Sebagai seorang data scientist yang berpengalaman, tidak bisa dipungkiri bahwa pemahaman yang kuat tentang bahasa pemrograman sangat penting dalam proses pengelolaan data. Bahasa pemrograman menjadi alat yang sangat berharga bagi para data scientist dalam mengakses, mengolah, menganalisis, dan memahami data. Artikel ini membahasa bahasa pemograman ilmu data, yang dapat Anda pelajari.
Dengan menggunakan bahasa pemrograman yang tepat, data scientist dapat mengimplementasikan berbagai algoritma, teknik, dan metode analisis data untuk menggali wawasan berharga yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan berbasis data.
Kemampuan dalam bahasa pemrograman juga memungkinkan data scientist untuk mempercepat proses pengolahan data yang kompleks, melakukan visualisasi data yang informatif, serta mengotomatisasi tugas-tugas rutin dalam pengelolaan data. Dalam dunia yang dibanjiri oleh data, pemahaman tentang bahasa pemrograman adalah keterampilan yang sangat esensial bagi setiap data scientist yang ingin berhasil dalam menghadapi tantangan pengelolaan data yang kompleks dan berkembang pesat.
Berikut adalah beberapa bahasa pemrograman yang umumnya digunakan oleh seorang data scientist.
Rekomendasi #1 – Python
Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling populer karena tak hanya dibutuhkan untuk bidang data science, tapi juga berguna untuk pengembangan web dan software. Bahasa pemrograman ini termasuk object-oriented programming. Dalam data science, Python umumnya digunakan untuk pemrosesan data dan penerapan algoritma analisis data.
Pros & Cons #1
Python adalah bahasa pemrograman yang sangat populer di kalangan data scientist karena memiliki beberapa kelebihan, seperti:
- Python memiliki sintaks yang sederhana, rapi, dan mudah dipelajari oleh pemula.
- Python memiliki banyak library dan tools yang powerful untuk pemrosesan data, analisis statistik, machine learning, deep learning, visualisasi data, dan lain-lain.
- Python bersifat open source dan cross platform, sehingga dapat digunakan secara gratis dan bebas di berbagai sistem operasi.
- Python mendukung IoT (Internet of Things) dengan baik dan dapat diterapkan di berbagai platform dan bidang, seperti web development, game development, aplikasi mobile, dan lain-lain.
Namun, Python juga memiliki beberapa kekurangan, seperti:
- Python memiliki performa yang lebih lambat dibandingkan dengan bahasa pemrograman lain, terutama di Windows.
- Python memiliki beberapa masalah kompatibilitas antara versi 2 dan 3 yang dapat menyebabkan kesulitan dalam menjalankan kode tertentu.
- Python kurang cocok untuk pengembangan aplikasi yang membutuhkan multithreading atau multiprocessing karena adanya Global Interpreter Lock (GIL) yang membatasi eksekusi kode secara paralel.
Python bisa menjadi pilihan bahasa pemrograman untuk data scientist jika Anda ingin menggunakan bahasa pemrograman yang mudah dipelajari, memiliki banyak library dan tools yang mendukung data science, dan dapat beradaptasi dengan berbagai platform dan bidang. Namun, Anda juga perlu mempertimbangkan performa dan kompatibilitas Python saat menggunakan bahasa pemrograman ini untuk data science.
Tempat Belajar #1
Ada banyak cara untuk belajar Python, tergantung pada preferensi dan gaya belajar Anda. Berikut adalah beberapa cara yang dapat Anda coba:
- R4: Situs ini menyediakan tutorial Python gratis dan terbuka untuk semua orang, baik itu developer, mahasiswa, pengajar, bahkan anak kecil yang baru mempelajari bahasa pemrograman Python.
- PetaniKode.com: Situs ini menyediakan kumpulan tutorial belajar Python dari dasar hingga mahir. Python adalah bahasa tingkat tinggi untuk backend, machine learning, AI, Dekstop, IoT, dll.
- W3Schools.com: Situs ini menawarkan tutorial online gratis dalam semua bahasa pemrograman utama di web termasuk Python.
Rekomendasi #2 – R
R merupakan salah satu bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data, khususnya Data Scientist. R dapat membantu dalam melakukan analisis statistik dan visualisasi data.
Pros & Cons #2
R memiliki beberapa kelebihan dan kekurangan. Kelebihan R antara lain:
- R bersifat gratis dan open source, sehingga dapat digunakan secara bebas dan dikembangkan oleh komunitas pengguna.
- R sangat powerful dan lengkap untuk melakukan berbagai macam analisis data, machine learning, deep learning, dan lain-lain dengan menggunakan banyak library dan tools yang tersedia.
- R dapat menghasilkan visualisasi data yang berkualitas dan intuitif dengan menggunakan library seperti ggplot2, plotly, shiny, dan lain-lain.
