Apa Saja Kegunaan Python?

Python adalah bahasa pemrograman yang memiliki keberagaman luas. Hanya diperlukan alat (tool) dan perpustakaan (library) yang tepat, lalu kamu bisa menjadi inovator sejati. Memulai belajar bahasa pemrograman membutuhkan nyali, kemauan, waktu, dan mungkin sejumlah minuman berenergi. Oleh karena itu, kamu harus mulai dari menetapkan tujuan dan mempelajari apa saja kegunaan Python.

Lagi pula, kamu ingin menjadi bersemangat dalam sesuatu yang kamu pelajari, bukan?

Tutorial ini secara singkat memperkenalkan tentang machine learning Python (pembelajaran mesin Python), pembuatan aplikasi desktop, game dan web, serta penambangan data (data mining). Semoga informasi ini menginspirasi kamu untuk belajar Python.

Kegunaan Python: Apa Itu Python?

Python amat sangat mudah untuk dibaca. Sebagai interpreted language (bahasa pemrograman yang tidak perlu dikompilasi), Python tidak mengubah kodenya untuk menjadi terbaca oleh komputer. Bahasa ini juga merupakan bahasa pemrograman tujuan umum tingkat tinggi. Para pengembang mendesainnya untuk menjadi bunglon dari dunia pemrograman.

Penawaran Terakhir yang Aktif Saat Ini:

Selain itu, Python bertujuan untuk menghasilkan kode yang lebih jelas dan lebih logis tidak hanya untuk proyek skala kecil tetapi juga untuk yang lebih besar.

Kamu dapat membandingkan Python dengan kubus Rubik: ia memiliki banyak sisi sehingga kamu dapat memutar dan bermain-main dengannya. Bahasa ini mampu menerapkan banyak prosedur komputer untuk menghasilkan teknologi yang dapat mengejutkanmu.

Berikut beberapa fakta menarik yang menggambarkan dampak sebenarnya dari bahasa ini, dan apa saja kegunaan Python:

• BitTorrent yang terkenal dimulai sebagai sebuah Program Python.
• NSA (Badan Keamanan Nasional) menerapkan Python untuk analisis intelijen dan kriptografi.
• Para pengembang/developer menulis Youtube menggunakan Python (dan bahasa-bahasa lain).
• Google juga tidak asing dengan Python: perusahaan ini mendasarkan sistem pencarian webnya yang terkenal itu pada bahasa Python.

Mengajar Mesin untuk Belajar

Pembelajaran mesin (machine learning/ML) adalah konsep yang revolusioner. Ia meningkatkan personalisasi dan prediksi kecenderungan masa depan. Dalam satu dekade terakhir, kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) telah mentransformasi berbagai bidang industri. Ini memberi peluang bagi teknologi baru yang tidak dikenal untuk bangkit dari ketiadaan. Yah, bukan ketiadaan sama sekali: Python.

Membuat perangkat lunak (software) yang dijalankan kecerdasan buatan terdengar rumit. Machine learning Python mengajarkan komputer untuk belajar dari pola-pola tertentu dan mengenalinya, sama seperti orang dewasa mengajar anak-anak. Selain itu, Python AI mampu membuat prediksi, memperkirakan jawaban potensial, dan banyak lagi!

Pembelajaran mesin didorong oleh penciptaan jaringan saraf/neural network, yaitu salah satu konsep yang menjawab pertanyaan apa sajakah kegunaan Python. Dalam istilah yang paling sederhana, neural network Python adalah sistem yang terdiri dari algoritma yang didasarkan pada otak manusia. Dengan Python, pengembang membuat jaringan canggih dan menggunakannya untuk membuat mesin belajar dengan menganalisis contoh.

Penemuan Paling Disukai

Mencari informasi yang lebih mendalam tentang topik terkait? Kami telah mengumpulkan artikel serupa untuk Anda. Yuk kita lihat!

