Kemampuan programming menjadi salah satu hal yang wajib dimiliki oleh seorang data scientist. Dalam dunia data science terdapat dua bahasa pemrograman yang populer digunakan, yaitu Python dan R. Kedua bahasa pemrograman ini sama-sama digunakan secara intensif oleh data scientist. Tentunya, kedua bahasa pemrograman ini juga memiliki banyak perbedaan. Sebagai calon data scientist, kamu wajib mengetahui beda Python dan R.
Faktanya, dua bahasa pemrograman ini termasuk bahasa yang populer di bidang data. Secara keseluruhan, Python populer digunakan untuk berbagai kebutuhan data scientist, pengembangan web, dan lain sebagainya. Di sisi lain, R lebih populer digunakan untuk analisis statistik dan visualisasi data yang mendalam. Maka dari itu, pemilihan antara Python dan R tergantung pada kebutuhan spesifik project yang dikerjakan dan preferensi pribadi dalam gaya pemrograman. Penasaran apa saja perbedaanya? Simak penjelasan selengkapnya di bawah ini.
BACA ARTIKEL: Manfaat dan Cara Mendapatkan BNSP Data Science
Apa itu Python?
Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang berorientasi pada objek, dengan semantik yang dinamis (Sumber: python). Di dalam Python terdapat struktur data tingkat tinggi, dynamic binding, dynamic typing, dan berbagai fitur lain yang membuat bahasa pemrograman ini berguna untuk pengembangan aplikasi yang kompleks.
Tak hanya dikenal dinamis dan kompleks, Python juga dikenal sebagai bahasa pemrograman yang universal, dan bisa digunakan oleh users seperti:
- Data scientist
- Software engineer
- Programmer, dan masih banyak lagi
Tak hanya itu, Python juga dirancang agar mudah dibaca dan fokus pada tata bahasa dan sintaks yang sederhana. Saking populernya, Python dinobatkan menjadi salah satu bahasa paling populer di dunia (Sumber: IEEE). Ada beberapa alasan Python menjadi bahasa pemrograman yang populer, diantaranya:
- Python bersifat open source
- Tergolong lengkap dan berguna untuk data science
- Menggunakan kode skrip yang lebih pendek dibandingkan bahasa pemrograman lain
BACA JUGA: 4 Repositori Github yang Wajib Dikunjungi Data Science Enthusiast
Apa itu R?
R adalah bahasa pemrograman open source yang biasa digunakan untuk mengembangkan software statistik dan untuk mengolah data (Sumber: GeeksforGeeks). Pada awalnya, R memang dikembangkan di dunia para statisticians. Tak heran, saat ini R banyak digunakan untuk pengolahan data, atau teknik-teknik statistik tingkat tinggi.
Karena bersifat open source, siapa pun bisa mengaksesnya secara gratis, karena kemudahan itulah R menjadi sangat populer di kalangan bahasa statistik. Ada 5 jenis utama yang ada di bahasa pemrograman R, diantaranya:
- Daftar
- Vektor
- Array
- Matriks
- Dataframe
- Tibble
- Factor.
Menariknya, ternyata banyak perusahaan besar yang menggunakan bahasa R, seperti:
- Microsoft
- Mozilla
- TechCrunch
- Merck, dan masih banyak lagi.
Ada beberapa alasan R menjadi bahasa pemrograman yang populer, diantaranya:
- Dirancang khusus untuk analisis statistik dan visualisasi data
- Bisa menangani struktur data yang kompleks
- Ekosistem library yang sangat luas
- Integrasi dengan data dari berbagai sumber
- Bisa digunakan untuk analisis data eksploratif
- Bisa digunakan untuk machine learning
Apa Beda Python dan R?
Python dan R merupakan dua bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan. Keduanya menawarkan berbagai fitur yang membuat mereka cocok untuk analisis data, machine learning, hingga visualisasi data. Namun, masing-masing memiliki perbedaan, berikut diantaranya:
Beda Python dan R: Bidang Kegunaan
Perbedaan yang sangat jelas adalah Python digunakan pada data science dan software development, sedangkan R digunakan untuk analisis statistik.
- Python = Bahasa multipurpose sama seperti Java dan C++. Python juga mendukung format data yang beragam, seperti comma-separated value (CSV) atau JavaScript Object Notation yang bersumber dari situs web
- R = dikembangkan oleh ahli statistika, oleh karena itu R lebih banyak digunakan untuk menganalisis model statistik secara mendalam. R bisa memvisualisasikan data dari Excel, CSV, atau teks
Selain itu, perbedaan yang sangat jelas juga terlihat dari R yang bisa memvisualisasikan data menggunakan bagan, sedangkan Python harus mengakses Python Library Matplotlib untuk membuat bagan.
Beda Python dan R: Environment yang Digunakan
Python tidak memiliki IDE (Integrated Development Environment) yang jelas, ada beberapa IDE yang digunakan Python, diantaranya:
- Jupyter
- Spyder
- Rodeo
- IPython Notebook
Sedangkan R memiliki IDE yang jelas, oleh karena itu saat kita akan menggunakan R, kita hanya perlu mengunduh:
- RStudio
- RGUI
Beda Python dan R: Kapasitas
Python atau R memiliki kapasitasnya masing-masing, Python adalah bahasa pemrograman scripting language yang fokus pada objek data, oleh karena itu Python terkenal sebagai bahasa pemrograman yang dipakai dalam analisis big data.
Berbeda dengan Python, karena R merupakan bahasa pemrograman statistika, maka bahasa ini memiliki kapasitas untuk lebih mudah melakukan statistical testing. Bahasa pemrograman satu ini mampu menganalisis dan memanipulasi data pemodelan statistika.
Beda Python dan R: Library
Perbedaan lainnya dari Python dan R adalah library yang digunakan. Python menggunakan library:
- Numpy
- Pandas
- Scipy
- Scikit-learn
- Tensorflow
- Seaborn
Sedangkan R menggunakan library:
- Caret
- Tidyverse
- ggplot2
User Interface
Apabila ditinjau dari segi User Interface, R dan Python juga memiliki perbedaan yang signifikan, Python sudah terintegrasi dengan aplikasi lainnya dengan sangat baik, sedangkan R tidak terintegrasi dengan aplikasi lain.
Tak hanya itu, Python juga menggunakan User Interface yang lebih variatif jika dibandingkan dengan R, misalnya kita bisa lihat di:
- Spyder
- Pycharm
Sedangkan R menggunakan User Interface yang terbatas, yaitu RStudio saja.
Tingkat Kesulitan
Perbedaan utama selanjutnya dari Python dan R adalah tingkat kesulitannya. Tidak seperti bahasa pemrograman lainnya, bahasa Python menjadi bahasa pemrograman yang masuk kategori paling mudah dipelajari dan dibaca oleh manusia. Struktur sintaksisnya rapi dan mudah dipahami bahkan oleh orang awam.
Sebaliknya, mengutip Noble Desktop bahasa pemrograman R dianggap oleh sebagian besar orang sebagai bahasa pemrograman yang relatif sulit dipelajari. Bahkan idealnya bahasa pemrograman R dipelajari oleh orang yang setidaknya sudah memiliki penguasaan terkait dasar-dasar pemrograman.
Fleksibilitas
Tidak hanya mudah dipelajari, Python juga termasuk bahasa pemrograman yang fleksibel. Maksud dari fleksibel ini adalah Python memiliki banyak library dari pihak ketiga yang bisa digunakan untuk berbagai project.
Berkat fleksibilitasnya bahasa pemrograman Python digunakan di berbagai sektor industri seperti:
- Trading dan keuangan
- Komputasi ilmiah dan matematika
- Pengembangan website
- Otomatisasi dan administrasi sistem
- Geografi dan pemetaan
- Pengembangan game
Bahasa pemrograman R juga fleksibel, tidak seperti SPSS, SAS, atau Minitab yang kamu harus membayar terlebih dahulu untuk menggunakannya, sedangkan bahasa pemrograman R lebih fleksibel daripada jenis perangkat lunak lainnya.
Profesi yang Menggunakan
Berikut profesi yang menggunakan bahasa pemrograman Python:
- Data scientist
- Research analyst
- Python developer
- Software engineer
- Software developer
Berikut profesi yang menggunakan bahasa pemrograman R:
- Data scientist
- R developer
- Programmer
- Developer
BACA JUGA: 6 Alasan Kamu Harus Ikut Kursus Data Science Online
Keunggulan Python Vs R
Masing-masing bahasa baik itu Python atau R sama-sama memiliki kelebihan atau kekuatannya masing-masing. Berikut kelebihan dari bahasa pemrograman Python:
- Mudah untuk dipelajari oleh pemula
- Struktur kode mirip dengan bahasa Inggris sehari-hari
- Sintaksis ringkas
- Digunakan oleh banyak perusahaan besar seperti Meta, Netflix, Google, dan lain sebagainya
- Komunitas Python sangat luas
- Fleksibel bisa digunakan berbagai bidang seperti machine learning, analisis data, pengembangan software, dan lain sebagainya
- Library dan framework yang lengkap
Lalu berikut kelebihan dari bahasa pemrograman R:
- Memiliki banyak fitur visualisasi data
- Komunitas yang besar
- Digunakan banyak perusahaan teknologi besar seperti Facebook, Microsoft, dan lain sebagainya
- Efektif untuk penanganan, pengolahan, dan penyimpanan data
- Terdapat beragam analisis statistik dan teknik grafik
- Bersifat multiplatform bisa digunakan di Windows, UNIX, LINUX
BACA JUGA: 11 Data Visualization Tools yang Wajib Kamu Kuasai
Kelemahan Python Vs R
Selain memiliki kelebihan, bahasa pemrograman Python dan R juga masing-masing memiliki kelebihan tersendiri. Berikut kelemahan bahasa pemrograman Python:
- Jika program yang dibuat berukuran besar, eksekusi Python cenderung lambat
- Lemah dalam komputasi mobile
- Kurang dukungan Multiprosesor
- Memory intensive task
- Batasan desain
Sedangkan berikut kekurangan dari bahasa pemrograman R:
- Relatif sulit dipelajari
- Pembacaan kode R memakan waktu yang lama
- Terlalu banyak command
- Dalam di R disimpan pada memori fisik
- Setiap menjalankan perintah harus menggunakan script
BACA JUGA: Bocoran Prospek Kerja Sains Data Terkini
Mana yang Sebaiknya Dipilih?
