Buku pembelajaran bahasa program phyton Discover the world's research25+ million members160+ million publication billion citationsJoin for free Bab 1 Aplikasi Python Awal perkembangan Python dilakukan oleh Guido van Rossum pada tahun 1990 di Stichting Mathematisch Centrum CWI, Amsterdam. Pada tahun 1995, Guido pindah ke CNRI di Virginia Amerika. Versi terakhir pada tahun 2000 dengan versi Pada tahun 2000, Guido dan para pengembang inti Python pindah ke yang merupakan sebuah perusahaan komersial dan membentuk BeOpen PythonLabs. Dari BeOpen PythonLabs inilah pengembangan Python Setelah mengeluarkan Python Guido dan beberapa anggota tim PythonLabs pindah ke DigitalCreations. Saat ini pengembangan Python terus dilakukan oleh sekumpulan pemrogram yang dikoordinir Guido dan Python Software Foundation. Python Software Foundation adalah sebuah organisasi non-profit yang dibentuk sebagai pemegang hak cipta intelektual Python sejak versi dan dengan demikian mencegah Python dimiliki oleh perusahaan komersial. Saat ini distribusi Python sudah mencapai versi dan versi Penggunaan nama Python dipilih oleh Guido sebagai nama bahasa ciptaannya karena kecintaan Guido pada acara televisi Monty Python's Flying Circus. Oleh karena itu seringkali ungkapan-ungkapan khas dari acara tersebut seringkali muncul dalam korespondensi antar pengguna Python. Berikut sejarah dari aplikasi python. • Python – Januari 1994 o Python – 10 April 1995 o Python – 12 Oktober 1995 o Python – 25 Oktober 1996 o Python – 31 Desember 1997 o Python – 5 September 2000 • Python – 16 Oktober 2000 o Python – 17 April 2001 o Python – 21 Desember 2001 o Python – 29 Juli 2003 o Python – 30 Nopember 2004 o Python – 19 September 2006 o Python – 1 Oktober 2008 o Python – 3 Juli 2010 • Python – 3 Desember 2008 o Python – 27 Juni 2009 o Python – 20 Februari 2011 o Python – 29 September 2012 o Python – 16 Maret 2014 o Python – 13 September 2015 o Python – 23 Desember 2016 o Python – 27 Juni 2018 Python banyak digunakan untuk membuat berbagai macam program, seperti program CLI, Program GUI desktop, Aplikasi Mobile, Web, IoT, Game, Program untuk Hacking, dsb. Apa itu program CLI? Antarmuka baris perintah bahasa Inggris command-lineinterface, CLI adalah mekanisme interaksi dengan sistem operasi atau perangkat lunak komputer dengan mengetikkan perintah untuk menjalankan tugas tertentu. Bab 2 Instalasi Python Pada Bab 1 sudah dijelaskan bahwa Python dapat running dalam bentuk teks, desktop maupun web. Pada Bab 2 ini akan di jelaskan langkah langkah untuk instalasi python pada ketiga area tesebut. 1. Pycharm 2. Pemilihan Bit 2. Proses Instalasi 3. Proses penentuan folder instalasi 4. Instalasi option 5. Tahapan pembuatan shortcut Bab 3 Aturan Penulisan sintaks Sebagai contoh, berikut kode program dalam bahasa Cuntuk menampilkan teks “Hello World” include int mainvoid { printf"Hello World"; return 0; } Berikut kode program dalam bahasa Pascaluntuk menampilkan teks “Hello World” program hello_world; begin writeln'Hello World'; readln; end. Dan berikut kode program dalam bahasa Python untuk menampilkan teks “Hello World” Tampilan menggunakan Phycharm Case Sensitive Phyton memiliki karakteristik Case sensitive sehingga jika ada penulisan huruf besar maupun huruf kecil akan mempengaruhi hasil. Komentar pada Pyhton Komentar comment adalah kode di dalam script Python yang tidak dieksekusi atau tidak dijalankan mesin. Komentar hanya digunakan untuk menandai atau memberikan keterangan tertulis pada script. Komentar biasa digunakan untuk membiarkan orang lain memahami apa yang dilakukan script. atau untuk mengingatkan kepada programmer sendiri jika suatu saat kembali mengedit script tersebut. Untuk menggunakan komentar anda cukup menulis tanda pagar , diikuti dengan komentar Anda. Dibawah ini adalah contoh penggunaan komentar pada Python. Jika program diatas dijalankan maka yang akan tampil Hello World Budi 