Ragam Pemrograman Data Science yang Perlu Dikuasai
Profesi yang berkaitan dengan data science termasuk ke dalam profesi yang sering diincar oleh para kaum milenial masa kini. Beberapa contoh profesi yang menerapkan ilmu data science antara lain seperti data scientist, data analyst, data engineer, dan lainnya. Untuk menjalankan tugas dan tanggung jawabnya, diperlukan bantuan tools data science dengan kelebihan serta kekurangan masing-masing dan bisa dipilih sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Data science atau ilmu data merupakan suatu bidang ilmu yang mempelajari tentang data. Data science ini perlu menguasai beberapa skill seperti matematika, statistika, bahasa pemrograman, manajemen bisnis, dan lainnya. Profesi yang berkaitan dengan data science saat ini menjadi kebutuhan berbagai perusahaan namun sumber daya yang dibutuhkan masih kurang mencukupi. Oleh karena itu saat ini banyak wadah untuk tempat belajar data science terutama bagi para pemula yang berkaitan dengan hal tersebut.
1. Python
Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang populer dan telah banyak digunakan oleh para developer. Perusahaan besar pun telah banyak menggunakan aplikasi ini untuk berbagai keperluan. Python pertama kali diciptakan oleh Guido van Rossum pada tahun 1991. Python ini termasuk bahasa pemrograman tingkat tinggi dan memiliki sintaks yang sederhana dan mudah dipelajari. Oleh karena itu python ini termasuk cocok dipelajari untuk para pemula.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Scala
Scala adalah bahasa pemrograman yang bersifat statis, artinya variabelnya harus dideklarasikan dengan tipe tertentu. Scala ini termasuk bahasa pemrograman yang memerlukan waktu lebih lama untuk menafsirkan bahasanya. Bahasa pemrograman ini pun merupakan bahasa berorientasi objek murni yang berarti semua nilai adalah objek dan semua operasi dilakukan pada objek. Adapun dalam perihal menemukan kesalahan Scala lebih ketat dalam pengetikan statisnya yang dapat memudahkan untuk menemukan kesalahan sejak awal selama proses kompilasi.
3. R
R adalah salah satu bahasa pemrograman yang yang sering digunakan untuk analisis statistika dan grafik. R ini dibuat oleh Ross ihaka dan Robert Gentleman. Aplikasi R ini termasuk ke dalam bahasa pemrograman tingkat tinggi (high level programming) dan berdasar pada bahasa pemrograman S. Beberapa kelebihan aplikasi R adalah bersifat gratis atau open source, efektif dalam pengolahan dan penyimpanan data, tersedia berbagai analisis statistik dan teknik grafik, bersifat fleksibel, dan pengembangan bahasa pemrograman yang baik.
4. SQL
SQL atau Structured Query Language merupakan bahasa query yang biasa digunakan untuk mengakses database relasional. SQL ini ditemukan pada tahun 1970 an yang nama awalnya adalah SEQUEL yang akhirnya disingkat menjadi SQL. SQL memiliki beberapa perintah dasar yaitu Data Definition Language (DDL), Data Query Language (DQL), Data Manipulation Language (DML), Data Control Language (DCL) dan TCL.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Tools data science merupakan salah satu kebutuhan utama para praktisi data. Dengan menggunakan tools data science yang tepat maka hasil analisis data dapat dikerjakan dengan lebih cepat, efisien serta akurat.
DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang!
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita