Catatan Kuliah: Python untuk Machine Learning
Pendahuluan
- Pembahasan sebelumnya: Hubungan antara Data Science dan Machine Learning (ML)
- Fokus pada Python sebagai bahasa pemrograman untuk ML
Keunggulan Python
- Python adalah bahasa utama dalam pengembangan ML.
- Perbandingan dengan bahasa lain (JavaScript, C++):
- Keterbatasan Python: kurang cocok untuk aplikasi yang perlu respon sangat cepat atau tampilan grafis yang kompleks.
- Kelebihan Python:
- Bahasa scripting: dieksekusi tanpa compiler.
- Open source, lebih banyak pengembang memilih Python.
Alasan Memilih Python
- Survei dari Kaggle: Python adalah salah satu bahasa paling populer di ML.
- Banyak library dan modul siap pakai untuk ML:
- Contoh: Numpy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn.
- Dukungan komunitas yang besar untuk pemecahan masalah.
Sejarah dan Perkembangan Python
- Diluncurkan tahun 1991.
- Saat ini sudah mencapai versi 3.x.
- Menjadi pilihan utama dalam data science dan machine learning.
Dasar-dasar Python
Operasi Dasar
- Aritmatika: Penjumlahan, pengurangan, perkalian, pembagian, modulus, pangkat.
- Sintaks sederhana dan mudah dipahami pemula.
Tipe Data
- Integer, Float, String, Boolean.
- Mendukung struktur data seperti list.
Struktur Kontrol
- Percabangan:
if
, else
.
- Looping:
for
, while
.
Fungsi dan OOP
- Python mendukung pemrograman berorientasi objek (OOP).
- Contoh penggunaan fungsi:
def
untuk mendefinisikan fungsi.
Library Populer untuk Data Science
- Pandas, Numpy, Matplotlib, scikit-learn.
- Contoh penggunaan scikit-learn untuk model ML.
Contoh Kode Sederhana
Penjumlahan
# Variabel A dan B
A = 10
B = 3
# Penjumlahan
print("Penjumlahan:", A + B)
Percabangan
usia = 18
if usia >= 18:
print("Anda sudah dewasa")
else:
print("Anda masih anak-anak")
Looping
for i in range(5):
print("Loop ke", i)
Definisi Kelas
class Kucing:
def __init__(self, nama, warna):
self.nama = nama
self.warna = warna
def perkenalan(self):
print(f"Saya kucing {self.nama} dengan warna {self.warna}")
Kesimpulan
- Python adalah bahasa yang umum digunakan dalam ML.
- Dasar-dasar Python penting untuk memahami pengembangan ML.
- Penting untuk terus berlatih dan terbiasa dengan penggunaan Python.
Terima kasih telah mengikuti kuliah ini. Semoga ilmu yang didapat bermanfaat dan semangat belajar tetap tinggi!