123 Tipe Data yang terdapat pada Python Tipe data merupakan suatu alokasi dari memori yang terdapat pada komputer yang dapat digunakan untuk menampung informasi. Python sendiri mempunyai tipe data yang cukup unik bila kita bandingkan dengan bahasa pemrograman yang lain. Berikut adalah tipe data dari bahasa pemrograman Python Berikut merupakan coding program yang menggunakan tipe data Boolean dan tipe data string. Saat program di running maka akan tampil gambar dibawah ini Dibawah ini merupakan coding dari tipe data integer, float, hexadecimal dan complex Dibawah ini merupkan implementasi dari coding diatas Dibawah ini merupakan coding program dari tipe data list, tipe data tuple dan tipe data dictionary. Dibawah ini merupakan implementasi dari coding tipe data list, tipe data tuple dan tipe data dictionary. Dibawah ini merupakan coding program dari penggunaan tipe data Dibawah ini merupakan implementasi dari penggunaan tipe data Bab 4 Python If..Else Adapun beberapa kondisi dari statement if dapat dituliskan dalam bentuk matematika seperti dibawah ini - Equal a == b - Not Equal a !=b - Kurang dari a b - Lebih dari sama dengan a >= b Sebagai contoh dari penerapan statement if a = 10 b = 50 if b > a print “b is greater than a” elif elif merupakan dimana kondisi yang sebelumnya salah maka dilanjutkan dengan kondisi berikutnya. Adapun contoh dari program elif a = 7 b = 7 if b > a print “b lebih besar dari a” elif a == b print “ a dan b sama” Penggunaan Else dan Elif Else merupakan katakunci dari semua kondisi yang tidak sebelumnya Contohnya a = 100 b = 70 if b > a print“b lebih dari a” elif a==b print“a dan b sama” else print“a lebih dari b” Penggunaan Else Dibawah ini merupakan suatu contoh kondisi dimana a lebih besar dari b a = 100 b = 23 if b > a print"b is greater than a" else print"b is not greater than a" Hasil eksekusi python Pernyataan If a = 100 b = 23 if a > b print"a is greater than b" hasil eksekusi python Pernyataan If Else a = 23 b = 100 print"A" if a > b else print"B" Hasil eksekusi Python Bab 5 Python While Loops !!!!!!!!!!!!Ada dua perintah loops di Python • while loops • for loops Contoh!While!Loop!!i!=!1!while!i!

DanEdwards : Data visualization best practices with Power BI MSDEVMTL. Featured. What to Upload to SlideShare SlideShare. Be A Great Product Leader (Amplify, Oct 2019) Learning Data Science With Python - Libraries NumPy is a library for the Python programming language, adding support for large, multi- dimensional arrays and matrices, along

Belajar Python untuk Data Science menjadi sebuah kewajiban jika ingin bergelut di profesi yang berhubungan dengan Data, misalnya Data Scientist. Python menjadi pilihan bahasa pemrograman yang banyak diminati. Hal ini bisa terjadi tentunya bukan tanpa alasan, melainkan karena banyaknya kelebihan yang dimiliki oleh Python itu sendiri seperti efisiensi serta kecepatan dan ketepatan dalam membaca kode. Selain Data Scientist, Machine Learning Engineer juga menjadi orang yang menjatuhkan pilihannya kepada Python untuk membantu menyelesaikan pekerjaannya yang terbilang cukup banyaknya peminat dari bahasa pemrograman ini, membuat Python terus mengembangkan dirinya untuk menjadi bahasa pemrograman yang terbaik. Salah satunya adalah dengan menyediakan berbagai macam library dengan berbagai fungsi untuk menyelesaikan masalah yang kerap dihadapi oleh Data Scientist. Tentunya dengan banyaknya library ini membuat pekerjaan Data Scientist yang terbilang cukup rumit dapat diselesaikan dengan lebih ini akan dibahas library apa saja yang sering digunakan dalam Data Science. Penasaran kan? Yuk, simak ulasan berikut ini!1. Numpy yang Berhubungan dengan Numerical DataNumpy menjadi salah satu library yang paling banyak digunakan dalam data Science. Numpy yang merupakan singkatan dari Numerical Python menjadi alat analisis dan juga alat dalam pembuatan model. Library ini merupakan bagian dari SciPy yaitu ekosistem berbasis Python yang lebih besar dari tools open source. Selain digunakan untuk menyelesaikan persamaan linier dan perhitungan matematis lainnya, Numpy juga banyak digunakan untuk menjadi wadah multi-dimensi yang serbaguna bagi berbagai jenis data hal yang paling menarik dari Numpy ini adalah library Numpy dapat terintegrasi dengan bahasa pemrograman lainnya, seperti Fortan, C, dan C++. Wah, keren banget kan. Untuk menggunakannya, kita perlu meng-import library ini tersebih dahulu. Biasanya agar menjadi lebih efisien, numpy ini akan disingkan dengan juga Python Array Memahami Kegunaan Array Dalam Python2. Pandas untuk Manipulation DataLibrary Python lain yang sering digunakan dalam Data Science adalah Pandas. Numpy dan Pandas menjadi library yang lebih sering digunakan secara bersamaan. Sehingga tidak heran jika Pandas juga merupakan bagian dari SciPy serta tersedia di bawah lisensi software open source BSD. Pandas menjadi sangat ahli dalam mengatasi data yang tidak lengkap, tidak teratur, dan tidak ini juga dilengkapi dengan tools yang digunakan untuk membentuk, menggabungkan, menganalisis, serta memvisualisasikan dataset. Pada dasarnya ada tiga jenis struktur data di library Pandas ini, yaitu Series satu dimensi dan merupakan array homogen, DataFrame dua dimensi dengan kolom yang bersifat heterogen, serta Panel tiga dimensi, array size mutable. Untuk menggunakan library ini, kita perlu mengimport nya terlebih dahulu. Biasanya library ini disingkat dengan Matplotlib untuk VisualizationJika sebelumnya kita telah membahas tentang library yang digunakan untuk numerical dan manipulation data, selanjutnya kita akan membahas library yang dapat digunakan untuk visualisasi, yaitu Matplotlib. Library Python ini juga merupakan bagian dari paket inti SciPy dan berada di bawah lisensi BSD. Dengan library ini, kita dapat membuat chart, grafik, histogram, dll dengan sangat mudah dan tanpa memerlukan banyak code. Hal ini karena library Matplotlib memang didesain untuk menghasilkan visualisasi yang sederhana dan juga Yuk, Mulai Belajar Data Science dengan Bahasa Pemrograman Python4. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi masa kini! Sign up sekarang untuk MulaiBelajarData di DQLab!Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science"1. Buat Akun Gratis dengan Signup di Akses module Introduction to Data Science3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab4. Subscribe untuk Akses Semua Module Premium!Penulis Gifa Delyani Nursyafitri Editor Annissa Widya Davita MataKuliah Pembelajaran Mesin melatih mahasiswa untuk memahami ide dasar, intuisi, konsep, algoritma dan teknik untuk membuat komputer menjadi lebih cerdas melalui proses learning from data. Materi yang disampaikan meliputi supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, dan ensemble methods. Unduh RPS CSH3L3 Machine Learning.

Free download buku Pengantar Data Science dan Aplikasinya bagi Pemula. Apa itu Data Science Ilmu Data? Apa yang dipelajari pada bidang ilmu ini? Apa kaitan Machine Learning dan big data dengan Data Science? Apa yang dikerjakan para data scientist ilmuwan data? Mengapa data scientist menjadi profesi yang sangat dibutuhkan dan menjadi top job? Skill dan keahlian apa saja yang harus dikuasai data scientist? Dimana dapat belajar Data Science?Buku yang dipaparkan dengan paparan populer disertai contoh aplikasi Data Science dalam kehidupan sehari-hari ini dimaksudkan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut. Unduh PDF buku di sini Download Penerbit Unpar Press, ISBN 978-623-7879-15-2 E-book tersedia untuk diunduh gratis di sini Download Komentar terhadap bukuStephanus Abednego, kepala sekolah SMAK 1 BPK Penabur, Bandung Menarik sekali membaca berbagai paparan dalam buku ini. Isinya membuka cakrawala kita tentang pentingnya data pada saat ini, apalagi untuk masa yang akan datang. Tidak salah apa yang disampaikan oleh para ahli, ke depan siapa yang menguasai data dialah yang menjadi market leader. Hal ini sejalan dengan apa yang dilaporkan World Economic Forum pada “The Future of Jobs Report 2020”, yang memaparkan bahwa Data Scientist menjadi salah satu pekerjaan yang paling dibutuhkan di masa yang akan datang. Contoh-contoh yang diangkat dalam buku ini menggunakan bahasa yang sederhana sehingga dapat menjadi referensi yang baik, khususnya bagi para siswa-siswi SMA yang akan melanjutkan studi ke jenjang perguruan tinggi di bidang ini. Suryatin Setiawan, Senior Consultant and Coach, Business and Organization Digitalization, Penasihat Yayasan UNPAR, BandungBuku ini adalah produk akademis yang dihasilkan dari kolaborasi yang cantik antara dosen dengan dosen, dan dosen dengan mahasiswa. Ini bukan buku novel untuk dibaca seluruhnya dari awal sampai akhir, lalu selesai. Buku ini lebih menjadi pembuka jalan bagi pembaca yang ingin tahu tentang Data Science dan juga menjadi referensi bagi praktisi, dimana saat dibutuhkan buku bisa dibuka kembali untuk melihat kasus-kasus yang bisa dijawab oleh Data Science. Keunggulan buku ini adalah tidak hanya berisi teori semata tetapi juga praktek penerapan Data Sience pada beragam kasus yang besar maupun kasus kehidupan sehari-hari. Daftar Isi Buku Kata Pengantar v Sambutan Rektor Unviersitas Katolik Parahyangan vii Data Science bagi Indonesia ix Bagian Pertama xii Bab 1 Data Science dan Data Scientist 1 Data Abad 21 1 Apa itu Data Science? 3 Apa saja yang Dikerjakan Data Scientist? 5 Keahlian dan Skill Data Scientist 10 Era Industri dan Data Science 15 Kebutuhan Data Science 17 Informasi Bab-bab Buku 18 Referensi 20 Bab 2 Menjelang Ujian Ngebut Belajar atau Tidur? 21 Pendahuluan 21 Konsep Statistika 24 Pengumpulan Data dari Peserta Kuliah 30 Hasil Analisis Data 31 Kesimpulan 38 Referensi 39 Bab 3 Pengenalan Sistem Rekomendasi pada e-Commerce 41 Pendahuluan 41 Sistem Rekomendasi dan Collaborative Filtering 43 Data e-Commerce 46 Studi Kasus 50 Penutup 54 Referensi 55 Bab 4 Pencarian Keterkaitan Bahan Masakan dengan Teknik Clustering 57 Pendahuluan 57 Teknik Hierarchical Clustering 59 Data Resep Masakan 62 Studi Kasus 65 Penutup 70 Referensi 70 Bab 5 Analisis Data Penginderaan Jauh Satelit, Kasus Prediksi Panen Padi 73 Pendahuluan 73 Data Penginderaan Jauh Satelit 73 Analisis Data Satelit SPOT-4 untuk Prediksi Panen Padi 76 Penutup 84 Referensi 84 Bab 6 Penggalian Insights dari Data COVID-19 dengan Visualisasi, Studi Kasus Data Korea Selatan 85 Pendahuluan 85 Data COVID-19 di Korea Selatan 87 Bentuk-bentuk Visualisasi 88 Penggalian Insights 90 Penutup 107 Referensi 108 Bab 7 Prediksi Kualitas Tidur dari Data Wearable Device 111 Pendahuluan 111 Wearable Device 112 Konsep Dasar 114 Klasifikasi Data Wearable Device 119 Penutup 129 Referensi 129 Bab 8 Rekomendasi Film dengan Fuzzy Collaborative Filtering 131 Pendahuluan 131 User-based Collaborative Filtering 135 Algoritma Clustering Fuzzy c-Means 138 Hasil Penelitian Rekomendasi Film dengan Fuzzy Collaborative Filtering 143 Penutup 145 Referensi 146 Bab 9 Urun Daya Data Kepadatan Lalu Lintas 147 Pendahuluan 147 Pengukuran Kepadatan Lalu Lintas oleh Google Maps 148 Pemanfaatan Google Traffic untuk Penentuan Waktu Pergi dan Pulang 154 Referensi 158 Bagian Kedua 159 Bab 10 Teknologi Big Data 161 Pendahuluan 161 Seputar Big Data 161 Arsitektur Teknologi Big Data 167 Ekosistem Hadoop 169 Teknologi Big Data Komersial 174 Contoh Penggunaan Teknologi Big Data 179 Kesimpulan 180 Referensi 180 Bab 11 Pengumpulan Data Twitter dengan Teknologi Big Data 181 Pendahuluan 181 Studi Literatur 182 Pengumpul Data Twitter dengan Spark Streaming 194 Pengumpul Data Twitter dengan Kafka 199 Kesimpulan 203 Referensi 204 Bab 12 Algoritma Pengelompokan k-Means Paralel untuk Memproses Big Data 205 Pengelompokan Data 205 Manfaat Analisis Klaster 206 Algoritma Pengelompokan