Python dan R sama-sama memiliki kelebihan dan kekurangan, oleh karena itu kamu harus sesuaikan kebutuhan dan tujuan dari penggunaannya. Jika tujuan kamu adalah mempelajari bahasa pemrograman yang lebih mudah dipahami dan terfokus pada analisis statistik serta visualisasi data, maka R bisa menjadi pilihan yang tepat. R dirancang khusus untuk analisis data statistik, sehingga memiliki banyak pustaka dan paket yang sangat membantu dalam hal analisis statistik yang mendalam.
Namun, jika tujuanmu adalah untuk menjadi data scientist atau software engineer, Python adalah pilihan yang lebih fleksibel dan komprehensif. Python tidak hanya digunakan dalam data science, tetapi juga dalam pengembangan perangkat lunak, automasi, pengembangan web, dan kecerdasan buatan (AI). Selain itu, Python memiliki sintaksis yang mudah dipelajari dan dipahami, yang menjadikannya pilihan utama bagi banyak pemula di dunia pemrograman.
BACA JUGA: Ingin S2 Data Science? Ini 5 Pilihan Kampus Terbaik!
Kesimpulan
Beda Python dan R terletak pada kegunaan serta keunggulan masing-masing dalam dunia data science. Python adalah bahasa pemrograman serbaguna yang mudah dipelajari, fleksibel, serta dapat digunakan dalam berbagai bidang seperti analisis data, machine learning, pengembangan perangkat lunak, hingga kecerdasan buatan. Dengan ekosistem pustaka yang luas serta dukungan komunitas yang besar, Python menjadi pilihan utama bagi banyak data scientist dan software engineer.
Di sisi lain, R lebih unggul dalam analisis statistik dan visualisasi data. Bahasa ini dirancang khusus untuk keperluan statistik, dengan berbagai paket yang mendukung analisis data tingkat lanjut serta penyajian data dalam bentuk grafik yang informatif. Oleh karena itu, R lebih sering digunakan dalam penelitian akademik, riset statistik, dan pekerjaan yang membutuhkan eksplorasi data secara mendalam.
Pemilihan antara Python vs R sangat bergantung pada kebutuhan dan tujuan penggunaannya. Jika kamu ingin berkarier sebagai data scientist dengan fleksibilitas tinggi dalam berbagai bidang, Python adalah pilihan terbaik. Namun, jika fokusmu adalah analisis statistik mendalam dan visualisasi data, maka R bisa menjadi pilihan yang lebih tepat. Apa pun pilihanmu, baik Python maupun R adalah skill yang sangat berharga di era data-driven seperti sekarang ini.
Pelajari Bahasa Pemrograman Untuk Data Science di Digital Skola!
Kalau kamu tertarik mempelajari bahasa pemrograman penting di bidang data science dan ingin langsung mengasah skill dengan pengalaman nyata, Bootcamp Data Science Digital Skola adalah pilihan yang tepat! Kelas ini cocok untuk pemula dan bisa diikuti oleh siapa saja, bahkan tanpa latar belakang IT sekalipun. Dengan kurikulum yang disesuaikan dengan kebutuhan industri, kamu akan belajar dari nol hingga siap terjun ke dunia profesional.
Selain itu, kamu juga akan mendapatkan berbagai fasilitas lengkap, seperti:
- Job connector
- Sertifikasi BNSP
- Real Experience Internship
- 6 personal projects
- 1 portofolio end to end dari Final Project
- Professional Branding
- 1on1 career counseling with HR Expert
Jangan sampai ketinggalan! Klik link di bawah ini untuk info lengkap dan pendaftaran kelasnya.