- R mendukung reproduktibilitas dan kolaborasi dengan menggunakan alat seperti R Markdown, R Notebook, dan GitHub.
Kekurangan R:
- R sulit untuk dipelajari, terutama bagi pemula yang tidak memiliki latar belakang statistik atau matematika.
- R membutuhkan banyak memori fisik karena menyimpan objek dalam memori, sehingga performanya lebih lambat dibandingkan dengan bahasa pemrograman lain
- R tidak memiliki keamanan dasar dan kurang cocok untuk pengembangan aplikasi yang membutuhkan multithreading atau multiprocessing.
R bisa menjadi pilihan bahasa pemrograman untuk data scientist jika Anda ingin menggunakan bahasa pemrograman yang powerful dan lengkap untuk analisis statistik dan visualisasi data. Namun, Anda juga perlu mempertimbangkan kurva belajar dan performa R saat menggunakan bahasa pemrograman ini untuk data science.
Tempat Belajar #2
Situs yang dapat membantu Anda belajar R secara online, seperti:
- DJ Network: Situs ini memberikan langkah-langkah dasar untuk belajar R, seperti instalasi R dan RStudio, memulai proyek baru, memahami paket dan library, menggunakan notebook, import dan menyimpan data, dan ringkasan statistika.
- Exsight: Situs ini menyediakan panduan lengkap belajar R untuk pemula, dari pengenalan R hingga struktur data di R, seperti vektor, list, matriks, dan data frame.
- Algoritma: Situs ini menjelaskan cara mudah belajar bahasa pemrograman R dan RStudio, serta manfaat dan kegunaan R untuk analisis statistik dan visualisasi data.
Rekomendasi #3 – Java
Java juga merupakan salah satu bahasa pemrograman yang digunakan oleh data scientist, meskipun mungkin tidak sepopuler Python atau R.
Bahasa Pemograman ini merupakan bahasa dengan general purpose standar yang berjalan di Java Virtual Machine (JVM) dan sangat powerful untuk mengintegrasikan data science dan metode analisis ke dalam basis kode yang telah disiapkan.
Java dapat digunakan untuk banyak fungsi data science seperti impor dan ekspor data, pembersihan data, analisis statistik, machine learning dan deep learning, text analytics atau Natural Language Processing (NLP), dan visualisasi data.
Java memiliki beberapa kelebihan, seperti:
- Java didukung oleh Oracle Corporation dan merupakan bahasa pemrograman general purpose yang berjalan di Java Virtual Machine (JVM)
- Java sangat powerful untuk mengintegrasikan data science dan metode analisis ke dalam basis kode yang telah disiapkan.
- Java dapat lebih mudah digunakan dengan kerangka kerja big data seperti Hadoop, Spark, dan Scala karena asal-usul JVM-nya.
- Java memiliki library dan tools yang mendukung data science, seperti Weka, Deeplearning4j, Apache Mahout, dan lain-lain.
Namun, Java juga memiliki beberapa kekurangan, seperti:
- Java memiliki sintaks yang lebih rumit dan verbose dibandingkan Python atau R .
- Java membutuhkan lebih banyak waktu dan baris kode untuk menulis program data science dibandingkan bahasa pemrograman lain.
- Java kurang memiliki komunitas dan sumber belajar yang khusus untuk data science dibandingkan Python atau R.
Java bisa menjadi pilihan bahasa pemrograman untuk data scientist jika Anda sudah familiar dengan Java atau ingin menggunakan kerangka kerja big data yang berbasis JVM. Namun, Anda juga perlu mempertimbangkan kurva belajar dan produktivitas Anda saat menggunakan Java untuk data science.
Tempat Belajar #3
Terdapat beberapa situs yang dapat membantu Anda belajar Java secara online, seperti:
- Petani Kode: Situs ini menyediakan tutorial pemrograman Java untuk pemula, dari mengenal Java hingga membuat aplikasi desktop dengan Java Swing.
- BitDegree: Situs ini menawarkan cara terbaik untuk belajar Java, seperti menggunakan game seluler, editor kode online, kursus interaktif, dan sumber daya lainnya.
Rekomendasi #4 – SQL
SQL adalah bahasa kueri yang digunakan untuk mengakses, memanipulasi, dan menganalisis data dalam database relasional.
SQL membantu data scientist untuk memahami struktur dan bentuk dataset, serta melakukan operasi seperti pengirisan, pemfilteran, pengelompokan, dan pengurutan data.
Pros & Cons #3
Kelebihan SQL untuk data scientist:
- SQL mudah dipelajari dan digunakan, karena menggunakan sintaks yang sederhana dan deklaratif, serta mirip dengan bahasa Inggris sehari-hari.
- SQL membantu data scientist untuk memahami struktur dan bentuk dataset, serta melakukan operasi seperti pengirisan, pemfilteran, pengelompokan, dan pengurutan data.
- SQL dapat mengelola data bervolume besar dengan cepat dan efisien, yang merupakan tantangan yang sering dihadapi oleh data scientist dalam mengolah big data.
- SQL adalah dasar untuk pekerjaan data science, karena menjadi keahlian yang sering dicari oleh perusahaan dan berguna untuk berinteraksi dengan bahasa pemrograman lain seperti Python dan R.
- SQL memiliki keamanan yang terjamin, karena dapat memberikan hak akses yang berbeda kepada pengguna yang berbeda.
Kekurangan SQL untuk data scientist:
- SQL tidak dapat menangani data yang tidak terstruktur atau semi-terstruktur, seperti teks, gambar, video, atau audio.
- SQL tidak mendukung paradigma pemrograman fungsional atau objek-orientasi, yang dapat memudahkan pengembangan aplikasi dan analisis data.
- SQL tidak fleksibel dalam mengubah struktur tabel atau kolom, yang dapat menyebabkan masalah kompatibilitas atau redundansi data.
- SQL tidak memiliki fitur analisis lanjutan atau visualisasi data, yang membutuhkan alat tambahan seperti R, Python, atau Tableau.
Tempat Belajar #4
Berikut beberapa situs untuk belajar SQL:
- W3Schools – SQL Tutorial: Situs ini menyediakan tutorial pemrograman SQL untuk pemula, yang mencakup sintaks, perintah, operator, fungsi, dan contoh SQL. Situs ini juga memiliki editor kode online yang dapat Anda gunakan untuk mencoba kode SQL secara langsung.
- Khan Academy: Situs ini menawarkan kursus online SQL gratis yang menggunakan video, teks, dan latihan interaktif untuk mengajarkan Anda dasar-dasar SQL, seperti membuat tabel, memasukkan data, mengambil data, dan menggabungkan tabel.
- Essential SQL: Situs ini adalah salah satu tempat belajar SQL terbaik yang dibuat oleh Kris Wenzel untuk belajar fundamental dari SQL dan konsep database. Situs ini memiliki artikel, video, kuis, dan latihan yang dapat membantu Anda memahami dan menerapkan SQL dengan mudah.
Rekomendasi #5 – C/C++
C/C++ adalah bahasa pemrograman komputer yang merupakan perkembangan dari bahasa C, yang dibuat oleh Bjarne Stroustrup pada tahun 19791.
C/C++ merupakan bahasa pemrograman tingkat rendah yang cepat dan efisien, yang dapat mengkompilasi data dengan cepat. Ini memungkinkan programmer untuk memiliki kontrol yang lebih luas terhadap aplikasi mereka.
Pros & Cons #5
Brikut adalah beberapa kelebihan C/C++ untuk data scientist:
- C/C++ mendukung paradigma pemrograman multi-paradigma, seperti prosedural, fungsional, orientasi objek, generik, dan modular. Ini membuat bahasa pemrograman ini fleksibel dan ekspresif.
- C/C++ digunakan untuk menulis library machine learning seperti PyTorch dan Tensorflow, yang merupakan alat penting untuk data science. Dengan memiliki pemahaman dasar tentang C/C++, data scientist dapat menyesuaikan dan mengoptimalkan algoritma machine learning sesuai kebutuhan.
- C/C++ dapat digunakan untuk menulis ekstensi R, yang merupakan bahasa pemrograman populer untuk analisis statistik dan visualisasi data. Dengan menggunakan C/C++, data scientist dapat meningkatkan kinerja bagian-bagian kritis dari algoritma baru, sementara menggunakan R untuk membangun analisis, mengimpor data, membuat plot, dll.
Kekurangan C/C++ untuk data scientist:
- C/C++ adalah bahasa pemrograman yang sulit dipelajari dan digunakan, karena memiliki sintaks yang rumit, memerlukan banyak kode boilerplate, dan membutuhkan penanganan memori secara manual.
- C/C++ tidak memiliki fitur-fitur modern yang dimiliki oleh bahasa pemrograman lain seperti Python atau R, seperti dukungan terhadap paradigma fungsional atau objek-orientasi, manajemen basis data, visualisasi data, atau analisis lanjutan.
- C/C++ tidak kompatibel dengan beberapa platform atau sistem operasi, yang dapat menyebabkan masalah portabilitas atau interoperabilitas.
Tempat Belajar #5
Dalam hal belajar C/C++, berikut adalah beberapa situs yang mungkin berguna untuk Anda:
- Udemy: Situs ini menawarkan berbagai kursus online C/C++ gratis atau berbayar yang dapat Anda pilih sesuai dengan kebutuhan, tujuan, dan minat Anda. Anda dapat belajar C/C++ dari dasar hingga lanjutan, serta menggunakan C/C++ untuk berbagai tujuan seperti pengembangan game, machine learning, atau sistem operasi.
