemrosesan data untuk tujuan tertentu. Struktur data adalah serangkaian cara untuk mengatur dan menyimpan data serta berisi hubungan data dan berbagai operasi logis yang bisa diterapkan pada data. Struktur data dibagi menjadi dua, yaitu struktur data primitif dan non primitif. Data yang termasuk kedalam tipe primitif adalah integer, float, strings, dan boolean, sedangkan yang termasuk data non primitif adalah array, list, tuple, dictionary, sets, dan files, Beberapa tipe data non primitif seperti list, tuple, dictionary, dan sets sudah ada di dalam python.
Algoritma python merupakan sekumpulan instruksi yang dijalankan untuk mendapatkan solusi dari masalah yang ada. Algoritma tidak hanya dikhususkan untuk bahasa, oleh karena itu algoritma dapat diimplementasikan dalam beberapa bahasa pemrograman. Tidak ada aturan standar untuk menulis algoritma. Algoritma ini bergantung pada sumber daya dan masalah yang akan dipecahkan. Namun, ada konstruksi kode umum yang bisa digunakan, seperti flow control (if-else) dan loop (do, while, for). Pada artikel kali ini DQLab akan membahas struktur data dan algoritma pada python. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai akhir!
Yuk, Kita Mulai Rintis Karir Data Science dari Sekarang!
Profesi Data Scientist di era transformasi teknologi kini menjadi profesi yang populer. Siapa saja dan dari mana saja latar belakang pendidikannya dapat berkarir menjadi data scientist. Kita dapat memulai belajar otodidak atau melalui kursus data science baik online maupun offline. Oleh karena itu untuk mengetahui lebih lanjut terkait data scientist kita dapat mempelajarinya di DQLab lohh. Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di DQLab.id/signup dan nikmati momen belajar gratis bersama DQLab dengan mengakses module gratis dari R, Python atau SQL!
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita
Kalian pasti pernah bahkan sering menjumpai berbagai jenis data khususnya data angka yang berantakan. Atau bahkan juga bingung bagaimana caranya mengurutkan data numerik dengan bahasa pemrograman. Tenang saja, algoritma sorting adalah jawabannya. Secara singkatnya sorting adalah metode untuk pengurutan data.
Secara garis besarnya, Sorting (Pengurutan) adalah suatu proses penyusunan kembali kumpulan objek menggunakan tata aturan tertentu. Sorting disebut juga sebagai suatu algoritma untuk meletakkan kumpulan elemen data ke dalam urutan tertentu berdasarkan satu atau beberapa kunci dalam tiap-tiap elemen. Pengurutan atau sorting merupakan proses dasar yang ada dalam sebuah algoritma dan struktur data. Penggunaan algoritma sorting dapat pula diaplikasikan pada algoritma Python.
Tujuan utama dari proses pengurutan atau sorting adalah untuk mengurutkan data berdasarkan keinginan baik itu dari yang terendah maupun yang tertinggi, sehingga data yang dihasilkan akan lebih terstruktur, teratur dan sesuai dengan kebutuhan.
Terdapat beberapa algoritma python yang cukup populer dalam mengurutkan data. Seperti misalnya insertion sort, selection sort, merge sort, heap sort, quick sort, bubble sort, shell sort, comb sort, counting sort, bucket sort, radix sort.
Tentunya pengaplikasian algoritma sorting pada algoritma python memiliki banyak keuntungannya. Hal yang paling utama dalam penggunaannya yakni untuk mempersingkat dalam penggunaan waktu dalam pembuatan proses program, karena jika saja tidak menggunakan sorting, bisa anda bayangkan kembali jika data yang anda buat lebih dari ratusan hingga ribuan, akankah anda akan mengurutkan data satu persatu hingga kesekian.
Dengan demikian, penggunaan algoritma sorting ini sangat memudahkan pengguna dan efisien untuk melakukan pengurutan data. Terlebih jika sewaktu-waktu ada beberapa kesalahan dalam metode penyortingan sangat mudah untuk mengubah proses pengurutannya karena metode sorting ini hanya menggunakan mungkin saja satu rumus utama yang digunakan untuk semua data.
Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai algoritma sorting dengan menggunakan Python. Artikel ini khusus dibuat teruntuk kalian para data lovers di bidang data untuk mengetahui penerapan algoritma sorting khususnya pada Python. Jadi, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!
Algoritma bubble sort cukup populer dan sederhana. Proses pada bubble sort dilakukan dengan pertukaran data di sebelahnya secara terus menerus hingga dalam suatu iterasi tertentu tidak ada lagi perubahan atau pertukaran. Algoritma bubble sort termasuk ke dalam kategori algoritma comparison sort, karena menggunakan perbandingan pada operasi antar elemen nya.
Analogi algoritma bubble sort :
Bandingkan nilai pada data ke satu dengan data ke dua
Apabila nilai data ke satu lebih besar dari data ke dua maka tukar posisinya
Kemudian data yang lebih besar tersebut dibandingkan lagi dengan data ketiga
Apabila data ke tiga lebih kecil dari data ke dua maka tukar posisinya
Dan begitu seterusnya hingga semua data yang ada menjadi terurut
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
Algoritma selection sort merupakan pengurutan dengan konsep memilih elemen dengan nilai paling rendah dan menukar elemen tersebut dengan elemen ke i. Nilai dari i dimulai dari 1 ke n, yang dimana n merupakan jumlah total elemen dikurangi satu.
