Python vs R, Yuk Ketahui Bahasa Pemrograman Terbaik

R dan Python adalah bahasa pemrograman yang bersifat open source dengan komunitas user yang besar dan tersebar di seluruh dunia. Saat ini kedua bahasa pemrograman powerful tersebut masih terus dikembangkan, terutama terkait libraries dan packages yang dapat mempersingkat pekerjaan kita dalam menulis script code. Bahasa pemrograman R digunakan untuk analisis statistika, sedangkan Python lebih banyak digunakan untuk tujuan general di bidang data science. Di era big data, kedua bahasa pemrograman ini banyak digunakan oleh praktisi data, bahkan bagi seorang data scientist menguasai kedua bahasa pemrograman tersebut merupakan sebuah kelebihan yang tidak banyak dimiliki oleh orang lain. 

Pertanyaannya, apakah seseorang yang ingin menjadi data scientist profesional harus menguasai kedua bahasa pemrograman tersebut? Sebelum menguasai bahasa pemrograman Python dan R, seorang data scientist perlu mempelajari Structured Query Language, atau biasa dikenal dengan SQL. SQL merupakan software database terstruktur yang digunakan untuk menyimpan dan mengorganisir data. Setelah memahami database tempat penyimpanan data, seorang data scientist harus bisa membersihkan dan mengidentifikasi model yang ada di dalam data. Oleh sebab itu seorang data scientist memerlukan bahasa pemrograman untuk mempermudah pekerjaannya. Kembali ke pertanyaan awal, apakah seorang data scientist harus menguasai bahasa pemrograman R dan Python sekaligus? Jawabannya tentu saja tidak, namun seorang data scientist harus paham bahasa pemrograman apa yang ia butuhkan. Oleh karena itu, pada artikel kali ini DQLab akan membantumu mengenal R dan Python lebih dalam sehingga kamu bisa mengidentifikasi dan memilih bahasa pemrograman apa yang tepat untukmu. Sudah siap? Yuk simak artikel ini hingga akhir!

1. Mengenal Bahasa Pemrograman R

Bahasa pemrograman R dibuat dan dikembangkan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentlemen, ahli statistik dari University of Auckland New Zealand. Bahasa pemrograman ini dirilis pada tahun 1995 dan meluncurkan versi beta yang stabil pada tahun 2000. R merupakan bahasa pemrograman powerfull untuk pemodelan statistik dan grafik. Bahasa pemrograman R merupakan perkembangan dari bahasa pemrograman S, sebuah bahasa pemrograman statistik yang dikembangkan pada tahun 1970 di Bell Labs.R merupakan bahasa open source, artinya bahasa pemrograman ini gratis baik untuk tujuan komersial maupun non komersial. Sebagian besar user R menulis dan mengedit code R menggunakan RStudio, sebuah Integrated Development Environment (IDE) untuk pengkodean dalam R. 

Akademisi dan ahli statistik telah mengembangkan bahasa pemrograman R lebih dari dua dekade. Saat ini R memiliki ekosistem terkaya untuk analisis data. Ada sekitar 12000 packages yang tersedia di CRAN dengan berbagai fungsi dan tujuan untuk analisis data. Perbedaan utama antara R dengan software statistik lain adalah outputnya. R memiliki alat untuk mengkomunikasikan hasil. Dengan menggunakan R, seorang data scientist dapat membuat laporan menjadi lebih ringkas dan elegan sehingga proses presentasi dan mengkomunikasikan hasil analisis menjadi lebih mudah.

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

2. Mengenal Bahasa Pemrograman Python

Sama dengan R, Python juga sudah dikenal sejak lama. Bahasa pemrograman ini dirilis pada tahun 1991 oleh Guido van Rossum sebagai bahasa pemrograman untuk tujuan general. Bahasa pemrograman Python pun bersifat open source dan memiliki beberapa library dan packages powerful untuk beberapa tujuan khususnya di bidang data science, seperti library NumPy, Pandas, dan StatsModels. Selain itu, Python juga memiliki beberapa library untuk membangun jaringan syaraf tiruan hingga sistem deep learning, seperti TensorFlow, Keras, dan PyTorch. Saat ini, banyak data scientist menulis dan mengedit code python di Jupyter Notebook.

Saat ini Python memiliki API yang canggih yang dapat digunakan untuk project machine learning dan artificial intelligence. Beberapa kelebihan dari Python adalah berorientasi pada objek, dapat digunakan untuk tujuan general tidak hanya berkaitan dengan statistik dan pengolahan data, memiliki komunitas user yang besar dan tersebar di seluruh dunia, serta lebih sederhana dan mudah dipahami untuk pemula.

3. Penggunaan Python dan R

Python memiliki library powerful untuk project matematika, statistika, artificial intelligence, dan machine learning. Tetapi, python tidak bisa digunakan untuk menyelesaikan project ekonometrika dan analisis bisnis. Di sisi lain, R dikembangkan oleh akademisi dan ilmuwan dengan tujuan untuk analisis data statistik dan akademik. Selain itu, R dilengkapi dengan banyak packages untuk data mining dan analisis time series.Banyak orang beranggapan bahwa kita bisa menggunakan kedua bahasa pemrograman ini secara bersamaan, tetapi ada kalanya kita tidak bisa menggabungkan kedua bahasa pemrograman ini. Contohnya, bahasa pemrograman Python tidak cocok digunakan untuk analisis distribusi statistika sehingga kita tidak bisa menghubungkan Python dan R untuk kasus ini karena ada ketidaksesuaian fungsi. Lalu bahasa pemrograman mana yang terbaik? Jawabannya ada di diri kita masing-masing karena setiap orang memiliki kebutuhan masing-masing. Pada dasarnya, semua bahasa pemrograman baik jika digunakan sesuai dengan fungsinya. 

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