Python vs R, Mana yang Lebih Cocok untuk Pemula?

Berbicara tentang software yang banyak digunakan dalam Data Science, Python dan R adalah contohnya. Kemudahan dalam menggunakan kedua software ini, membuat pengguna menjadi lebih nyaman bahkan untuk pengguna yang masih ada di tingkatan pemula sekalipun. Ketika ilmu Data Science menjadi trending topic, banyak orang yang mulai memutuskan untuk mempelajari bahasa pemrograman ini, entah salah satunya ataupun keduanya.

Namun tentunya bagi pemula yang tidak pernah berhadapan dengan bahasa coding sama sekali, mempelajari keduanya secara bersamaan akan dirasa cukup berat. Hal ini karena bahasa R dan Python berbeda, walaupun tidak begitu jauh perbedaannya. Pasti para pemula akan memilih salah satunya untuk dipelajari lebih dulu, setelah menguasai yang pertama barulah mulai mempelajari bahasa lainnya. Tapi, bahasa mana ya yang lebih cocok untuk pemula? Nah, dalam artikel ini akan dibahas mengenai R dan Python, sehingga kalian bisa menentukan kira-kira mana yang lebih cocok untuk pemula. Penasaran kan? Yuk, simak artikelnya!

1. R Lebih Mudah untuk Analisis Data

Software R adalah salah satu software yang bersifat open source, yang artinya bisa digunakan oleh siapa saja secara gratis. Software R ini diciptakan sebagai versi gratis dari software S. Meskipun diciptakan sejalan dengan software S, namun keduanya tidak identik. R sangat mudah digunakan untuk menganalisis data karena ada banyak sekali library yang dapat mendukung hal tersebut. Tentunya hal ini tidak mengherankan, mengingat pencipta software R sendiri adalah dua orang statistikawan hebat. Tujuan utama dari penciptaannya pun agar dapat memudahkan statistikawan lainnya dalam melakukan analisis data.

Jika ingin dibandingkan dengan Python dalam hal analisis data, tentu Python akan terasa lebih ribet. Misalkan saja kita ingin mencari nilai statistik sederhana dari suatu data seperti rata-rata, kita dapat langsung menggunakan function mean() tanpa harus memanggil package tertentu. Sedangkan pada Python kita harus menggunakan numpy.mean() yang artinya kita membutuhkan package numpy terlebih dahulu.

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

2. Python yang Lebih Fleksibel

Jika R lebih unggul dalam analisis data, maka Python sangat fleksibel untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan lainnya seperti pembuatan aplikasi dan game, melakukan analisis yang terhubung dengan database tertentu, dll. Secara umum, penggunaan Python ini memang lebih ke arah produktivitas penggunaan kode. Faktanya hanya menggunakan beberapa library seperti Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn dan Seaborn mampu menyelesaikan hampir seluruh pekerjaan di bidang Data Science.

Tidak mengherankan jika Python lebih banyak dipilih untuk digunakan, mengingat banyaknya kemampuan lain yang dapat diatasi. Karena jika berbicara tentang Artificial Intelligence dan Machine Learning, maka Python sangat layak untuk digunakan. Bahkan akhir-akhir ini Python sedang mengejar dan menyediakan API untuk Machine Learning atau Artificial Intelligence. Dan satu lagi yang terpenting, jika analisis yang dibuat akan diaplikasikan dalam sebuah aplikasi atau website, sudah pasti Python akan lebih unggul jika dibanding R.

3. Pilih Python atau R?

Jadi setelah membaca penjelasan di atas, mana yang lebih cocok dan mana yang lebih kamu butuhkan? Sebenarnya tidak ada ketentuan khusus yang menyatakan salah satu bahasa pemrograman tersebut lebih unggul dibanding yang lainnya karena keduanya sama-sama memiliki kelebihannya tersendiri namun juga memiliki kekurangan di bagian lainnya. Ketika bahasa pemrograman tersebut digunakan untuk mencapai tujuan yang sesuai dengan kelebihannya, barulah kita akan merasa bahwa bahasa pemrograman tersebut sangat powerful.

Nah, jika kamu belum bisa memutuskan lebih baik memilih bahasa pemrograman mana untuk dipelajari terlebih dahulu, kamu mungkin harus mempertimbangkan beberapa hal. Misalnya goals yang ingin dicapai, apakah untuk analisis mendalam atau analisis yang akan diaplikasikan pada sebuah website. Selain itu, kita juga harus mempertimbangkan bahasa pemrograman yang diharuskan oleh kantor yang akan kita lamar. Mempertimbangkan apakah tools ini dapat mendukung tools yang akan sering digunakan dalam pekerjaan juga tidak kalah pentingnya, loh.

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