DQLab Super Giveaway! Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp.99.000! DAFTAR

Pakai Kode: KUPON99K. Berakhir 0 Days 22 Jam : 29 Menit : 30 Detik

Python VS R : Yuk Kenali Lebih Perbedaan Keduanya

Belajar Data Science di Rumah 18-Desember-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4ba03deede84b36b407ddb8acee52935_x_Thumbnail800.jpg

Python vs R merupakan million dollar question yang selalu muncul di benak para pemula yang ingin memulai karir sebagai praktisi data. Seperti kebanyakan pemula yang ingin memulai belajar data, banyak sekali pertanyaan yang muncul “harus memulai dari mana ?” hal ini sangat wajar dan manusiawi dilakukan tetapi baik R dan Python sangat bermanfaat bagi banyak pengguna karena secara profesional kedua platform ini sama sama menggunakan teknologi yang sangat mumpuni. 


Untuk memulainya, sahabat data harus terlebih dahulu mencari tahu dengan tepat hubungan antara bahasa pemrograman dengan yang lainnya. Contohnya seorang data scientist yang sebagian besar bekerja pada penelitian genetika mungkin lebih suka menggunakan bahasa R, hal ini sangat populer pada penelitian genetika dan bioinformatika. Selain itu, ilmuwan yang banyak menggunakan Python ditujukan untuk analisis data gambar dan menemukan model karena python dapat melakukan manipulasi gambar luar biasa. 


Yuk bersama DQLab ketahui lebih jauh perbedaan keduanya. 


1.Mengapa R ?

Kemunculan R pertama kali adalah digunakan untuk komputasi statistik. R dapat menghosting semua pengujian mulai dari yang bersifat klasik, time-series, clustering dan banyak lainnya. Hal ini membuat R memiliki komunitas data yang sangat besar. Sehingga banyak sekali package yang dapat diakses dari pengembang dan pengguna R. Misalnya banyak sekali plot yang dapat digunakan untuk melakukan analisis grafik dan melakukan plot dinamis seperti contohnya ggplot. 


Selain itu, R sangat populer di dunia Artificial Intelligence seperti untuk menyediakan tools untuk jaringan syaraf tiruan, machine learning, dan teknik inferensi dengan menyediakan bucket package yang sangat banyak. Sehingga, R tidak hanya populer dikalangan ahli statistik tetapi juga sangat populer di bidang data untuk manipulasi data misalnya kedokteran, keuangan, dan ilmu sosial. 


Baca juga : Python Array : Memahami Kegunaan Array Dalam Python


2. Mengapa Python ? 

Python merupakan tools yang sangat baik untuk melakukan pemrograman dan mengembangkan banyak hal. Contohnya banyak sekali pengembang yang menggunakan python untuk mengembangkan desain user interface. Selain itu, python sangat berguna untuk mengembangkan banyak model algoritma. Bahasa pemrograman yang dikeluarkan pada 1989 ini banyak diasumsikan sebagai bahasa pemrograman yang sangat penting.  


Python semakin populer dengan para pengembang termasuk para ilmuwan data, sehingga python memiliki komunitas yang juga sangat besar. Python juga merupakan bahasa yang sangat populer dikalangan banyak praktisi kecerdasan buatan. Seperti machine learning, jaringan neural, dan tensorflow. Sehingga python dinilai sangat lengkap untuk para praktisi data. 


3.Let’s compare them !

Kecepatan Pemrosesan Data

Banyak sekali pendapat bahwa R adalah bahasa pemrograman yang tidak lebih cepat dari python karena membutuhkan memori fisik untuk menyimpan objek. Sehingga dapat dikatakan bahwa R bukan salah satu opsi terbaik untuk data yang berkapasitas besar. Sehingga python lebih baik untuk dataset yang besar karena memuat file besar dengan cepat. 


Komunitas Online

Kedua bahasa pemrograman ini memiliki komunitas yang sangat besar dan mengglobal. Sehingga jika menjumpai banyak kesultas para komunitas ini akan dapat membantu kamu dengan cepat.


User Friendly

RStudio merupakan salah satu platform favorit banyak orang untuk bekerja dengan R, hal ini karena adanya IDE yang sangat mudah. Rstudio terdiri dari console yang dapat digunakan untuk mengeksekusi kode secara langsung dengan semua fungsi untuk merencanakan, mendukung grafik interaktif, hingga debugging.


Lain halnya dengan python yang banyak sekali memiliki IDE untuk dipilih. Hal ini dikarenakan anda dapat memilih sesuai dengan background anda misalnya para pemula dapat menggunakan IDE PyCharm karena sangat mudah diakses dan intuitif. 


Baca juga : 3 Metode Numpy Array Python Sebagai Dasar Proses Manipulasi Data


4. Yuk, Bersama DQLab Belajar Data Lebih Jauh hingga Bangun Portofolio Datamu, Gratis!!

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 industi masa kini! 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!


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!