Ketahui Perbedaan Python, R, Dan SQL, Tools Yang Mendukung Data Science
Python, R, dan SQL merupakan beberapa bahasa pemrograman yang mendukung data science. Proses data science meliputi pengumpulan data, memproses data, manipulasi data, hingga analisis data dan penarikan kesimpulan. Seluruh proses ini jika dikerjakan secara manual bisa jadi akan lebih lama, sehingga diperlukan teknologi yang mempermudah proses komputasinya.
Jika kamu ingin menjadi praktisi data selain matematika dan statistika, kemampuan programming juga diperlukan. Data Engineer, Data Scientist, dan Data Analyst harus mampu memproses dan membuat model data yang sesuai dengan data yang dimiliki sehingga perlu tools yang dapat menunjang pekerjaannya. Python, R, dan SQL adalah yang populer digunakan oleh praktisi data dalam proses data science. Apa saja perbedaan Python, R, dan SQL? Yuk simak pembahasannya dibawah ini.
1. Struktur Bahasa Yang Digunakan
Python merupakan bahasa pemrograman yang diciptakan oleh Guido van Rossum yang saat ini dikembangkan oleh Python Software Foundation. Struktur bahasa yang digunakan pada Python mudah dipahami dan dipelajari oleh pemula karena lebih terasa seperti berkomunikasi dengan sistem dibanding menyusun kode program yang sedang dibuat. Salah satu tools untuk menjalankan Python adalah Jupyter Notebook. Pada Python perintah dituliskan di dalam tanda kurung. Sehingga akan meminimalisir error yang terjadi seperti pada bahasa pemrograman lainnya yang seringkali karena tanda untuk akhir perintah yang terlewat
R merupakan bahasa pemrograman turunan dari bahasa S dan bahasa S merupakan turunan dari bahasa C. Sehingga R mirip dengan bahasa C. Bahasa pemrograman R ini pada awalnya dikembangkan untuk statistika seperti analisis data, pemodelan, dan visualisasi data. Struktur bahasa dalam R umumnya vektor, matriks, array, list, dataframe. Perlu diingat bahwa R bersifat case sensitive. Contohnya ketika kamu menamai sebuah object dengan nama "DQLab" akan berbeda dengan "dqlab". Kedua object tersebut akan dibaca berbeda.
SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman yang khusus untuk manajemen data dalam RDBMS (Relational Database Management System). Ada 3 jenis perintah dasar dalam SQL yaitu Data Definition Language (DDL), Data Manipulation Language (DML), dan Data Control Language (DCL). Contoh perintah yang termasuk dalam DML yaitu Select dan Insert. Dengan menggunakan perintah Select kita dapat menampilkan atau mengambil data dari tabel atau suatu database, dan dengan menggunakan perintah Insert kita dapat menambahkan isi atau record baru ke dalam tabel pada suatu database.
Baca juga : Belajar Data Science: Kenali Dasar Bahasa Pemrograman Python yang Cocok bagi Pemula
2. Mengenal Fungsi Dari Python, R, Dan SQL
Python dapat digunakan dalam proses data science. Biasanya Python lebih disukai untuk melakukan data analysis. Ketika melakukan data analysis tentunya kita akan banyak melakukan eksperimen dengan data untuk membuktikan bahwa model yang digunakan sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai. Python mendukung dalam melakukan hal tersebut dengan menyediakan banyak library untuk data analysis seperti Matplotlib yang digunakan untuk membuat plot atau grafik untuk memvisualisasikan data. Ada juga Numpy yang digunakan untuk proses komputasi numerik seperti perhitungan statistik lebih cepat dan akurat.
Mirip dengan Python, bahasa R juga biasanya digunakan untuk data analysis. R banyak digunakan oleh ahli statistik dan data scientist. Fungsi R untuk perhitungan statistik juga lebih luas dan visualisasi datanya lebih atraktif.
SQL berfungsi untuk manajemen data. Perintah-perintah yang ada pada SQL digunakan untuk membangun database dan mengatur data agar lebih rapi dalam penyimpanannya. Sehingga ketika akan digunakan untuk analisis, data dapat dengan mudah dikumpulkan. Data engineer bertugas melakukan pekerjaan tersebut. Jadi untuk kamu yang ingin mejadi data engineer seringlah berlatih menggunakan SQL.
3. Kapan Menggunakan Python, R, dan SQL?
Dalam implementasinya, Python, R, dan SQL saling berhubungan. Sebagai seorang praktisi data, setiap harinya tentu akan berhadapan dengan data. Data yang diperlukan untuk diproses dapat diakses dari database yang sudah dirancang dengan SQL oleh data engineer. Dengan SQL kamu bisa mengumpulkan data yang dibutuhkan dari berbagai tabel dalam database atau bisa juga menambahkan tabel atau merubah isi dari tabel. Dalam data science setelah data dikumpulkan, data akan diproses untuk dianalisis. Proses ini bisa menggunakan Python atau R mengingat secara umum kedua bahasa pemrograman tersebut memiliki fungsi yang mirip. Kamu boleh menguasai salah satu, namun ada baiknya paham dalam mengaplikasikan kedua bahasa pemrograman tersebut. Perhatikan juga tipe data yang digunakan karena penanganannya akan berbeda. Pekerjaan ini dilakukan oleh data scientist dan biasanya lebih memilih menggunakan R. Kemudian dalam melakukan analisis data, kamu juga bisa memilih menggunakan Python atau R. Python cukup baik dalam memvisualisasikan data. R dikenal lebih atraktif dalam visualisasi datanya. Pada dasarnya keduanya bisa melakukan visualisasi data dengan baik. Jadi dapat disimpulkan bahwa penggunaan Python, R, dan SQL saling mendukung dalam proses data science.
Baca juga : Python : Kenali 3 Buku yang Akan Mempercepat Kamu Dalam Belajar Python
4. Yuk, BELAJAR DATA SCIENCE GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher
Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.
Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.
Penulis : Dita Kurniasari
Editor : Annissa Widya