Kursus Data Science 2022 Belajar Macam Bahasa Pemrograman
Data science saat ini masih menjadi topik hangat di kalangan praktisi data maupun penggiat IT. Bagaimana tidak, ilmu ini sangat berguna untuk membantu proses pengolahan data lebih efektif. Gabungan antara ilmu matematika, statistika, dan pemrograman memudahkan analisis hingga penyajian data. Tidak hanya itu, data science juga bisa diterapkan untuk merancang AI dan machine learning. Ada banyak webinar dan workshop yang membahas AI dan machine learning yang bisa kamu ikuti jika ingin memperdalam skill tersebut.
Kursus data science menjadi salah satu alternatif buat kamu yang ingin belajar data science secara terstruktur dan intensif bersama para mentor data. Tahukah kamu bahasa pemrograman apa yang digunakan untuk data science? Data scientist, data analyst, data engineer, dan profesi data lainnya memiliki tools andalannya masing-masing. Nah, kali ini kita bahas beberapa bahasa pemrograman yang digunakan oleh praktisi data untuk analisis dan visualisasi data. Yuk, simak di bawah ini!
1. Python
Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang diciptakan oleh Guido van Rossum dan dikenalkan pada tahun 1991. Bahasa pemrograman Python dapat digunakan di berbagai platform yang berfokus pada keterbacaan kode. Python merupakan bahasa pemrograman yang mudah dipelajari dan dipahami serta library yang disediakan cukup banyak dan mendukung untuk penerapan data science. Para developer menggunakan Python ketika akan melakukan pekerjaan terkait statistik yang terhubung dengan suatu aplikasi web atau database. Python populer digunakan untuk data science, machine learning, dan Internet of Things (IoT). Beberapa environment Python yaitu Jupyter dan Spyder. Python juga dapat digunakan di berbagai sistem operasi seperti Linux, Windows, Mac OS, dan sebagainya.
Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!
2. Bahasa R
R adalah bahasa pemrograman bersifat open source yang diciptakan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman pada tahun 1995. Bahasa pemrograman R berfokus pada statistik, analisis data, dan model grafis. R memiliki komunitas besar yang tergabung dalam satu mailing list dimana dapat dengan mudah mengakses dokumentasi pengguna lain. Dalam data science, R biasanya digunakan untuk melakukan visualisasi data. R memiliki banyak package yang mendukung proses analisis dan visualisasi data yang menarik. Beberapa library pada R yang digunakan untuk visualisasi data yaitu ggplot, ggvis, dan lattice.
3. SQL
SQL merupakan kepanjangan dari Structured Query Language yaitu bahasa yang digunakan untuk membangun, memelihara, dan mengambil data dari relational database. SQL saat ini masih menjadi bahasa yang banyak digunakan untuk memperoleh data dari database. Struktur bahasa pun terbilang mudah karena menggunakan kata dalam bahasa inggris yang mudah dipahami. Penggunaan perintah pada SQL cukup mudah karena tidak perlu menghafalkan tahapan tertentu. Tuliskan saja perintah berupa pernyataan pada SQL misalnya untuk mengambil seluruh data dari sebuah database, maka gunakan perintah SELECT *from [nama_database]. Perintah SELECT adalah perintah wajib yang harus dipahami karena digunakan hampir di segala kondisi.
4. Tableau
Kursus data science tidak terlepas dari visualisasi data karena termasuk dalam proses data science. Tableau adalah salah satu tools yang digunakan untuk data visualization menjadi lebih interaktif dalam bentuk dashboard. Dengan begitu, data yang telah diolah menjadi mudah dipahami oleh pihak lain. Biasanya Tableau untuk memvisualisasikan data dan menyederhanakan pola business intelligence (BI). Oleh karena itu orang yang berprofesi sebagai Business Intelligence memilih Tableau sebagai tools andalannya. Keunggulan Tableau lainnya yaitu tools yang user friendly dimana orang yang tidak memahami pemrograman dan business intelligence sekalipun dapat memahami bagaimana menggunakan Tableau.
Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!
5. Gapai Karir Di Bidang Data dengan Kursus Bersama DQLab
Karir di bidang data cukup menjanjikan dengan penawaran pendapatan bisa diatas dua digit untuk seorang praktisi data profesional. Namun memahami Data Science tidak cukup hanya dengan teori, kamu perlu praktek langsung dan berhadapan dengan berbagai jenis data, metode, dan tools yang digunakan. Pada dasarnya semua orang memiliki kesempatan untuk berkarir sebagai praktisi data, jadi sahabat DQ jangan takut untuk mengejar karir sebagai praktisi data di perusahaan impianmu!
Yuk, mulai ikuti kursus Data Science Jakarta dengan Sign Up di DQLab.id dan dapatkan banyak keuntungan antara lain sertifikat gratis, project yang dibimbing para profesional, dan peluang karir yang terbuka lebar! Sahabat DQ ingin belajar Data Science lebih lanjut? Yuk cek informasi disini!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya