Yuk, Simak Perbedaan Python vs R untuk Data Science
R dan python untuk data science sangat populer digunakan. Kedua bahasa pemrograman tersebut masing-masing memiliki banyak penggemar. Hal ini kemudian akan menjadi sebuah dilematik khususnya untuk pemula yang ingin memulai karir di bidang data. Jika Python sering dipuji karena menjadi bahasa yang multiplatform dengan sintaks-sintaksnya sederhana dan mudah dipahami, maka fungsionalitas R yang dikembangkan untuk proses analisis statistik serta fitur-fitur besar untuk visualisasi data membuat Python dan R dicintai oleh para developer. Python dan R memang memiliki persamaan tapi, keduanya juga memiliki perbedaan.
Dalam artikel DQLab kali ini, kami akan membahas sedikit tentang perbedaan yang meliputi kelebihan kekurangan antara R dan python. Jika Python sering dipuji karena menjadi bahasa yang multiplatform dengan sintaks-sintaksnya sederhana dan mudah dipahami, maka fungsionalitas R yang dikembangkan untuk proses analisis statistik serta fitur-fitur besar untuk visualisasi data membuat Python dan R dicintai oleh para developer. Python dan R memang memiliki persamaan tapi, keduanya juga memiliki perbedaan. Mari simak artikel ini sampai selesai!
1. Kenalan Dengan Python dan R
Untuk mengetahui bahasa pemrograman yang tepat untuk kamu pelajari, tentunya kamu harus berkenalan terlebih dahulu dengan masing-masing bahasa pemrograman tersebut. Dalam hal ini python dan R, untuk urusan deployment suatu program atau hasil analisis data yang menerapkan teknik statistik ke dalam sebuah dashboard atau aplikasi berbasis data biasanya para developer menggunakan bahasa pemrograman python. Python adalah bahasa pemrograman yang siap produksi atau memiliki untuk menjadi tools yang terintegrasi dengan setiap bagian dari workflow. Sementara R memang dibuat untuk digunakan di bidang penelitian sehingga sangat bagus untuk eksplorasi data analisis, di beberapa tahun terakhir pengguna R di perusahaan pun telah berkembang pesat.
Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode Pengumpulan Data
2. Manfaat Python dan R
Adapun manfaat python untuk data science adalah kemampuannya yang bisa digunakan secara luas dalam urusan scripting, bahkan sebagai glue language atau bahasa pemrograman yang dapat digunakan untuk menghubungkan bersama komponen perangkat lunak yang berbeda. Python dan R merupakan bahasa pemrograman yang memiliki banyak manfaat untuk data science dan serba guna. Mulai dari proses pengumpulan data seperti dalam python yang menyediakan library powerfull untuk melakukan crawling dan scrapping untuk mengumpulkan data yaitu library tweepy dan scrapy. Selain itu, R juga memiliki manfaat yang tak kalah dengan python dari segi library yang lengkap terutama untuk pembuatan visualisasi data dan juga analisis data.
3. Kelebihan Python VS R
Selain serba guna, python memiliki fungsi selain untuk analisis data, tapi juga karena sintaksnya yang cenderung singkat dan mudah dipahami, kecepatan, dan memiliki banyak library, Python powerfull untuk melakukan komputasi matematis, optimasi matriks ataupun mudah untuk membangun model baru dari awal, mempelajari cara kerja algoritma, serta sangat memungkinkan untuk proses deployment. Tak kalah dengan python, R hadir sebagai tools untuk membuat grafik dan visualisasi data yang indah fungsi kompleks mudah digunakan karena semua jenis pemodelan dan pengujian statistik tersedia, R dibuat untuk kepentingan analisis data sehingga memiliki banyak fungsi yang dapat membantu tugas dan pekerjaan, memiliki sebuah IDE (RStudio) yang mendukung proses debugging. Selain itu R memiliki ekosistem yang baik sehingga memudahkan user untuk menemukan packages dalam github.
4. Kekurangan Python VS R
Karena didunia ini tidak ada yang sempurna, maka dibalik kelebihannya python dan R pun memiliki kekurangan masing-masing. Yang mana, jika dibandingkan dengan R library yang tersedia di python cenderung lebih sedikit, lalu dari segi pemvisualisasian data juga terbilang masih berbelit-belit dari pada R dan hasilnya pun masih tidak seindah dan seinformatif R. Ya, meskipun begitu bagi orang-orang awam yang belum memiliki pengalaman tentang software akan sulit untuk dipelajari, menemukan package yang tepat untuk digunakan akan memakan waktu yang lama, kecepatan R dianggap lambat, tidak memiliki kemampuan untuk menganalisa multivariabel, R tidak sepopuler Python untuk melakukan pemodelan Deep Learning dan NLP.
Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif
5. Yuk, Belajar Data Science Otodidak Lebih Terarah Bersama DQLab
Belajar data science otodidak lebih terarah bersama DQLab, selain itu kamu tidak perlu bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita