Python vs R: Ketahui 3 Perbedaan Python Dan R Dalam Proses Data Science

Kemampuan programming merupakan skill yang penting ketika seseorang terjun di dunia data science. Sebagai seorang praktisi data, akan bertemu berbagai jenis data dari berbagai sumber. Dalam proses data science, data ini akan diproses, dibuat model, dan dibuat visualisasi datanya agar dapat dianalisis. Maka dalam hal ini dibutuhkan kemampuan dalam menentukan metode atau tools yang tepat agar proses berjalan sesuai yang diharapkan. Bahasa pemrograman Python dan R adalah tools yang sedang naik daun dan populer digunakan dalam proses data science. Tools ini memiliki keunggulan dan kelemahannya masing-masing. 

Python diciptakan oleh Guido van Rossum dan mulai dikenalkan pada tahun 1991 dan bersifat open source. Sedangkan R diciptakan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman pada tahun 1995 sebagai implementasi bahasa S. Secara umum, terdapat perbedaan keduanya dalam hal fungsi. Python lebih fokus pada proses komputasi ilmiah, sedangkan R berfokus pada statistik, analisis data, dan pemodelan grafis. Nah, dalam artikel kali ini akan dibahas perbedaan Python dan R ketika digunakan dalam proses data science. 

Penasaran? Yuk, simak dibawah ini!

1. Environment Yang Digunakan

Pada Python tidak memiliki IDE (Integrated Development Environment) yang jelas. Beberapa environment yang dapat digunakan adalah Jupyter, Spyder, Rodeo, dan IPython Notebook. Dalam IPython Notebook ada keuntungan jika terdapat pekerjaan kurang penting di organisasi catatan, output dan kode dimana disini user akan diajak untuk mengerjakan yang lebih penting. Sedangkan R memiliki IDE yang jelas. Sehingga ketika hendak menggunakannya kita perlu menginstall RStudio IDE. 

Baca juga : Python Array : Memahami Kegunaan Array Dalam Python

2. Perbedaan Package Yang Disediakan

Python memiliki banyak package atau library yang digunakan untuk data science, ada Numpy/SciPy yang dimanfaatkan untuk komputasi ilmiah, Pandas untuk proses manipulasi data, Matplotlib yang berguna untuk visualisasi data seperti membuat grafik, dan masih banyak lagi. Dibandingkan dengan Python, package atau library yang dimiliki R masih lebih banyak. Ada dplyr yang digunakan untuk manipulasi data, stringr untuk manipulasi karakter, ggplot2 yang dimanfaatkan dalam membuat grafik untuk visualisasi data, caret untuk machine learning, dan lain-lain. Package atau library yang sudah disebutkan tadi dapat dikombinasikan dengan method yang tersedia sesuai dengan kebutuhan dalam menyelesaikan permasalahan.

3. Skenario Implementasi Data Science

Skenario implementasi data science dengan Python terdiri dari data crawling, pembersihan data yang hendak dianalisis, membuat data modeling, membuat atau menentukan algoritma yang sesuai berdasarkan masalah yang ingin diselesaikan, membuat visualisasi data, dan kemudian analisis data contohnya machine learning. Sementara itu skenario implementasi data science pada R adalah membersihkan dan menyaring data yang akan digunakan, melakukan web crawling, membuat visualisasi data, melakukan pengujian hipotesis statistik seperti t-test dan lain-lain, membuat modeling misal regresi linear, neural network, dan lainnya, lalu kemudian menghasilkan output hasil analisis data atau R markdown.

Baca juga : Yuk, Mulai Belajar Data Science dengan Bahasa Pemrograman Python

4. Yuk Mulai Belajar Python Bersama DQLab 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 : Dita Kurniasari

Editor : Annissa Widya