Python vs R, Mana yang Lebih Tepat untuk Beginner?

Python atau R? Mana yang lebih baik untuk pemula? Mana yang lebih mudah dipelajari? Pertanyaan ini merupakan pertanyaan yang paling sering ditanyakan oleh seseorang yang ingin mulai berkarir di industri data, khususnya data science. Data science atau dalam bahasa indonesia dikenal dengan ilmu data merupakan industri yang berkembang sangat pesat. Hal ini karena banyaknya organisasi yang mulai menggunakan analisis data untuk meningkatkan bisnis mereka. 

Di tahun mendatang, industri data akan menjadi industri yang sangat menarik dan akan menciptakan banyak peluang kerja bagi para profesional data. Menurut laporan McKinsey, sebuah konsultan manajemen di Amerika, yang diterbitkan pada tahun 2018, dunia akan kekurangan 190000 orang profesional yang memahami analisis mendalam dan kekurangan 1,5 juta manajer yang memahami dunia industri. Berita ini merupakan kabar buruk bagi industri, namun kabar baik bagi profesional data science karena peluang kerja akan terus meningkat.

Jika kamu tertarik menekuni dunia data science, maka saat ini adalah waktu yang tepat untuk mulai belajar dan meraih sertifikat keahlian data science. Salah satu tools yang diperlukan dalam data science adalah bahasa pemrograman. Bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan oleh data scientist profesional adalah R dan python. Pertanyaannya adalah bahasa pemrograman mana yang harus dipelajari terlebih dahulu oleh seseorang yang ingin berkarir di dunia data science? 

Pada artikel kali ini DQLab akan membandingkan dua bahasa pemrograman powerful ini sehingga kamu bisa menentukan bahasa pemrograman mana yang harus kamu pelajari terlebih dahulu. Jadi, simak artikel ini sampai akhir ya!

1. Mengapa Harus Mempelajari Bahasa Pemrograman?

Untuk menjadi seorang praktisi data yang hebat, salah satu keahlian yang harus kita miliki adalah kemampuan dalam menggunakan bahasa pemrograman. Baik itu R, Python, maupun bahasa pemrograman lainnya. Nah, kira-kira kenapa sih kita harus menguasai bahasa pemrograman dan tidak cukup dengan skill analisis saja? Pada dasarnya, perkembangan Data Science ini dimulai dengan adanya perkembangan teknologi big data. Dimana big data ini tidak hanya berupa data yang bervolume besar saja, namun juga bentuk data yang beragam.

Data-data ini tentu akan sangat sulit jika diolah secara manual maupun menggunakan software pengolahan data yang tidak menggunakan bahasa pemrograman seperti Excel. Penggunaan bahasa pemrograman ini tentu diharapkan bisa membuat pekerjaan para praktisi data menjadi lebih efektif dan efisien.

Baca juga:  Belajar Python: Mengenal Array pada Bahasa Pemrograman Python

2. Bahasa Pemrograman Python

Source : Towards Data Science

Python adalah bahasa pemrograman multi fungsi yang dapat digunakan untuk banyak tujuan, mulai dari data wrangling, data engineering, pengembangan aplikasi web, dan lain sebagainya. Jika kamu sudah mengenal bahasa pemrograman berorientasi objek seperti Java atau C++, maka kamu akan lebih mudah mempelajari bahasa pemrograman python. Selain itu, karena python adalah bahasa pemrograman berorientasi objek, kamu akan lebih mudah untuk menulis kode berskala besar, mudah di maintenance, dan lebih powerful jika dibandingkan dengan R.

Walaupun packages dan library yang dimiliki python untuk profesional data kurang lengkap jika dibandingkan R, namun python masih bisa digunakan untuk analisis data karena memiliki library seperti pandas, numpy, scipy, scikit-learn, dan seaborn yang fungsinya mirip dengan library dan packages olah data di R. Saat ini python juga sudah banyak dikembangkan untuk tugas-tugas machine learning dan uji statistik dasar hingga menengah.