Analogi algoritma selection sort :
Memulai pengecekan data dari data ke 1 hingga data ke n.
Menentukan bilangan dengan index terkecil dari data pada bilangan tersebut.
Menukar bilangan index terkecil dengan bilangan pertama.
Begitu seterusnya hingga data berhasil diurutkan semuanya.
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
Algoritma insertion sort merupakan suatu metode pengurutan data dengan melakukan penempatan setiap elemen data pada posisinya dengan membandingkan dengan data-data yang telah ada. Prinsip dari insertion sort adalah dengan membagi data yang akan diurutkan menjadi dua kelompok, satu kelompok yang belum diurutkan dan yang satunya lagi sudah diurutkan, Elemen yang pertama diambil dari kelompok list yang belum diurutkan dan kemudian ditempatkan sesuai posisinya pada bagian lain yang belum diurutkan.
Analogi Algoritma insertion sort
Membandingkan data kedua dengan data kesatu
Apabila data ke dua lebih kecil maka tukar posisinya
Data ketiga dibandingkan dengan data kesatu dan kedua
Apabila data ketiga lebih kecil tukar lagi posisinya
Data keempat dibandingkan dengan data ketiga hingga kesatu
Apabila data keempat lebih kecil dari ketiga maka letakkan data keempat ke posisi paling depan
Begitu seterusnya hingga tidak ada lagi data yang dapat dipindahkan.
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Belajar python dapat memperluas peluang pasar kerja global. Dengan belajar python yang adalah salah satu dari tiga bahasa pemrograman teratas di dunia, Anda berkesempatan memasuki dunia kerja dalam industri yang diprediksi akan menjadi paling populer ini, sehingga dapat membangun karier yang lebih baik.
Faktanya, menurut Indeks PopularitY of Programming Language (PYPL) yang dibuat dengan menganalisis frekuensi tutorial bahasa yang dicari di Google, python adalah bahasa pemrograman paling populer di seluruh dunia. Jadi, jika Anda ingin berkarier di negara lain, seperti Swiss atau Australia, belajar python akan membantu Anda memiliki peluang bagus untuk mendapatkan pekerjaan di sana. Di mana pun Anda ingin bekerja, menambahkan python ke dalam daftar keahlian Anda bisa menjadi “tiket” bekerja ke mana saja.
Jaringan Fungsi Radial (RBFNs)
Seperti namanya, ini didasarkan pada fungsi aktivasi Radial basis function (RBF). Proses pelatihan model membutuhkan waktu yang sedikit lebih sedikit menggunakan RBFN daripada MLP. Jenis RBFN langsung adalah jaringan saraf umpan maju tiga lapis dengan lapisan input, lapisan tersembunyi yang terdiri dari beberapa unit aktivasi nonlinier RBF, dan lapisan keluaran linier yang bertindak sebagai unit penjumlahan untuk memberikan keluaran akhir.
RBFN digunakan untuk menganalisis harga pasar saham dan juga memperkirakan harga jual di industri Ritel karena kemampuannya untuk bekerja pada data berbasis deret waktu. Aplikasi lain termasuk pengenalan ucapan, analisis deret waktu, pengenalan gambar, pemerataan adaptif, diagnosis medis, dll.
Mana yang Harus Dipelajari Terlebih Dahulu?
Jika membicarakan bahasa mana dulu yang harus dipelajari, kita harus ingat bahwa perbedaan SQL dan Python ada bukan untuk menunjukkan bahasa mana yang lebih superior, melainkan untuk mendukung satu sama lain.
Memilih bahasa mana untuk dipelajari lebih dahulu tergantung pada kebutuhan Anda. Sebagian orang mungkin merasa SQL lebih mudah dipelajari karena Anda akan mendapatkan pengetahuan dasar mengenai bahasa pemrograman yang akan memudahkan Anda saat ingin mempelajari bahasa lain seperti Python. Akan tetapi, jika Anda ingin menjadi developer Python, mempelajari Python terlebih dahulu adalah langkah yang sama baiknya.
Menguasai keduanya dapat memberikan manfaat positif bagi perkembangan karier Anda ke depannya. Anda akan sanggup melakukan pengembangan back-end, menganalisa data, scientific computing, artificial intelligence, dan lain sebagainya.
Berdasarkan penjabaran di atas, SQL adalah bahasa permintaan standar yang memungkinkan Anda untuk mengakses dan memanipulasi data dari database. Sementara itu, Python adalah bahasa pemrograman multifungsi yang digunakan untuk mengembangkan aplikasi web, software, dan lain sebagainya. Perbedaan SQL dan Python yang paling utama terletak pada kemampuan pengoperasiannya.
Nah, jika Anda makin tertarik untuk mempelajari perbedaan SQL dan Python, Anda bisa mengikuti pelatihan data science di Algoritma Data Science School. Kunjungi website-nya sekarang juga dan temukan kelas berjadwal fleksibel yang cocok untuk Anda!
