Tools Bahasa Pemrograman Powerful untuk Data Science
Data science adalah ilmu yang memerlukan berbagai tools untuk mensupport berbagai project yang akan dikerjakan. Salah satu tools yang tidak akan lepas dari bidang data science adalah bahasa pemrograman. Salah satu fungsi dari bahasa pemrograman adalah untuk membantu data scientist ‘berkomunikasi’ dengan komputer. Dengan memahami cara pemrograman, data scientist akan lebih mudah untuk melakukan analisis data tertentu dengan cara yang lebih efisien, membangun framework dan struktur data, serta menyimpan dan memproses data.
Dengan begitu banyak bahasa pemrograman yang digunakan saat ini, bagaimana cara calon data scientist mengetahui bahasa pemrograman yang tepat untuk dipelajari? Pada artikel ini kita akan membahas bahasa pemrograman yang cocok dipelajari oleh para data scientist beginner atau seseorang yang baru akan terjun ke dunia data science.
1. Javascript
Pada awalnya, javascript digunakan untuk membuat interaksi dinamis untuk aplikasi web. Namun seiring berjalannya waktu, penggunaan javascript mulai meluas dan mulai digunakan untuk menyelesaikan project data science karena library yang powerfull seperti Tensorflow.js dan kemampuan machine learning-nya. Javascript menjadi tools alternatif yang cocok untuk developer web yang ingin transisi ke data science. Kelebihan dari javascript adalah memiliki berbagai library yang dapat digunakan untuk machine learning serta memiliki modul bawaan untuk visualisasi data.
Baca juga : Implementasi Teknik Analisis Data Paling Dibutuhkan
2. Python
Python adalah bahasa pemrograman data science paling populer di kalangan praktisi data karena sintaksisnya yang sederhana dan bersifat open source. Python memiliki berbagai fungsi dan library yang dapat mempermudah proses pengolahan data. Selain ramah untuk beginner, Python juga dapat digunakan untuk membangun algoritma machine learning yang kompleks dan memproses kumpulan data bervolume tinggi. Kelebihan lain dari python adalah sintaks yang sederhana sehingga mudah dipelajari oleh beginner, library analisis data yang beragam, dan dapat digunakan untuk tugas machine learning.
3. R Studio
R Studio adalah bagian dan pengembangan dari R. R studio adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling kuat untuk komputasi statistik. Dengan bahasa pemrograman ini data scientist dapat membangun model statistik dan melakukan perhitungan kompleks dengan mudah. Kelebihan dari R studio adalah kemampuan untuk melakukan analisis statistik dengan berbagai fungsi bawaan dan bahasa pemrograman open source yang bisa digunakan lintas platform. Sayangnya, bahasa pemrograman yang satu ini relatif lebih rumit bagi users yang tidak familiar dengan statistika dan bekerja relatif lambat untuk data berukuran besar.
4. Structured Query Language
SQL atau Structured Query Language adalah bahasa yang digunakan untuk mengelola database dan manipulasi data. Dengan SQL data scientist bisa menyisipkan, mencari, memperbarui, dan menghapus catatan yang ada di database. Bahasa pemrograman ini tidak sama dengan 3 bahasa pemrograman lainnya karena tools ini lebih fokus pada sistem basis data relasional dan business intelligence. Selain itu, SQL tidak memiliki library khusus untuk data science namun sering digunakan oleh data scientist untuk mengambil data dari ‘gudangnya’.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Dari semua tools yang sudah kita bahas, seorang data scientist setidaknya harus memahami satu bahasa pemrograman untuk mengolah data dan SQL untuk manajemen database. Yuk pelajari bahasa pemrograman R, Python dan SQL dengan modul DQLab! Tidak perlu install tools tambahan karena modul ini sudah dilengkapi live code editor sehingga kita bisa langsung menulis script code di environment modul DQLab. Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mencoba live code editor DQLab melalui FREE MODULE ‘Introduction to Data Science’.
Penulis: Galuh Nurvinda K