Kursus Belajar Data: Perbandingan R dan Python Untuk Keperluan Analisis Data Bagi Data Scientist, Mana Yang Paling Baik?
Data Science merupakan sebuah ilmu terapan yang saat ini berkembang sejalan dengan meningkatnya penggunaan teknologi di era industri 4.0 saat ini. data science digunakan oleh perusahaan maupun instansi tertentu untuk melakukan analisis data yang tidak bisa dilakukan dengan metode sederhana. Tentunya, data yang mereka punyai setiap detiknya terus berubah atau bertambah. Sehingga diperlukan suatu metode komputasi untuk mengambil data tersebut serta melakukan perhitungan yang dapat menganalisis informasi pada data tersebut. Disinilah peran data science dalam pemenuhan kebutuhan suatu perusahaan atau instansi. Melihat ilmu data science yang sangat menarik, tidak dapat dipungkiri bahwa terdapat beragam kursus data science untuk menambah ilmu dan wawasan terkait ilmu yang sedang tren ini. Tentunya kursus data science ini dipilih bagi sebagian orang yang terkendala atas mobilitas yang tinggi. Dengan demikian, pembelajaran pada kursus data science dapat dengan mudah disesuaikan waktunya atas kebutuhan dari masing-masing individu peserta.
Melansir dari Majalah Forbes bahwa kebutuhan praktisi data dalam jumlah besar (Big Data) tidak mencukupi untuk permintaan industri data. Hal tersebut mendorong lembaga maupun penyedia kursus data science untuk mencetak talenta data agar siap berkarir di industri data. Biasanya kursus data science yang diselenggarakan tentunya terdapat ragam software maupun bahasa pemrograman yang diajarkan mulai dari R, Python, SQL, ReactJS, HTML dan masih banyak lagi lainnya. Nah, bagi kalian yang baru pemula dan menekuni ilmu data science pasti kalian bertanya-tanya tentunya. Biasanya software apa yang seringkali digunakan? Mana yang paling baik kira-kira antara R dan Python untuk belajar data science? Memang keduanya sama-sama memiliki bahasa pemrograman. R diciptakan dan digunakan oleh sebagian ahli statistik, kemudian Python lebih banyak digunakan karena kemudahan dalam pemahaman syntax yang dapat dipakai oleh siapapun. Untuk menjawab rasa penasaran kamu, kali ini DQLab akan mengulas karakteristik kedua software yang paling sering digunakan oleh data scientist. Pastikan kalian simak terus artikel berikut ini yang pastinya cocok banget buat kalian yang ingin belajar data science.
1.Sekilas Mengenai R dan Python
R diciptakan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman pada tahun 1995 sebagai implementasi dari bahasa program S. Tujuannya adalah untuk mengembangkan bahasa yang fokus pada analisis data, statistik, dan model grafis. Awalnya, R hanya digunakan oleh para akademisi, namun lama-kelamaan R juga banyak digunakan oleh para praktisi di dunia bisnis. Hal inilah yang membuat R menjadi sangat terkenal di seluruh dunia. Salah satu keunggulan R adalah komunitas besar yang tergabung dalam satu mailing-list, dokumentasi para pengguna yang mudah diakses, grup Stack Overflow yang sangat aktif, dan koleksi packages R yang dibagikan oleh sesama pengguna.
Python diciptakan oleh Guido van Rossem pada tahun 1991 dan lebih menekankan pada produktivitas juga proses pembacaan kode. Para programmer yang mengerjakan pekerjaan data scientist dalam bidang statistik biasanya menggunakan Python. Sama dengan R, Python juga memiliki package yang bisa diadaptasi ke dalam program dan komunitas dimana setiap pengguna bisa berkontribusi.
