Rekomendasi 4 Pemrograman Bagi Data Scientist Beginner

Bahasa pemrograman membantu data scientist untuk ‘berkomunikasi’ dengan komputer. Ada banyak bahasa pemrograman berbeda yang dapat kita gunakan untuk menulis program tergantung tujuan dan masalah yang ingin diselesaikan menggunakan bahasa pemrograman. Data science di beberapa tahun terakhir mendapatkan sorotan yang cukup tinggi. 

Hal ini karena peluang kerja yang banyak dan salary yang menjanjikan. Jumlah pekerjaan di bidang data science telah berkembang dengan pesat, buktinya Biro Statistik Tenaga Kerja Amerika Serikat memproyeksikan bahwa hampir 20.000 lowongan di bidang data science akan muncul antara tahun 2020 hingga 2030. Di negeri paman sam tersebut, gaji rata-rata untuk data scientist berkisar seratus ribu dolar per tahun.

Namun, agar bisa terjun dan berkarir di bidang yang menarik ini, kita harus memiliki skill pemrograman, analisis data dan membangun framework data. Dengan memahami cara pemrograman, kita akan lebih mudah untuk melakukan analisis data tertentu dengan cara yang scalable dan membangun engineer framework yang dapat menyimpan dan memproses data. 

Dengan begitu banyak bahasa pemrograman yang digunakan saat ini, bagaimana cara kita untuk mengetahui bahasa pemrograman mana yang harus kita pelajari? Pada artikel ini kita akan membahas bahasa pemrograman yang cocok dipelajari oleh para data scientist beginner atau seseorang yang baru akan terjun ke dunia data science.

1. Python 

Python adalah bahasa pemrograman data science yang populer karena sintaksisnya yang sederhana dan fitur yang intuitif. Hal ini menjadi alasan mengapa Python sangat tepat untuk programmer atau data scientist pemula. Python memiliki berbagai tools dan library powerfull yang memudahkan pemrosesan data dan menghasilkan business intelligence.

Meskipun ramah bagi pemula, Python juga dapat digunakan untuk membangun algoritma machine learning yang kompleks dan memproses kumpulan data bervolume tinggi. Kelebihan python adalah sintaks yang sederhana dan dapat dipelajari dengan cepat oleh beginner, library analisis data yang beragam, dan dapat digunakan untuk tugas machine learning.

Namun, python tetap memiliki kekurangan antara lain sebagai bahasa yang ditafsirkan, Python terkadang lambat dan bukan yang paling efisien dalam hal pemrosesan data di aplikasi seluler.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Javascript

Javascript awalnya digunakan untuk membuat interaksi dinamis untuk aplikasi web. Tetapi sekarang banyak digunakan dalam data science karena library yang powerfull seperti Tensorflow.js dan kemampuan machine learning-nya.

Javascript adalah pilihan yang cocok untuk developer web yang melakukan transisi ke data science. Kelebihan dari javascript adalah memiliki berbagai library yang dapat digunakan untuk machine learning serta memiliki modul bawaan untuk visualisasi data.

Sementara kekurangan dari bahasa pemrograman ini adalah tidak menawarkan library data science bawaan sebanyak bahasa pemrograman lainnya dan code Javascript sisi klien dapat dilihat oleh pengguna, dan ini dapat digunakan untuk menjelajahi kerentanannya.

3. R dan R Studio

R Studio adalah bagian dan pengembangan dari R. Bahasa pemrograman R adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling kuat untuk komputasi statistik. Dengan bahasa pemrograman ini kita bisa membangun model statistik dan melakukan perhitungan kompleks dengan mudah.

Kelebihan dari R adalah kemampuan untuk melakukan analisis statistik dengan berbagai fungsi bawaan dan bahasa pemrograman open source yang bisa digunakan lintas platform. Namun, bahasa pemrograman yang satu ini tetap memiliki kekurangan, yaitu menjadi bahasa pemrograman yang sedikit rumit bagi users yang tidak familiar dengan statistika dan bekerja relatif lambat untuk kumpulan data besar.

4. Structured Query Language

Structured Query Language atau biasa disingkat dengan SQL adalah bahasa yang digunakan untuk mengelola database, dan memanipulasi data yang ada di dalamnya. Lebih khusus lagi, kita bisa menggunakan SQL untuk menyisipkan, mencari, memperbarui, dan menghapus catatan yang ada di database.

Bahasa pemrograman ini tidak sama dengan 3 bahasa pemrograman lainnya karena tools ini lebih fokus pada sistem basis data relasional business intelligence. Namun, SQL tidak memiliki library khusus untuk data science.

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

Nah dari sekian banyak bahasa pemrograman yang bisa menjadi alternatif bagi data scientist beginner, bahasa pemrograman mana yang akan kamu perdalam terlebih dahulu?

Yuk pelajari bahasa pemrograman R, Python dan SQL dengan modul DQLab! Tidak perlu install tools tambahan karena modul ini sudah dilengkapi live code editor sehingga kita bisa langsung menulis script code di environment modul DQLab. Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mencoba live code editor DQLab melalui FREE MODULE ‘Introduction to Data Science’.

Penulis: Galuh Nurvinda K

Tags