3. Bahasa Pemrograman R

Source : Jozef.io

R adalah bahasa pemrograman yang memiliki support community yang kuat di dalam industri data. Keuntungan R user adalah mendapatkan dukungan online dari orang lain jika kita membutuhkan bantuan atau memiliki pertanyaan mengenai penggunaan bahasa pemrograman ini. Keuntungan lain dari R adalah memiliki banyak packages yang dirilis ke publik dan lebih dari 5000 packages dapat diunduh dan digunakan secara cuma-cuma. Hal ini menyebabkan R lebih baik digunakan untuk analisis data eksplorasi yang kompleks. Selain itu, bahasa pemrograman R juga terintegrasi dengan baik dengan bahasa komputer lain seperti java, C++, dan C.

Pada era big data, hasil visualisasi berupa grafik atau chart akan berukuran besar dan biasanya tools konvensional tidak bisa menampilkan grafik tersebut. Salah satu alternatif tools yang bisa kita gunakan untuk memvisualkan big data adalah R. R juga didesain untuk operasi matematika umum seperti perkalian matriks. Sintaks pada bahasa pemrograman R juga lebih mudah dipahami oleh seseorang yang tidak memiliki latar belakang pemrograman dasar.

4. User Interface Python dan R

Jika ditinjau dari segi user interface yang bisa digunakan, ternyata R dan Python memiliki perbedaan yang cukup signifikan. Python bisa dibuka menggunakan user interface yang lebih bervariatif jika dibandingkan dengan R, misalnya bisa dibuka di Spyder, Jupyter Notebook, Pycharm, dan lain sebagainya. Selain itu, Python juga telah terintegrasi dengan aplikasi lainnya dengan baik. Sementara untuk R, user interface yang tersedia sangatlah terbatas, yaitu hanya di RStudio. Tidak hanya itu, R juga tidak dapat berintegrasi dengan baik dengan aplikasi lain.

5. Mana yang Harus Kita Pilih?

Seperti yang telah dijelaskan di poin-poin sebelumnya, baik R dan python sama-sama memiliki kelebihan dan kekurangan, pada akhirnya semua kembali kepada kebutuhan dan kenyamanan belajar kita. Namun, DQLab memiliki pedoman yang bisa kamu gunakan untuk menentukan bahasa pemrograman mana yang tepat sesuai tujuanmu.

Jika tujuanmu belajar bahasa pemrograman untuk pilihan pribadi, lebih mudah dipahami, atau untuk memberikan gambaran mengenai matematika dan statistika, maka bahasa pemrograman yang tepat adalah R, sedangkan jika tujuanmu untuk computer science atau software engineering maka bahasa pemrograman yang tepat adalah python. Kabar baiknya, jika kamu sudah memahami satu bahasa pemrograman, maka kamu akan lebih mudah untuk belajar bahasa pemrograman lainnya. Jadi, jangan takut belajar, ya!

Python dan R sama-sama dapat digunakan di industri data science. Data science adalah ilmu terapan yang dapat diaplikasikan hampir di semua sektor industri. Di era big data, tawaran lapangan pekerjaan data scientist meningkat drastis karena sudah banyak perusahaan yang aware akan pentingnya data dalam pengambilan keputusan. Oleh karena itu, saat ini mulai banyak orang yang tertarik mempelajari data science secara serius. Selain itu, peningkatan minat belajar data science juga disebabkan karena ilmu ini dapat dipelajari oleh siapapun, bahkan oleh seseorang yang tidak memiliki basic ilmu komputer.

Baca juga: Array Python : Array VS List Serupa Namun Tak Sama, Yuk, Kenali Perbedaannya

6. Belajar R atau Python Ya? Keduanya Bisa di DQLab!

Melihat deman yang tinggi peminat dari bahasa pemrograman Python, DQLab menyediakan semua materi yang dapat kamu belajari baik dari dasar Python hingga tingkat lanjutannya. Tidak hanya Python, kamu juga bisa mempelajari bahasa R karena bahasa ini merupakan salah satu bahasa yang sangat dibutuhkan pula di Industri.

Sudah siap belajar bahasa pemrograman? Yuk, mulai belajar di DQLab.id! 

Sign up sekarang untuk buat akun dan mulai belajar!

Penulis : Galuh & Gifa 

Editor: Annissa Widya