Bahasa Pemrograman Data Scientist, Yuk Kulik Perbedaan Python vs R

Data Scientist merupakan profesi yang ikut berkembang seiring perkembangan teknologi digital yang semakin pesat. Tanpa kita sadari, teknologi yang semakin canggih membuat data yang dihasilkan semakin banyak jumlahnya serta semakin bervariasi. Data-data ini baru bisa menjadi informasi yang bermanfaat jika diperlakukan dan diolah dengan cara yang benar.

Itulah mengapa kebutuhan akan posisi Data Scientist terus membludak. Meskipun banyak orang yang tertarik untuk bekerja sebagai Data Scientist, sayangnya tidak semuanya bisa memenuhi kualifikasi yang telah ditentukan perusahaan.

Salah satu hal yang harus dikuasai oleh seorang Data Scientist adalah kemampuan dalam menggunakan bahasa pemrograman. Bahasa pemrograman secara sederhana adalah bahasa yang digunakan untuk menulis kode yang membentuk program pada software. Code ini berupa instruksi digital, perintah, dan sintaks lainnya yang diterjemahkan kedalam output digital. 

Bahasa pemrograman ini lah yang akan membuat para praktisi data dapat menganalisis data yang sangat banyak dalam waktu yang relatif cepat. Singkatnya, dengan menggunakan bahasa pemrograman, beberapa tugas yang ada tidak perlu lagi dikerjakan secara manual. Hal ini akan sangat membantu jika kamu harus mengolah data yang berukuran besar dan beragam jenisnya.

Nah, khusus pada artikel ini kita agak sedikit berbeda. Hal ini dikarenakan kita akan melakukan perbandingan antara bahasa pemrograman Python dengan R. Kira-kira lebih mending mana sih bahasa pemrograman Python atau R ? Yuk kita buktikan langsung lewat artikel berikut ini sahabat DQLab!

1. Bahasa Pemrograman Python

Bahasa pemrograman terpopuler di kalangan Data Scientist adalah Python. Diperkenalkan oleh Guido van Rossum pada tahun 1991, Python adalah bahasa pemrograman open source general purpose yang bisa digunakan untuk berbagai sektor industri.

Python memiliki berbagai macam modul yang dibuat khusus dengan berbagai layanan online yang menyediakan Python API (Application Programming Interface). Bahasa pemrograman yang satu ini sangat mudah dipelajari sehingga sangat ideal bagi beginner yang baru mengenal bidang Data Science.

Bahasa pemrograman ini tidak hanya digunakan untuk bidang data, tetapi juga bisa digunakan pada Machine Learning, Internet of Thing, pembuatan Game, software testing, dan masih banyak lagi. Untuk mengerjakan pekerjaan Data Scientist, library yang paling umum digunakan adalah Numpy, Pandas, Scikit Learn, Matplotlib, dan Seaborn.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Bahasa Pemrograman R

Bahasa R merupakan salah satu bahasa pemrograman yang awalnya ditujukan untuk mempermudah pekerjaan Statistician. Namun kini, R menjadi bahasa pemrograman yang banyak digunakan oleh Data Scientist dan tak kalah populer dengan Python. R dirilis oleh R Foundation for Statistical Computing pada tahun 1995. Ditulis dalam C, Fortran, dan bahasa R itu sendiri, R dapat dikompilasi dan dijalankan pada berbagai macam Windows, MacOS, dan platform UNIX.

Selain digunakan di bidang data, R juga banyak digunakan di bidang finance dan akademis. R dirancang untuk manipulasi data, pemrosesan dan visualisasi data, serta komputasi statistik dan Machine Learning. Selain itu, R juga dibangun untuk menyelesaikan dataset yang besar serta pemrosesan yang kompleks dengan menggunakan bantuan R Studio. Beberapa library terkenal R adalah Tidyverse, dplyr, ggplot2, dan lain-lain.

3. Perbedaan Python dan R

Perbedaan yang cukup mencolok antara R dan Python adalah R lebih utama digunakan untuk analisis statistik sementara Python menyediakan pendekatan yang lebih umum untuk Data Science. Pengguna R lebih banyak yang berprofesi sebagai akademisi dan juga peneliti sementara Python lebih banyak digunakan oleh para programmers atau developer. Selain itu, R dapat memberikan fleksibilitas untuk menggunakan library yang tersedia sedangkan Python memberikan fleksibilitas untuk membangun model baru dari awal.

Berikut adalah tabel yang secara ringkas membandingkan dua bahasa pemrograman Python dan R:

4. Skenario Implementasi Data Science

Skenario implementasi Data Science dengan Python terdiri dari data crawling, pembersihan data yang hendak dianalisis, membuat data modeling, membuat atau menentukan algoritma yang sesuai berdasarkan masalah yang ingin diselesaikan, membuat visualisasi data, dan kemudian analisis data contohnya Machine Learning.

Sementara itu skenario implementasi Data Science pada R adalah membersihkan dan menyaring data yang akan digunakan, melakukan web crawling, membuat visualisasi data, melakukan pengujian hipotesis statistik seperti t-test dan lain-lain, membuat modeling misal regresi linear, neural network, dan lainnya, lalu kemudian menghasilkan output hasil analisis data atau R markdown.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

Ingin belajar cara menggunakan R dan Python untuk Data Science, tetapi bingung harus memulai dari mana? Yuk belajar dan perdalam skills R dan Python dengan modul dari DQLab! Modul DQLab disusun secara bertingkat mulai untuk pemula hingga advance dengan materi dasar hingga penggunaannya di industri nyata. 

Yuk akses modul gratis "Introduce to Data Science" dengan R dan Python dengan klik button di bawah ini atau Sign Up melalui DQLab.id dan nikmati pengalaman menggunakan Live Code Editor yang mirip dengan R dan Python. Selamat belajar!

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita

Tags