Belajar Di Rumah dengan Mengenal R VS Python Sebagai Bahasa Pemrograman yang Cocok untuk Pemula

Tertarik menjadi seorang praktisi data? Hal pertama yang dibutuhkan adalah kamu harus bisa menganalisa dan mengolah data dengan skala yang besar, guna menghasilkan insight yang baik bagi perusahaan. Pemahaman bahasa pemrograman tentunya merupakan salah satu dasar yang perlu kamu miliki untuk berkarir sebagai praktisi data.

Ada beberapa bahasa pemrograman yang dapat kamu kuasai, salah satunya adalah bahasa pemrograman R dan Python. Selain bahasa pemrograman ini penggunaannya mudah dipelajari dan diakses, R dan Python ternyata memiliki persamaan dan perbedaan lainnya. Yuk, kita simak selengkapnya!

1. Ingin Belajar Bahasa Pemrograman? Python Cocok untuk Pemula

Python terkenal dengan bahasanya yang sederhana. Karena sintaksnya mudah dipahami, terutama untuk kamu yang ingin mempelajari bahasa pemrograman. Selain itu, Python juga memiliki banyak library yang dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan praktisi data dalam proses pengolahan datanya.

Python merupakan bahasa pemrograman yang sangat populer. Sebagian besar praktisi data pasti menggunakannya sebagai alat untuk mengolah data. Python terbukti menjangkau semua kalangan terutama untuk kamu yang baru memulai belajar pengolahan data.

Baca juga : Belajar Data Science di Rumah, Mengapa Python Cocok untuk Pemula?

2. R dan Python Mudah Diakses

Bahasa pemrograman R bersifat gratis dan open source, dengan kata lain penggunaan R tidak membutuhkan biaya untuk pengolahan datanya. Bebasnya mengakses R tentu memberikan peluang bagi kamu yang ingin belajar dasar-dasar dari pengolahan data.

Berbeda dengan Python, kemudahan bahasa pemrograman ini sangat cocok untuk diakses seseorang yang memiliki background statistik dan programming dalam pengolahan data mereka.

3. Sama-sama Dapat Mampu Mengolah Data dalam Jumlah Besar

Bahasa pemrograman R menjadi salah satu solusi bagi kamu yang ingin mengolah data berskala besar. Banyaknya perhitungan data yang kompleks, perintah-perintah R ditulis terlebih dahulu dalam sebuah teks editor dan selanjutnya dijalankan untuk diolah.

Sedangkan, dengan banyaknya library yang disediakan Python, kamu diberikan kemudahan untuk menganalisis, memformulasikan data mentah dan memvisualisasikannya menjadi informasi yang lebih berharga. Dengan kata lain, library pada Python merupakan sumber dari berbagai fungsionalitas.

Baca juga : Bahasa Pemrograman R : Langkah Awal Memulai Belajar Data Science

4. Terapkan Ilmunya sekarang Bersama DQLab hanya Rp. 32,500/bulan. Yuk, mulai belajar data science dengan modul GRATIS. dan Nikmati Promo 94%!

Wujudkan harapanmu berkarir sebagai praktisi data dengan DQLab. Akses modul DQLab sekarang dan tingkatkan kompetensimu di bidang data untuk siap berkarir di industri yang sebenarnya. Selain itu akses lebih dari 660+ data tutorials dengan project dari praktisi data yang di update setiap minggunya. Hasilkan teknik visualisasi data dan machine learning dengan membangun portofolio langsung.

Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!

Tertarik berkarir di bidang data? Yuk, bergabung di DQLab! Kamu bisa membangun portofolio datamu dengan belajar data science di DQLab. Untuk kamu yang ingin mulai belajar data science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

• Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

• Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

• Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

• Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

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

Tags