Technology

Bahasa Pemrograman untuk Pemula yang Mana untuk Dipelajari?

Career

Gaji Ahli Desain Website Profesional - Fakta Menarik

Platform Courses

Developer Full-Stack Udacity: Merintis Karir sebagai Developer Web

Mengapa Python Bahasa Terbaik untuk AI?

• Ekosistem Python sangat mendukung penciptaan AI dan ML. Ada banyak sumber daya dan tutorial yang dikelola dengan baik. Mereka memberikan detail tentang library Python mana yang akan digunakan untuk artificial intelligence dan deep learning.
• Contoh penting lainnya dalam kegunaan Python adalah manajemen data. Mengelola data dengan benar dalam tahap evolusi digital saat ini menjadi sangat penting. Kemampuan manusia terbatas dalam hal ini, tetapi kecerdasan buatan mampu untuk memproses sejumlah besar data yang kompleks dengan efisiensi tinggi dan biaya produksi yang lebih rendah.
• Karena sintaksis Python menyerupai bahasa Inggris, ia relatif lebih mudah untuk dipelajari. Selain itu, bahasa ini memungkinkan untuk memproses dan menangani sistem yang kompleks.

Kesuksesan Projek AI Sebelumnya

Membuat Python AI telah terbukti sangat sukses. Industri pariwisata ditingkatkan ketika Skyscanner menerapkan algoritma machine learning Python tanpa pengawasan. Dengan biaya yang rendah dan efisiensi tinggi, ia memperkirakan perilaku rute pesawat baru dan merumuskan tujuan potensial bagi para turis.

Contoh lain yang membuktikan bahwa Python adalah bahasa pemrograman terbaik untuk AI, adalah keterlibatannya dalam kemajuan sektor kesehatan. Proyek-proyek Python AI merevolusi prediksi penyakit dan deteksi cedera, membuatnya lebih mudah untuk melacak kesehatan pasien dan menjaganya.

Lebih jauh lagi, Python membantu pembuatan aplikasi-aplikasi yang berhubungan dengan kesehatan. AiCure adalah salah satu aplikasi seluler yang tersedia yang memastikan pasien meminum obat sesuai resep. Contoh ini tepat sebagai kegunaan Python: untuk meningkatkan kualitas teknologi dan kehidupan kita.

Kalau kamu baru mulai membaca tentang machine learning Python, akan lebih baik untuk mulai menjelajahi berbagai kemungkinannya dengan library Keras. Library ini menyediakan versi sederhana untuk membuat neural network Python (jaringan saraf Python). Setelah itu, kamu bisa mulai menjelajahi TensorFlow, PyTorch, atau Theano.

Bagaimana Cara Membuat Bot dengan Python?

Bot adalah program untuk melakukan tugas tertentu melalui Internet. Aplikasi semacam ini melakukan tindakan berulang yang jauh lebih cepat daripada manusia.

Sebagai contoh, Twitter sering menjadi target bot untuk mengirim pesan yang sama atau serupa seratus kali sehari. Tetapi, bot juga dapat berguna untuk bantuan teknis atau pertolongan apa pun karena bot dapat menghasilkan respon kepada input pengguna. Hasilnya, dukungan pelanggan menjadi lebih produktif.

Bot adalah salah satu konsep kegunaan Python. Ini adalah salah satu bahasa utama yang digunakan dalam cara membuat bot.

Pertama-tama, mari kita tinjau contoh-contoh bot open-source (sumber terbuka) potensial:

• python-rtmbot adalah kerangka kerja (framework) bot yang populer untuk membuat bot Slack dengan Real-Time Messaging (RTM) API melalui WebSockets.
• GitHub menyediakan sumber daya tanpa batas bagi menerapkan cara membuat bot, termasuk cuplikan kode dan kiat-kiat bermanfaat.
• Errbot adalah chatbot bagi membuat bot untuk Slack, Discord dan Hipchat. Tujuan utama Errbot adalah untuk memungkinkan orang membuat program mereka dengan memanipulasi kode sumber Python yang disediakan.

