4 Pemrograman Andalan Data Scientist untuk Machine Learning

Jika Sahabat DQ tertarik untuk masuk ke bidang data science, Sahabat DQ harus menguasai beberapa bahasa pemrograman karena satu bahasa tidak dapat menyelesaikan masalah di semua bidang. Tanpa menguasai yang spesifik yang sering digunakan dalam ilmu data, keahlian Sahabat DQ tidak akan lengkap.

Permintaan untuk bahasa-bahasa ini, seperti Python, mulai melonjak di tahun 2010-an seiring dengan munculnya ilmu data. Faktanya, menurut sebuah studi oleh Memang, dari 2014 hingga 2019, ilmu data dan keterampilan Python telah menjadi bahan utama untuk mengamankan fondasi yang kuat dalam karir TI pada tahun 2020.

Banyak dari tuntutan ini secara langsung terkait dengan serangkaian teknologi yang berkembang pesat yang sekarang mendapatkan adopsi arus utama. Momentum dari cloud, Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR), Artificial Intelligence (AI), pembelajaran mesin (ML), dan pembelajaran mendalam mendorong permintaan untuk bahasa tertentu.

Selain itu, bahasa tertentu melengkapi peran pekerjaan yang berbeda dalam ilmu data, seperti analis bisnis, insinyur data, arsitek data, atau insinyur Machine Learning (ML).

Pada akhirnya, lingkungan ilmu data Sahabat DQ, kerangka kerja platform, minat, organisasi, dan jalur karier Sahabat DQ yang akan mengarahkan Sahabat DQ untuk berspesialisasi dalam bahasa pemrograman tertentu.

Namun, para ilmuwan data harus mau belajar lebih banyak agar dapat beradaptasi dengan perkembangan dan tren terkini di industri yang berkembang pesat ini.

Apa saja bahasa pemrograman yang bisa Sahabat DQ pelajari? Yuk simak selengkapnya sekarang!

1. Python

Setidaknya selama lima tahun ke depan, kemahiran Python akan melampaui keahlian yang dibutuhkan dalam ilmu data. Dengan mengetahui Python, dikombinasikan dengan bakat yang kuat untuk penalaran kuantitatif dan analisis eksperimental, Anda dapat meraih emas di industri ini.

Salah satu faktor yang membuat Python menonjol dari yang lain adalah fleksibilitasnya. Jika Anda memiliki Python di perangkat Anda, Anda dapat membangun solusi untuk berbagai kasus penggunaan. Saat ini, Python sebagian besar digunakan untuk:

• Lakukan penambangan data dengan modul seperti NumPy, SciPy

• Buat layanan web dengan kerangka kerja Django dan Flask

• Mengklasifikasikan, mengurutkan, dan mengkategorikan data

• Kembangkan algoritma ML seperti pohon keputusan dan hutan acak

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Pemrograman R

Dalam waktu singkat, R telah melampaui beberapa bahasa pemrograman untuk menjadi salah satu bahasa yang paling menonjol dalam ilmu data. R memungkinkan desain untuk sejumlah besar model statistik. Arsip paket R publik terdiri dari paket kontribusi dari hampir 8.000 jaringan. 

Ahli statistik menggunakannya untuk melakukan tugas regresi. R juga menawarkan visualisasi data dengan dukungan untuk berbagai bentuk grafik. Dalam pembelajaran mesin, Gmodels, RODBC, TM, dan Class digunakan untuk membuat aplikasi pintar. R dianggap cocok untuk makalah dan laporan penelitian.

3. JavaScript

JavaScript adalah bahasa berorientasi objek yang pada tahun 2000-an, digunakan terutama dalam pengembangan front-end untuk merancang halaman web interaktif. Namun, sepanjang tahun 2010, telah berkembang secara signifikan dengan munculnya ReactJS, AngularJS, VueJS, NodeJS, dan banyak kerangka kerja lainnya. 

Akibatnya, ini telah menjadi pilihan yang dihormati untuk membuat front-end dan back-end situs web, seringkali dengan tumpukan MEAN dan MERN. JavaScript mudah digunakan karena calon ilmuwan data dapat mengakses model dan algoritma di browser web.

Demikian pula, ini memungkinkan pengguna untuk membangun visualisasi data interaktif dari kumpulan data di dasbor berbasis web.

4. Java

Selama tiga dekade terakhir, Java tetap menjadi favorit di antara pengembang desktop, web, dan seluler. Ini berjalan di belakang lingkungan yang sangat canggih, yang dikenal sebagai JVM (Java Virtual Machine). 

Java digunakan secara luas oleh perusahaan untuk mendukung bahasa modern lainnya, terutama karena tingkat skalabilitas yang disediakannya. Setelah proyek diluncurkan di Java, proyek dapat diskalakan tanpa kompromi pada kinerja.

Oleh karena itu, ini dipandang sebagai pilihan populer untuk membuat sistem pembelajaran mesin skala besar.

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

Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab! 

Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!

Tags