Aplikasi yang menggunakan Python
Python bisa dioperasikan di berbagai platform seperti Windows, Mac, Linux, dan Raspberry Pi. Ada banyak sekali aplikasi yang dibuat menggunakan Python. Angkanya juga akan terus bertambah mengingat sampai kini Python masih menjadi favorit.
Dalam dunia web development, frameworks terkenal seperti Flask, Pyramid, dan Django dibuat dengan andil peran Python. Sementara di industri gaming, Python juga cukup dikenal. Lihat saja game seperti Vega Strike, Battlefield 2, Eve Online, dan Flappy Bird yang dibuat menggunakan Python.
Selain itu, aplikasi sejuta umat seperti Spotify, Pinterest, dan Uber juga menggunakan Python. Ketiga perusahaan ini mengandalkan Python untuk mengirimkan push notifications, menyusun algoritma untuk rekomendasi konten, dan juga framework website. Aplikasi media sosial seperti Facebook, Instagram, dan Reddit juga tidak ketinggalan menggunakan Python.
Selama 30 tahun, Python sudah digunakan untuk menciptakan ribuan software, aplikasi, dan website. Sebagai bahasa pemrograman favorit, Python memiliki banyak kegunaan. Bahasa pemrograman ini digunakan untuk berbagai kepentingan, mulai dari pembuatan game offline dan online, maintenance website, machine learning, sampai aplikasi media sosial. Menjawab apa itu Python, inovasi yang satu ini adalah alat yang sudah membantu memajukan teknologi global.
Ingin belajar lebih banyak tentang bahasa pemrograman? Masih belum terlambat untuk mengasah keterampilan Anda. Ikuti kelas-kelas data science di Algoritma Data Science School yang dipandu oleh experts dan instruktur yang sudah berlisensi resmi. Algoritma menawarkan kurikulum komprehensif yang bisa membantu Anda mengembangkan skill profesional.
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!
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!
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.
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
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.
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.
RNN atau Recurrent Neural Network
Pernahkah Sahabat DQ memperhatikan ketika Sahabat DQ mulai mengetik sesuatu, Google secara otomatis melengkapi kalimat untuk Sahabat DQ! Sekarang, jika Sahabat DQ memikirkan cara kerjanya, rahasianya adalah RNN.
Recurrent Neural Networks telah mengarahkan siklus di antara node yang saling berhubungan. Mereka menggunakan memori mereka untuk memproses urutan input berikutnya untuk mengimplementasikan jenis fungsi fitur pelengkapan otomatis. RNN dapat mengambil serangkaian input tanpa batasan ukurannya, menjadikannya unik.
Google, Mesin Pencari, dan Peramban Web secara ekstensif menggunakan RNN untuk melengkapi kata dan kalimat secara otomatis. Aplikasi lain adalah Deteksi dan Pengenalan Teks, Menganalisis bingkai video, dll.
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.
Berikut adalah beberapa algoritma pengurutan yang populer dalam Python:
Bubble Sort adalah algoritma sederhana yang membandingkan setiap pasangan elemen dan menukarnya jika mereka dalam urutan yang salah. Proses ini diulang hingga tidak ada lagi pertukaran yang diperlukan.
Selection Sort bekerja dengan membagi array menjadi dua bagian: bagian terurut dan tidak terurut. Pada setiap iterasi, elemen terkecil dari bagian tidak terurut dipilih dan dipindahkan ke bagian terurut.
Insertion Sort membangun array terurut satu per satu dengan mengambil elemen dari bagian tidak terurut dan menyisipkannya ke posisi yang tepat dalam bagian terurut.
Merge Sort adalah algoritma pengurutan berbasis pembagian dan penaklukan. Array dibagi menjadi dua bagian, diurutkan secara rekursif, dan kemudian digabungkan kembali.
Quick Sort juga menggunakan pendekatan pembagian dan penaklukan. Elemen pivot dipilih, dan array dibagi menjadi dua sub-array yang berisi elemen yang lebih kecil dan lebih besar dari pivot, yang kemudian diurutkan secara rekursif.
Tim Sort adalah algoritma pengurutan yang digunakan dalam Python dan merupakan gabungan dari Merge Sort dan Insertion Sort. Ini dirancang untuk bekerja dengan baik pada data yang sudah sebagian terurut.
Algoritma pengurutan populer dalam Python termasuk Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort, Merge Sort, Quick Sort, dan Tim Sort.
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!
Mengapa Python sangat populer?
Sejak awal kemunculannya di era 1990-an, Python selalu masuk ke dalam bahasa pemrograman yang paling sering dipakai di industri. Bahkan, survei dari RedMonk mengungkapkan bahwa Python menduduki peringkat kedua sebagai bahasa pemrograman favorit para developer pada 2021—sekitar 30 tahun sejak peluncurannya.
Kita sudah mengenal apa itu Python secara singkat, sekarang mari ungkap alasan mengapa bahasa pemrograman ini begitu populer. Pertama, Python memiliki syntax yang mudah diingat dan mudah dimengerti. Kedua, Python bisa digunakan untuk berbagai hal, baik itu pengolahan data maupun pembuatan website baru.
Ketiga, Python bersifat open-source, alias dibuka gratis untuk publik. Ini juga artinya ada banyak sekali fitur dan kode buatan kreator yang semakin memperluas kapabilitas Python. Semua alasan ini semakin membuat Python dicintai oleh komunitas pencinta teknologi. Maka dari itu, tidak heran kalau banyak sekali pemula yang mengambil langkah pertamanya untuk belajar soal Python. Mungkin Anda pun salah satunya.
Belum lengkap rasanya membahas apa itu Python bila tidak menjelaskan soal kegunaan dari bahasa pemrograman buatan Guido van Rossum ini. Python memiliki endless capabilities, ada banyak sekali hal yang bisa Anda lakukan dan ciptakan dengannya. Jika disusun berdasarkan bidang pekerjaan, Python bisa membantu industri seperti:
Jika Anda masih bertanya-tanya belajar Python untuk apa, sebetulnya bahasa pemrograman ini juga sangat berguna di kehidupan sehari-hari. Walau Anda tidak bekerja di bidang IT atau data science, Python bisa membantu tugas-tugas seperti melacak tren harga saham, memasang alarm secara otomatis, membalas email dalam satu klik saja, dan masih banyak lagi.
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.