k-Means Non-Paralel 207 Algoritma k-Means Paralel untuk Big Data 211 Pengembangan Algoritma k-Means Paralel 217 Penutup 223 Referensi 225 Bab 13 Estimasi Dimensi Tubuh Manusia dengan Kinect 227 Pendahuluan 227 Microsoft Kinect 228 Principal Component Analysis 231 Regresi Linier 232 Metode Estimasi Dimensi Tubuh dan Hasilnya 233 Pembangunan Perangkat Lunak 238 Hasil Eksperimen 239 Kesimpulan 242 Referensi 242 Bab 14 Segmentasi Citra Menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization 245 Pendahuluan 245 Studi Literatur 247 Segmentasi Gambar dengan Algoritma PSO dan K-means 253 Eksperimen Segmentasi Gambar 255 Kesimpulan 260 Referensi 260 Biografi Editor dan Para Pengarang 263 Program Data Science UNPAR 265

Bacajuga: Program Pelatihan Data Science Gratis Python dan R untuk Fresh Graduate. 2. Tools untuk Data Science DQLab adalah lembaga kursus data science online yang menyediakan module-module belajar data science dari dasar. Kuasai skill-skill penting praktisi data dengan akses Data Analyst Career Track. Disini kamu akan belajar penggunaan

What you'll learnMengenal Data Science secara teori dan praktikMengenal Exploratory Data AnalysisMenggunakan Teknik - teknik Machine Learning untuk kasus Data ScienceMenyelesaikan berbagai case studyRequirementsTidak perlu basic Programming, anda akan mempelajari dari awalData science adalah suatu bidang studi yang mengkombinasikan kemampuan programming, matematika dan statistika, dan pengetahuan umum untuk mendapatkan suatu insight dari data terstruktur maupun tak terstruktur. Pada prosesnya, data science meliputi tahap pengolahan data, membuat model, sampai dengan evaluasi. Analisis dan visualisasi data yang ada di proses data science juga sangat berguna untuk menarik informasi yang termuat di dalam data dan membuat visualisasinya agar lebih mudah untuk disampaikan ke orang Scientist is The Hottest Job in 21st Century, istilah yang menggambarkan seorang Data Scientist ilmuan data. Saat ini Data Science merupakan bidang yang populer dipelajari di tahun 2021 dan banyak digunakan di berbagai digital startup, e-commerce, Corporate dan pendidikan. Melalui Course Data Science Untuk Pemula dengan Python, kamu akan mempelajari Data Science dari awal hingga mahir. Beberapa yang dipelajari didalam Course Data Science ini diantaranya Pengenalan Pemrograman, Exploratory Data Analysis, hingga pemodelan Machine Learning untuk berbagai kasus Data yang dapat mengikuti kelas ini?Program ini dirancang untuk mendukung partners, integrators dan developers bahkan pemula yang belum mengenal tentang Data Science untuk mempelajari konsep Data Science hingga implementasi di startup digital dan perusahaanLuaran ProgramSetelah mengikuti program ini, para peserta mampu menjadi Junior Data ScientistMemiliki portofolio pengerjaan project Data ScienceMampu bekerja secara Scrum Team dalam project Data ScienceStruktur ProgramPara peserta akan belajar mengenai Data Science dari level pemula hingga mahirsertifikat akan diberikan setelah mengikuti seluruh PendukungSelain menggunakan Course Udemy ini, anda dianjurkan untuk enroll berbagai FREE Course di BISA AI Academy melalui halaman web BISA AI atau melalui aplikasi BISA AI Academy di PlaystoreWho this course is forUntuk semua orang yang ingin mempelajari mengenai Data ScienceDosen, Mahasiswa, Praktisi, Pengusaha dan siapapun dapat belajar Data ScienceArtificial Intelligence, Data Science, ProgrammingBISA AI Academy merupakan platform edutech yang fokus pada pembelajaran terkait Artificial Intelligence Kecerdasan Artifisial. BISA AI Academy hadir untuk menjawab kebutuhan masyarakat terkait pendidikan, pelatihan dan magang terkait dengan Kecerdasan Artifisial. BISA AI Academy fokus pada Kecerdasan Artifisial dan subset-nya seperti Data Science, Data Engineering, NLP, Machine Learning dan lainnya

. 469 212 256 414 29 138 317 72

belajar data science dengan python pdf