2.Kegunaan R dan Python
R biasanya digunakan untuk analisis data yang dikerjakan pada server pribadi. R dapat difungsikan untuk pekerjaan eksplorasi hampir semua jenis data karena banyaknya jenis packages, test, dan tools yang dengan mudah bisa diadaptasi. Penggunaan rumus-rumus rumit dalam R juga mudah diatur. Pada penggunaan R, langkah pertama yang harus dilakukan adalah mengunduh RStudio IDE. Kemudian, ada banyak jenis packages yang bisa juga digunakan, seperti: dplyr, plyr, dan data.table untuk manipulasi data, stringr untuk manipulasi karakter, zoo digunakan pada tipe waktu beraturan dan tidak beraturan, ggvis, lattice, dan ggplot2 untuk visualisasi data, caret untuk machine learning
Berbeda dengan R, Python digunakan jika pekerjaan data analisis harus disambungkan dengan aplikasi web atau jika kode statistiknya harus terhubung dengan database tertentu. Developer juga dapat menggunakan Python untuk pekerjaan yang lebih fleksibel, misalnya menciptakan kode baru atau menulis skrip untuk aplikasi tertentu. Tidak seperti R, Python tidak mempunyai IDE (Integrated development environments) yang jelas, karena ada beberapa environment yang dapat digunakan, seperti Spyder, Jupyter, Rodeo, dan IPython Notebook. Python juga memiliki libraries yang dapat digunakan pada analisis data, visualisasi, dan yang lainnya, seperti NumPy/SciPy untuk komputasi ilmiah, pandas untuk manipulasi data, matplotlib untuk membuat grafik, scikit-learn untuk membangun metode machine learning, statsmodels untuk eksplorasi data, memprediksi model statistik, dan menjalankan test statistik
3.Kenapa Harus R dan Python
R sangat baik dalam visualisasi data karena ada banyak sekali packages yang mendukung R untuk membangun visualisasi menarik, seperti ggplot2 untuk membuat grafik, lattice untuk menampilkan hubungan varibel, rCharts untuk menerbitkan visualisasi javascript dengan R, googleVis untuk menggunakan google chart, ggvis untuk aplikas grammar grafik dan menampilkan pada web browser. R dibangun dalam ekosistem yang baik sehingga memudahkan penggunanya untuk menemukan packages dalam cran, bioconductor, dan github. R dibangun oleh statistisi untuk statistisi, sehingga siapapun yang tidak memiliki keahlian programming dalam dengan mudah beradaptasi dengan R. Namun, di balik semua itu, R bersifat lambat. Hal ini disebabkan oleh kondisi yang tidak jelas dimana R merupakan bahasa dan implementasi dari bahasa tersebut. Bahasa R juga mempunyai definisi abstrak, yang mengartikan maksud kode R dan bagaimana kode tersebut bekerja.
Python membuat pekerjaan lebih mudah karena adanya IPython Notebook, yang dapat membagikan catatan kepada siapa saja tanpa meminta mereka mengunduh program. Tool tersebut secara drastis mengurangi pekerjaan yang kurang penting pada organisasi kode, output, dan catatan, dengan mengajak penggunanya untuk mengerjakan tugas yang lebih penting. Merupakan bahasa general yang mudah dipelajari dan dimengerti oleh banyak developer. Python juga memiliki testing framework yang membuat kode dapat digunakan kembali. Taksonomi testing toolnya meliputi unit test, nose, doctest, dan pytest. Siap digunakan ke dunia kerja, karena bersifat umum, mudah dipahami, dan diketahui oleh banyak programer. Bahkan beberapa perusahaan yang tidak ingin merekrut data scientist baru, terbukti dapat dengan mudah melatih karyawannya menggunakan Python. Sama dengan R yang memiliki kekurangan, Python juga merupakan bahasa yang kurang matang. Jika dibandingkan dengan R, Python kalah karena tidak memiliki alternatif dari 100 lebih packages yang ada dalam R.
4.Yuk Mulai Belajar Data Science 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: Reyvan Maulid Pradistya