- Belajar C++: Situs ini menyediakan tutorial pemrograman C/C++ gratis dan lengkap untuk pemula, yang mencakup sintaks, perintah, operator, fungsi, dan contoh C/C++. Situs ini juga memiliki editor kode online yang dapat Anda gunakan untuk mencoba kode C/C++ secara langsung.
- Lynda: Situs ini menawarkan kursus dan tutorial online C/C++ gratis yang dibuat oleh para ahli dan profesional di bidangnya. Anda dapat belajar C/C++ dengan video, teks, dan latihan interaktif yang dapat membantu Anda memahami dan menerapkan C/C++ dengan mudah.
- CodeAcademy: Situs ini menawarkan cara mudah belajar C/C++ dengan kursus online interaktif, panduan belajar C/C++, dan tantangan coding. Anda dapat belajar C/C++ dengan cepat dan menyenangkan dengan menggunakan editor kode online, mendapatkan masukan dan sertifikat dari kursus tersebut.
Selamat belajar dan semoga bermanfaat. [aam]
Sumber
Source: Conversation with Bing, 4/15/2023
(1) Kenali Kelebihan Python untuk Project Data Science – DQLab. https://dqlab.id/kenali-kelebihan-python-untuk-project-data-science.
(2) Keunggulan Bahasa Pemrograman Python Data Science yang Perlu…. https://dqlab.id/keunggulan-bahasa-pemrograman-python-data-science-yang-perlu-kamu-tahu.
(3) Seberapa Penting Belajar Python dalam Data Science – Algoritma. https://algorit.ma/blog/belajar-apa-itu-python/.
(4) Cara Install Python – VPN.co.id. https://vpn.co.id/cara-install-python/.
(5)
(6) 8 Kelebihan dan Kekurangan R: Mengapa Banyak Digunakan? – GEOSPASIALIS. https://geospasialis.com/kelebihan-kekurangan-r/.
(7) Bahasa R: Apa Itu, Kelebihan, dan Kekurangannya – Glints Blog. https://glints.com/id/lowongan/bahasa-r/
(8) Kelebihan vs Kekurangan Bahasa R, Mana yang Lebih Dominan? – DQLab. https://dqlab.id/kelebihan-vs-kekurangan-bahasa-r-mana-yang-lebih-dominan.
(9) Yuk, Pahami Kelebihan dan Kekurangan Bahasa R – DQLab. https://dqlab.id/yuk-pahami-kelebihan-dan-kekurangan-bahasa-r.
(10) Top 4 Bahasa Pemrograman yang Digunakan Data Scientist – DQLab. https://dqlab.id/top-4-bahasa-pemrograman-yang-digunakan-data-scientist.
(11) Role of Data Science in Java: 10 Critical Aspects – Learn | Hevo. https://hevodata.com/learn/data-science-in-java/.
(12) Bahasa Pemrograman Terbaik yang Digunakan Data Scientist. https://dqlab.id/bahasa-pemrograman-terbaik-yang-digunakan-data-scientist.
(13) Java for Data Science – When & How To Use – KnowledgeHut. https://www.knowledgehut.com/blog/data-science/java-for-data-science.
(14) Java for Data Science | DiscoverDataScience.org. https://www.discoverdatascience.org/training/java/.
(15) 8 Bahasa Pemrograman untuk Data Science – Glints Blog. https://glints.com/id/lowongan/bahasa-pemrograman-data-science/.
(16) 4 Alasan Pentingnya SQL untuk Data Science – DQLab. https://dqlab.id/4-alasan-pentingnya-sql-untuk-data-science.
(17) SQL: Bahasa Pemrograman Wajib untuk Data Scientist. https://bitlabs.id/blog/sql-adalah/.
(18) 4 Alasan SQL Penting Untuk Data Science | Belajar Data Science – ITBOX. https://itbox.id/blog/4-alasan-sql-penting-untuk-data-science/.
(19) 5 Alasan Kenapa SQL Harus Dipelajari Buat Kamu yang Ingin Menjadi Data …. https://proxsisgroup.com/5-alasan-kenapa-sql-harus-dipelajari-buat-kamu-yang-ingin-menjadi-data-scientist/.
(20) Using C and C++ for data science | Opensource.com. https://opensource.com/article/20/2/c-data-science.
(21) 10 Best Data Science Programming Languages | Flatiron School. https://flatironschool.com/blog/data-science-programming-languages/.
(22) 8 Bahasa Pemrograman untuk Data Science – Glints Blog. https://glints.com/id/lowongan/bahasa-pemrograman-data-science/.
(23) Data Science in C (or C++). https://datascience.stackexchange.com/questions/5357/data-science-in-c-or-c.
About the Author
