Modul 1: Fondasi Data Python

Data science = mengolah banyak data. List comprehension membuat transformasi list jadi satu baris: [x*2 for x in angka if x > 0]. Generator (yield / ekspresi kurung) menghasilkan data satu per satu — hemat memori untuk jutaan baris.

angka = [-2, -1, 0, 1, 2, 3]
positif_ganda = [x * 2 for x in angka if x > 0]
print(positif_ganda)  # [2, 4, 6]

gen = (x ** 2 for x in range(1000000))  # belum dieksekusi!
print(next(gen))  # 0

Output:
[2, 4, 6]
0

Environment: buat venv per proyek, lalu kerjakan di notebook (Jupyter lokal atau Google Colab). Colab = Jupyter gratis di cloud dengan GPU — sel di dalamnya bisa berisi kode, teks, dan output yang tersusun sebagai cerita.

Workflow notebook yang sehat: satu notebook = satu eksperimen; sel pertama = install & import; sel terakhir = kesimpulan. Simpan versi ke GitHub agar hasil tidak hilang.

# sel pertama khas Colab
!pip install -q pandas matplotlib
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
print('siap!')

Output:
siap!