Python vs R, Mana yang Lebih Cocok Untuk Awam Data

Jika kalian adalah seorang pemula data atau orang yang masih awam dalam dunia data, tentunya seringkali menanyakan tools apa yang digunakan oleh data science. Menurut Survei yang dilakukan oleh Burtch Works Executive Recruiting pada tahun 2019, menyebutkan bahwa Python dan R menduduki posisi teratas. Para data scientist maupun data analyst mengatakan dalam hasil surveinya, mereka lebih suka menggunakan Python dan R ketimbang tools data science lain. Berdasarkan data yang dikeluarkan oleh Burtch Works Executive Recruiting, bahwa Python meraih posisi pertama dipergunakan oleh dunia data sebesar 41%. Sementara, R menduduki peringkat kedua dengan aplikasi data science yang banyak digunakan sebesar 30%. Kemudian, pertanyaan ini muncul di benak orang awam maupun para pemula yang akan berkarir di industri data. Terkait Python dan R, pilih mana yang sebaiknya dipelajari terlebih dahulu bagi pemula data? Terkadang disaat ingin memutuskan untuk belajar data science selalu terkendala dengan penggunaan tools.

Selain survei yang dilakukan oleh Burtch Works Executive Recruiting, survei lain juga menjawab keraguan bagi pemula data untuk memilih manakah yang harus dipelajari terlebih dahulu. Salah satunya, survei yang dilakukan melalui Tiobe tahun 2019 menunjukkan indeks bahwa bahasa pemrograman Python menduduki posisi teratas. Hasil survei Kaggle dan Business Broadway menunjukkan hasil yang serupa. Baru-baru ini, survei dilakukan terhadap hampir 20.000 profesional data oleh Kaggle mengungkapkan bahwa Python, SQL, dan R terus menjadi bahasa pemrograman paling populer. Sejauh ini, Python adalah bahasa pemrograman paling populer (sekitar 87% digunakan). Selain itu, 8 dari 10 professional data merekomendasikan agar calon ilmuwan data mempelajari Python terlebih dahulu. R mengalami penurunan penggunaan selama dua tahun terakhir. Merujuk terkait hasil survei yang telah disebutkan sebelumnya, maka bagi kalian yang ingin menekuni dunia data pastikan untuk mulai memutuskan ingin menggunakan tools dan berfokus yang mana diantara Python dan R. Namun, pertanyaan yang paling mendasar tentunya adalah Python vs R, kira-kira saya harus memilih mana diantara keduanya? Jangan khawatir sahabat data DQLab kita akan merangkumnya untuk menjawab keraguan kamu. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang manakah yang lebih cocok untuk pemula data antara bahasa pemrograman Python atau R. Pastikan simak baik-baik dan keep scrolling on this article guys!

1.Tingkat Popularitas Bahasa Pemrograman

IEEE Spectrum ranking adalah metrik yang mengukur popularitas bahasa pemrograman. Di tahun 2020 bahasa Python menduduki peringkat #1 sementara bahasa R pada peringkat #6. R paling banyak digunakan untuk analisis statistika sementara Python menyediakan pendekatan yang lebih umum untuk data science. R dan Python adalah yang paling mutakhir (state of the art) dalam hal bahasa pemrograman yang berorientasi pada data science. Kedua bahasa pemrograman tersebut cukup populer di kalangan pengembang dan ilmuwan data dan merupakan opsi yang bagus untuk ditambahkan di bawah perintah mereka. Python tampaknya memimpin di sini karena sifatnya yang bersifat umum dan ketersediaan beberapa perpustakaan yang berfokus di sekitar Ilmu Data, tetapi R tidak jauh di belakang.

Menurut StackOverflow, Python adalah bahasa pemrograman utama yang tumbuh paling cepat. Beberapa ahli statistik dan penambang data masih lebih memilih R karena kemampuan pengolah angka dan visualisasinya yang kuat. Selain itu, R memberikan kontrol yang lebih baik atas analisis data karena kecenderungannya terhadap komputasi statistik dan numerik serta kumpulan pustaka, memberikan hasil yang lebih canggih dan mendalam untuk mendukung klaim tersebut

Baca juga : Belajar Data Science: Kenali Dasar Bahasa Pemrograman Python yang Cocok bagi Pemula

2.Kebutuhan Pengguna di Kedua Bahasa Pemrograman

Python umumnya digunakan saat integrasi antara analisis data dan aplikasi web. Mereka juga digunakan ketika kode statistik perlu dimasukkan ke dalam database produksi. R terutama digunakan ketika tugas analisis data memerlukan komputasi atau analisis mandiri pada server individu. Sebagai bahasa pemrograman yang komprehensif dan lengkap, Python tergolong alat yang tepat untuk mengaplikasikan algoritma. R lebih mudah bagi pemula untuk keperluan eksplorasi dan penelitian. Model statistik dapat ditulis dengan beberapa baris kode.

Saat ini, jika seseorang ingin melakukan analisis data melalui Python dapat menggunakan 'NumPy' untuk operasi matematika dan 'Pandas' (data manipulation dan wrangling) maupun library serbaguna lainnya untuk analisis data. R serbaguna untuk analisis data karena banyaknya paket library, uji statistik yang mudah digunakan, dan keuntungan menggunakan rumus secara langsung. R dapat digunakan untuk analisis data dasar tanpa menginstal paket berbeda dengan python. Kumpulan data besar atau big data mungkin memerlukan penggunaan paket seperti 'data.table' dan 'dplyr' yang digunakan pada aplikasi R

Baca juga : Python : Kenali 3 Buku yang Akan Mempercepat Kamu Dalam Belajar Python

3.Jadi, Harus Pilih yang Mana antara Keduanya?

Kita mungkin sudah browsing tentang "pilih Python atau R" yang mengantarkan pada situs Quora, Reddit, Stack Overflow, dan forum serta situs web lain. Kita mungkin juga mencari bahasa pemrograman lain karena bagaimanapun, mempelajari Python atau R (atau bahasa pemrograman lainnya) membutuhkan waktu yang tidak sedikit butuh beberapa minggu dan bulan. Ini adalah investasi waktu yang sangat besar dan Anda tidak ingin membuat kesalahan.

Untuk menyelesaikannya, mulailah dengan Python karena keterampilan dan konsep umum di dalamnya mudah ditransfer ke bahasa lain. Nah, dalam beberapa kasus kita mungkin harus mengadopsi cara berpikir yang sama sekali baru. Tetapi secara umum, mengetahui cara menggunakan Python dalam analisis data akan memberi kita jalan panjang untuk menyelesaikan banyak masalah menarik.

Banyak yang mengatakan bahwa R dirancang khusus untuk ahli statistik (terutama dalam hal kemampuan visualisasi data yang mudah dan handal). Ini juga relatif mudah dipelajari terutama jika Anda akan menggunakannya terutama untuk analisis data. Di sisi lain, Python agak fleksibel karena melampaui analisis data. Banyak ilmuwan data dan praktisi machine learning memilih Python karena kode yang mereka tulis dapat diintegrasikan ke dalam aplikasi web yang sifatnya realtime dan dinamis.

Meskipun itu semua bisa diperdebatkan, Python masih menjadi pilihan populer terutama di kalangan pemula atau siapa pun yang ingin cepat mahir dengan analisis data dan machine learning. Ini relatif mudah dipelajari dan Anda dapat menyelami pemrograman penuh waktu nanti jika Anda memutuskan ini lebih cocok untuk Anda