BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 1 Jam 42 Menit 31 Detik

Python vs R, Belajar Data Science Mulai Dari Mana?

Belajar Data Science di Rumah 13-Desember-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/27a53e9fd03696a48cbf47f7efc4046a_x_Thumbnail800.jpg

Dalam melakukan analisis data, skill pemrograman adalah salah satu yang perlu dikuasai oleh praktisi data. Selain statistik, skill pemrograman ini dibutuhkan agar memudahkan dalam mengolah data dan memvisualisasikan data untuk memperoleh informasi yang berguna. Oleh karena itu, banyak diciptakan dan dikembangkan berbagai bahasa pemrograman untuk melakukan hal tersebut. Kita tinggal memilih mana yang ingin kita pelajari atau disesuaikan dengan kebutuhan.


Ada beberapa bahasa pemrograman yang sering digunakan oleh praktisi data, seperti bahasa R dan Python. Secara umum R dan Python merupakan bahasa pemrograman yang dapat memudahkan proses analisis data. Karena fungsinya yang sama, pasti akan muncul pertanyaan, mana yang paling bagus untuk analisis data. Nah, di artikel ini akan kita bahas perbandingan R dan Python.


Yuk, simak pembahasannya dibawah ini.


1. Mengenal Asal-Usul Python dan R

Python merupakan bahasa pemrograman yang diciptakan oleh Guido van Rossum dan mulai dikenalkan pada tahun 1991. Python bersifat open source yang artinya dapat digunakan untuk mengembangkan sebuah program komputer oleh siapa saja. Python lebih menekankan pada syntax yang mudah dipahami dan dipelajari oleh pemula. Programmer yang mengerjakan project data science yang berhubungan dengan statistik biasanya menggunakan Python. Package yang terdapat pada Python dapat diadaptasi kedalam program dan komunitas dimana setiap pengguna bisa berkontribusi. 


R merupakan bahasa pemrograman yang diciptakan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman pada tahun 1995 sebagai implementasi bahasa S. Bahasa R dikembangkan dengan tujuan membuat bahasa yang berfokus pada statistik, analisis data, dan pemodelan grafis. Keunggulan dari R salah satunya adalah komunitas R yang besar dan tergabung dalam satu mailing-list, dokumentasi dapat diakses dengan mudah, dan grup di Stack Overflow yang sangat aktif. Sesama pengguna R juga membagikan package R-nya. 

Baca juga : Python Array : Memahami Kegunaan Array Dalam Python


2. Fungsi R dan Python 

Pada dasarnya Python dan R adalah bahasa pemrograman yang mampu mempermudah pekerjaan statistik. Python digunakan oleh developer ketika melakukan pekerjaan statistik yang tersambung dengan web atau database tertentu. Python tidak memilii IDE (Integrated Development Environment) yang jelas. Salah satu environment python adalah JupyterLab. 


R biasanya digunakan ketika melakukan analisis data dimana datanya berasal dari server pribadi. Hampir semua jenis data dapat diolah dengan R. Untuk melakukannya, kita perlu menginstak RStudioIDE. Salah satu library yang disediakan R untuk visualisasi data adalah ggplot2


3. Mana Yang Lebih Baik Untuk Data Science?

Dalam implementasinya, Python lebih mudah dipahami dan dipelajari developer. Pada Python bisa membagikan catatan tanpa harus mengunduh program. Sedangkan R sangat bagus dimanfaatkan saat melakukan visualisasi data seperti membuat grafik. R dapat dengan mudah dipelajari oleh pemula yang tidak memiliki keahlian programming. Package yang disediakan R juga sangat banyak dan didukung oleh ekosistem yang baik sehingga mudah diakses. 

Jadi, mana yang lebih baik? Semua kembali lagi pada developer disesuaikan dengan masalah yang akan diselesaikan. Dari sini seorang developer bisa menyesuaikan tool yang sering atau akan digunakandigunakan agar lebih efisien dalam pengerjaannya. 

Baca juga : Yuk, Mulai Belajar Data Science dengan Bahasa Pemrograman Python


4. Yuk Mulai Belajar Python Bersama DQLab Sekarang!

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 industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!


Penulis : Dita Kurniasari

Editor : Annissa Widya

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login