Python Suka Pengembangan Web

Pengembangan web adalah konsep yang luas. Ini mencakup semua kegiatan yang dilakukan untuk menghasilkan situs web. Kompleksitas proses ini tergantung pada jenis produk yang dikembangkan.

Bagaimana kegunaan Python untuk pengembangan web? Bahasa Python menjadi alat untuk mengembangkan aplikasi web back-end.Django,Flask, dan Falcon adalah kerangka kerja paling populer yang digunakan para pengembang untuk inspirasi dan mengambil potongan-potongan kode untuk proyek web mereka.

Browser web tidak menjalankan Python: mereka menjalankan JavaScript. Oleh karena itu, kamu dapat menggunakan proyek pyjs untuk mengkompilasi dari Python ke JavaScript. Namun demikian, sebagian besar aplikasi web mengandung JavaScript dan Python: browser web menjalankan JavaScript sementara Python menjalankan sisi server.

Penambangan Data dan Python

Penambangan data (data mining) adalah proses menganalisis basis data besar untuk menyusun prediksi kecenderungan. Proses ini rumit. Para ilmuwan data menyelidiki sejumlah besar informasi dan membuat perkiraan-perkiraan tertentu berdasarkan data-data tersebut. Penambangan data mencakup analisis jejaring sosial, membuat gambaran kriminal, dll.

Hal lain yang termasuk dalam kegunaan Python adalah pengaturan dan pembersihan data. Python dianggap sebagai salah satu bahasa pemrograman terbaik untuk mengerjakannya. Selain itu, pembelajaran mesin dengan Python menyederhanakan analisis data dengan menggunakan algoritma.

Python terkenal akan bermacam-ragam kerangka kerjanya, memberikan sejumlah besar potongan kode yang sudah tertulis yang memungkinkan pengembang untuk meningkatkan kualitas proyek mereka. Hal yang sama berlaku untuk penambangan data. Berikut adalah daftar kerangka kerja paling populer untuk melakukan analisis data:

• Numpy adalah kerangka kerja terkemuka yang dirancang untuk perhitungan numerik dalam Python.
• SciPy adalah modul untuk sains, matematika, dan teknik.
• Scikit-Learn adalah kerangka kerja machine learning Python untuk penambangan data yang produktif, sehingga memungkinkan untuk melakukan proses regresi, pengelompokan, pemilihan model, preprocessing, dan klasifikasi.
• Dask adalah kerangka kerja untuk paralelisme lanjutan untuk analitik dan penskalaan klaster ribuan simpul (thousand-node clusters).

Program Desktop Berbasis GUI

Antarmuka pengguna grafis (Graphical User Interface/GUI) juga merupakan contoh dari kegunaan Python. GUI memungkinkan orang untuk berinteraksi dengan komputer menggunakan elemen visual seperti ikon atau gambar alih-alih perintah berbasis teks. Ada banyak modul yang tersedia untuk membuat GUI dengan Python. Karena itu, kami akan menunjukkan beberapa yang paling umum digunakan:

• Tkinter adalah antarmuka Python bawaan (built-in). Perangkat/toolkit GUI ini berjalan pada semua platform paling populer seperti Microsoft, Linux, dan Mac OS X.
• PyGTK adalah toolkit gratis yang membantu membuat antarmuka grafis.
• wxPython adalah pengikat untuk GUI toolkit dan wxWidgets lintas platform. Pada awalnya, para pengembang membuat wxPython menggunakan C++. Akan tetapi, Python menggantikan C++.
• Kivy adalah perpustakaan Python untuk menghasilkan aplikasi seluler dan perangkat lunak aplikasi multi-sentuh. Ini adalah pilihan yang bagus untuk mengembangkan antarmuka dan interaksi pengguna.

Buat Game dan Grafis 3D dengan Python

Salah satu daftar contoh kegunaan Python di mana penting untuk menyebutkan bahwa bahasa ini juga sesuai untuk pengembangan game. Sekali lagi, ada beberapa kerangka kerja dan alat untuk pembuatan game dan pembuatan grafis:

• PyGame mungkin merupakan pilihan pertama bagi banyak pengembang yang menggunakan Python. Perpustakaan yang luar biasa ini menyediakan modul untuk memproduksi game berfitur lengkap dan juga program multimedia. Selain itu, para pemula harus mempertimbangkan kerangka kerja ini karena contoh-contoh yang diberikan membantu untuk memahami pengembangan game lebih lanjut. Walaupun kita tidak bisa berharap untuk penjelasan setiap prosesnya secara langkah demi langkah, perpustakaan ini adalah titik awal yang bagus.
• PyOpenGl adalah pembungkus untuk pemrograman OpenGL. Ia berisi banyak contoh cara membuat model 3D.
• Panda3D adalah kerangka kerja open-source (sumber terbuka) untuk rendering 3D dan pengembangan game.
• Blender adalah alat canggih untuk membuat model grafis 3D. Alat ini menerapkan interpreter (penerjemah) Python tertanam untuk menghasilkan game 3D.
• Arcade adalah library Python untuk memperkenalkan game 2D ke dunia.

Apakah kamu tahu?

Pernahkah Anda bertanya-tanya situs belajar online mana yang terbaik untuk pengembangan karier Anda?

Lihat & bandingkan situs belajar online paling TOP satu per satu.

Penemuan Paling Trending

Jelajahi koleksi artikel, panduan & tutorial terkait Crypto Exchange kami yang paling menyeluruh. Selalu buat keputusan yang tepat!

Career

Gaji Desainer Grafis: Panduan Komprehensif

How-To

Cara Menjadi UX Designer: Kita Ungkap Rahasianya!

Perbandingan

CodeCademy versus Treehouse: Platform Mana yang Terbaik?

Kegunaan Python: Kesimpulan

Menjelaskan semua kegunaan Python tidak selalu mudah. Ada banyak lapisan yang harus dikupas untuk mendapatkan pemahaman baik tentang berbagai kemampuan dan kegunaan Python. Setelah membaca tentang bermacam-macam penggunaannya, kami sarankan kamu untuk mulai mempelajari dasar-dasarnya.

Tutorial ini menjawab beberapa pertanyaan penting mengenai bahasa tersebut, seperti dilema antara memilih Java atau Python. Bacalah untuk mendapatkan wawasan yang bermanfaat dan menjadi selangkah lebih dekat untuk menjadi programmer Python!

Sebelum kita berpisah, mari kita ulang lagi ide-ide dan poin-poin utama dari tutorial ini:

• Python adalah bahasa pemrograman yang fleksibel bagi mengajar mesin untuk belajar, membuat neural network Python dan untuk menganalisis sejumlah besar data.
• Python adalah salah satu bahasa pemrograman terbaik untuk pembuatan AI. Pilihlah ini karena sintaksnya yang sederhana, beragam kerangka kerja dengan ratusan kode sumber, dan sistem pengguna yang mendukung untuk pemula.
• Ilmuwan data harus berlatih menganalisis informasi dengan Python karena ia menyederhanakan proses rumit penafsiran data, mendeteksi pemahaman penting, dan menghasilkan prediksi.
• Cara membuat bot, desktop, web dan pengembangan game juga merupakan salah satu contoh dari beragam kegunaan Python.

Mempelajari Python seharusnya tidak dianggap sulit: kuasai konsep dasarnya dan mulailah bekerja. Kami berharap kisah-kisah sukses dengan penggunaan Python menginspirasi kamu untuk belajar. Mulailah menjelajahi berbagai kerangka kerja untuk alur kerja yang lebih efisien dan produktif!

Referensi Ilmiah