Python VS R : Yuk, Kenali Apa Saja Perbedaannya!

Python dan R menjadi bahasa pemrograman yang paling sering digunakan dalam ilmu Data Science. Sehingga tidak mengherankan ketika kedua bahasa pemrograman tersebut mulai banyak dilirik beberapa waktu belakangan ini, terlebih lagi ketika mulai banyak orang yang memutuskan untuk mulai belajar mengenal data science atau bahkan berkarir sebagai praktisi data meskipun tidak berasal dari background pendidikan khusus. Namun mungkin akan muncul pertanyaan yang mana yang lebih utama untuk dipelajari?

Kedua bahasa pemrograman ini tentunya masing-masing memiliki keunggulan dan kelemahannya tersendiri. Agar dapat mengetahui bahasa pemrograman mana yang lebih utama untuk dipelajari, maka pastikan terlebih dahulu apa tujuan yang akan dicapai. Python lebih utama digunakan untuk membangun sebuah aplikasi atau web dan juga untuk dunia industri, sedangkan R ternyata lebih ke arah hal-hal yang berbau statistika dan juga data science.

Dalam artikel ini kita akan membahas apa saja perbedaan antara R dan Python. Penasaran kan? Check this out!

1. Software R

Software R dikembangkan selama bertahun tahun oleh para akademisi dan ahli statistik. Saat ini, R telah memiliki salah satu ekosistem terkaya dalam hal analisis data. Ada sekitar 12000 package yang tersedia di CRAN (repository open-source). Kita bisa memilih library mana yang akan digunakan untuk analisis sesuai dengan kebutuhan. Beragam library membuat R menjadi pilihan pertama untuk analisis statistik, terutama untuk pekerjaan analitik khusus. Perbedaan yang mencolok antara R dan produk statistik lainnya adalah di output yang dihasilkan. R Studio membuat pengguna mengkomunikasikan hasil yang didapatkan dengan lebih baik.

Baca juga : Python Array : Memahami Kegunaan Array Dalam Python

2. Python

Python tidak berbeda jauh dengan R, bahasa pemrograman ini juga dapat melakukan data wrangling, engineering, web scraping, dan lain sebagainya. Python menjadi alat yang bisa digunakan untuk menerapkan dan mengimplementasikan machine learning dalam skala besar. Pada dasarnya, coding menggunakan Python lebih mudah digunakan dan juga lebih kuat jika dibandingkan dengan R.

Akhir-akhir ini, Python sedang mengejar dan menyediakan API untuk machine learning atau artificial intelligence. Faktanya, hampir sebagian besar pekerjaan data science dapat dilakukan menggunakan lima library, yaitu Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn dan Seaborn. Di sisi lain, Python dapat lebih mudah untuk membuat replikasi dan aksesibilitas daripada R. Jika hasil analisis akan digunakan dalam aplikasi atau situs web, maka Python adalah yang terbaik.

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 programming atau developer. Selain itu, R dapat memberikan fleksibilitas untuk menggunakan library yang tersedia sedangkan Python memberikan fleksibilitas untuk membangun model baru dari awal.

Baca juga : 3 Metode Numpy Array Python Sebagai Dasar Proses Manipulasi Data

4. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri