GIMANA MEMULAI KARIER JADI DATA ANALYST?
Simak caranya di webinar GRATIS dan raih DOORPRIZE menarik!
DAFTAR SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 17 Jam 56 Menit 3 Detik 

Python vs R, Pemenangnya adalah….

Belajar Data Science di Rumah 27-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/aa30486d20c83e7de9bc1b9bda04c305_x_Thumbnail800.jpg

Perbedaan utama antara kedua bahasa adalah dalam pendekatan mereka terhadap ilmu data. Kedua bahasa pemrograman open source didukung oleh komunitas besar, terus memperluas perpustakaan dan alat mereka. Tapi sementara R terutama digunakan untuk analisis statistik, Python menyediakan pendekatan yang lebih umum untuk perselisihan data.


Python adalah bahasa multiguna, seperti C++ dan Java, dengan sintaks yang mudah dibaca dan mudah dipelajari. Pemrogram menggunakan Python untuk mempelajari analisis data atau menggunakan pembelajaran mesin di lingkungan produksi yang skalabel. Misalnya, sahabat data mungkin menggunakan Python untuk membangun pengenalan wajah ke dalam API seluler sahabat data atau untuk mengembangkan aplikasi pembelajaran mesin.


R, di sisi lain, dibangun oleh ahli statistik dan sangat bersandar pada model statistik dan analitik khusus. Ilmuwan data menggunakan R untuk analisis statistik yang mendalam, didukung oleh hanya beberapa baris kode dan visualisasi data yang indah. Misalnya, sahabat data dapat menggunakan R untuk analisis perilaku pelanggan atau penelitian genomik.


Ross Ihaka dan Robert Gentleman menciptakan bahasa open-source R pada tahun 1995 sebagai implementasi dari bahasa pemrograman S. Tujuannya adalah untuk mengembangkan bahasa yang berfokus pada penyampaian cara yang lebih baik dan lebih ramah pengguna untuk melakukan analisis data, statistik, dan model grafis. Pada awalnya, R terutama digunakan dalam bidang akademik dan penelitian, tetapi akhir-akhir ini dunia usaha juga menemukan R. Ini menjadikan R salah satu bahasa statistik dengan pertumbuhan tercepat di dunia korporat.


Salah satu kekuatan utama R adalah komunitasnya yang besar yang menyediakan dukungan melalui milis, dokumentasi kontribusi pengguna, dan grup Stack Overflow yang sangat aktif. Ada juga CRAN, gudang besar paket R terkurasi yang dapat dengan mudah dikontribusikan oleh pengguna. Paket-paket ini adalah kumpulan fungsi dan data R yang memudahkan untuk segera mendapatkan akses ke teknik dan fungsionalitas terbaru tanpa perlu mengembangkan semuanya sendiri dari awal.


Untuk mengakhiri, jika sahabat data seorang programmer berpengalaman, sahabat data mungkin tidak akan kesulitan untuk mempercepat dengan R. Namun, sebagai pemula, sahabat data mungkin menemukan diri sahabat data berjuang dengan kurva belajar yang curam. Untungnya, ada banyak sumber belajar hebat yang dapat sahabat data konsultasikan saat ini.


Python dibuat oleh Guido Van Rossem pada tahun 1991 dan menekankan produktivitas dan keterbacaan kode. Pemrogram yang ingin mempelajari analisis data atau menerapkan teknik statistik adalah beberapa pengguna utama Python untuk keperluan statistik.


Semakin dekat sahabat data bekerja di lingkungan teknik, semakin besar kemungkinan sahabat data memilih Python. Ini adalah bahasa fleksibel yang bagus untuk melakukan sesuatu yang baru, dan mengingat fokusnya pada keterbacaan dan kesederhanaan, kurva belajarnya relatif rendah.


Mirip dengan R, Python juga memiliki paket. PyPi adalah indeks Paket Python dan terdiri dari perpustakaan tempat pengguna dapat berkontribusi. Sama seperti R, Python memiliki komunitas yang hebat tetapi sedikit lebih tersebar, karena ini adalah bahasa tujuan umum. Namun demikian, Python untuk ilmu data dengan cepat mengklaim posisi yang lebih dominan di alam semesta Python: harapan tumbuh dan aplikasi ilmu data yang lebih inovatif akan melihat asal mereka di sini.


Simak yuk siapa pemenangnya!


1. Pengumpulan data

Python mendukung semua jenis format data, dari file comma-separated value (CSV) hingga JSON yang bersumber dari web. sahabat data juga dapat mengimpor tabel SQL langsung ke kode Python sahabat data. Untuk pengembangan web, pustaka permintaan Python memungkinkan sahabat data dengan mudah mengambil data dari web untuk membangun kumpulan data. Sebaliknya, R dirancang untuk analis data untuk mengimpor data dari Excel, CSV, dan file teks. File yang dibangun di Minitab atau dalam format SPSS juga dapat diubah menjadi R dataframe. Sementara Python lebih fleksibel untuk menarik data dari web, paket R modern seperti Rvest dirancang untuk webscraping dasar.


Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan


2. Eksplorasi data

Dengan Python, sahabat data dapat menjelajahi data dengan Pandas, pustaka analisis data untuk Python. sahabat data dapat memfilter, mengurutkan, dan menampilkan data dalam hitungan detik. R, di sisi lain, dioptimalkan untuk analisis statistik kumpulan data besar, dan menawarkan sejumlah opsi berbeda untuk menjelajahi data. Dengan R, sahabat data dapat membangun distribusi probabilitas, menerapkan uji statistik yang berbeda, dan menggunakan pembelajaran mesin standar dan teknik penambangan data.


3. Pemodelan data 

Python memiliki pustaka standar untuk pemodelan data, termasuk Numpy untuk analisis pemodelan numerik, SciPy untuk komputasi dan kalkulasi ilmiah, dan scikit-learn untuk algoritme pembelajaran mesin. Untuk analisis pemodelan spesifik di R, terkadang sahabat data harus bergantung pada paket di luar fungsionalitas inti R. Tetapi kumpulan paket khusus yang dikenal sebagai Tidyverse memudahkan untuk mengimpor, memanipulasi, memvisualisasikan, dan melaporkan data.


4. Visualisasi data

Meskipun visualisasi bukanlah kekuatan dalam Python, sahabat data dapat menggunakan pustaka Matplotlib untuk menghasilkan grafik dan bagan dasar. Plus, perpustakaan Seaborn memungkinkan sahabat data menggambar grafik statistik yang lebih menarik dan informatif dengan Python. Namun, R dibuat untuk mendemonstrasikan hasil analisis statistik, dengan modul grafik dasar yang memungkinkan sahabat data membuat bagan dan plot dasar dengan mudah. sahabat data juga dapat menggunakan ggplot2 untuk plot yang lebih maju, seperti plot sebar kompleks dengan garis regresi.


Baca juga : https://www.dqlab.id/yuk-ketahui-3-jenis-algoritma-artificial-intelligence-di-dunia-industri 


5. Belajar Data Analis From 0 To Hero!

Hi Sahabat Data, ada track data analis yang melatih kamu dalam menentukan langkah langkah melakukan analisa data dengan tepat bersama DQLab . Belajar mengolah data dengan data industri dengan mudah dan anti ribet. Mulai dari pengenalan hingga pengolahan data tingkat advanced. Yuk kapan lagi belajar anti ribet dengan live code editor dan mudah dimengerti. Lakukan registrasi sekarang!


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!