Bahasa Favorit Data Scientist : Mengenal R vs SQL, Mana yang Sering Dipakai?
Menjadi seorang Data scientist tidak hanya cakap dalam hal membuat model dan analisis prediktif pada data saja. Tanpa semua itu, pastinya didukung pula dengan peranan bahasa pemrograman disana. Ada banyak bahasa pemrograman yang bisa dipilih oleh data scientist untuk menunjang pekerjaannya. Tentunya bahasa ini bisa disesuaikan dengan kebutuhan kamu.
Bahasa pemrograman yang banyak digunakan oleh praktisi data adalah Python, R dan SQL. Namun yang menjadi menarik adalah selain bahasa pemrograman Python, data scientist juga bisa menguasai bahasa lainnya yaitu R dan SQL. Keduanya dinilai menjadi bahasa pemrograman data scientist untuk keperluan statistik. Keduanya sangat populer dikalangan praktisi data.
Banyak pertanyaan yang selama ini muncul dari pemula dibidang data. Kira-kira bahasa pemrograman R dan SQL mana yang harus dipelajari dulu? Tapi bagi mimin nih sahabat DQ, kenapa harus milih kan dua-duanya juga bisa. Yap, bener banget. Beruntungnya, bahasa R dan bahasa SQL masuk dalam bahasa pemrograman favorit praktisi data versi TIOBE pada tahun 2020.
Walaupun demikian situs TechRepublic menunjukkan bahwa R lebih unggul jika dibandingkan dengan SQL. Sedangkan pada riset yang dilakukan oleh DataQuest berpendapat bahwa SQL lebih menonjol. Maka dari itu, pastikan kamu untuk simak terlebih dahulu nih sahabat DQLab kelebihan dan keunikan dari bahasa R dan SQL sebagai bahasa pemrograman favoritnya Data Scientist. Simak artikelnya sampai habis ya.
1. Mengenal Bahasa Pemrograman R
Bahasa pemrograman R merupakan salah satu software gratis yang sangat populer di kalangan data scientist. Kemudahan penggunaan dan besarnya dukungan komunitas membuat R didapuk sebagai salah satu bahasa pemrograman paling populer di dunia versi TIOBE tahun 2020.
Apalagi paket yang disediakan untuk analisis statistik juga sangat lengkap. Terdiri dari berbagai library yang bisa diakses oleh praktisi data sesuai dengan kebutuhan dan keinginan mereka.
Sejarahnya R adalah bahasa yang digunakan dalam ranah komputasi statistik yang pertama kali dikembangkan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentlement di University of Auckland New Zealand yang merupakan akronim dari nama depan keduanya. Software R kini sudah tersedia dalam bentuk open-source. Salah satu aplikasi yang bisa menjawab kebutuhan analisis statistik, jawabannya ada disini.
Hal ini disebabkan banyak sekali Paket yang dikembangkan oleh pengembang dan komunitas luas untuk menyediakan keperluan analisa statistik seperti linear regression, clustering, statistical test, dll. Selain itu, R juga dapat ditambahkan Paket-Paket lain yang dapat meningkatkan fiturnya dengan cara memanggil library tersebut.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Mengenal Bahasa Pemrograman SQL
Kita bergeser ke penjelasan selanjutnya yaitu bahasa pemrograman SQL. Bahasa yang satu ini merupakan sebuah bahasa yang digunakan untuk mengakses data dalam basis data relasional.
Bahasa ini menjadi barometer yang digunakan dalam manajemen basis data relasional. Tidak jarang jika beberapa profesi menjadikan SQL sebagai bahasa pemrograman yang perlu dikuasai.
Misalnya database administrator, full stack developer dan back-end developer. Diakui sebagai bahasa pemrograman standar oleh International Organization of Standardization (ISO), SQL adalah salah satu keterampilan yang paling dicari di dalam dunia industri. Perusahaan Anda bisa saja menggunakan bahasa pemrograman lain, tapi Anda tetap akan membutuhkan SQL saat ingin mengambil data dari database.
Beberapa contoh database yang digunakan developer SQL antara lain:
Database perniagaan (banking)
Aplikasi media sosial
Software musik
3. Kelebihan Bahasa Pemrograman R
Sebagai salah satu bahasa pemrograman terpopuler versi TiOBE, ada kelebihan yang dimiliki oleh bahasa R sebagai bahasa favoritnya profesi data scientist. Berikut adalah kelebihannya:
Protability. Penggunaan software dapat digunakan kapanpun tanpa terikat oleh masa berakhirnya lisensi.
R bersifat Multiplatform Operating Systems, dimana software R lebih kompatibel dibanding software statistika lainnya. Hal in berdampak pada kemudahan dalam penyesuaian jika pengguna harus berpindah sistem operasi karena R baik pada sistem operasi seperti windows akan sama pengoperasiannya dengan yang ada di Linux (Paket yang digunakan sama).
General dan Cutting-edge. Berbagai metode statistik baik metode klasik maupun baru telah diprogram kedalam R. Dengan demikian software ini dapat digunakan untuk analisis statistika dengan pendekatan klasik dan pendekatan modern.
Programable. Pengguna dapat memprogram metode baru atau mengembangakan modifikasi dari analisis statistika yang telah ada pada sistem R.
Berbasis analisis matriks. Bahasa R sangat baik digunakan untuk programming dengan basis matriks.
Fasiltas grafik yang lengkap.
4. Kelebihan Bahasa Pemrograman SQL
SQL adalah bahasa pemrograman yang sederhana dan memiliki ragam fungsi yang lebih sempit dibandingkan dengan Python. Dengan pustakanya yang besar, kode Python bisa diintegrasikan dengan banyak aplikasi lain.
Python adalah bahasa pemrograman fleksibel dengan banyak fitur yang membuatnya disukai dan bisa dipelajari oleh nondeveloper sekaligus.
Baru-baru ini, sebuah survei dari Statista menunjukkan bahwa empat database management system paling populer di dunia adalah Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server, dan PostgreSQL. Keempat sistem ini memiliki dasar SQL yang menunjukkan bahwa siapapun yang ingin menjadi seorang profesional di dunia data science akan mendapatkan keuntungan jika memahami SQL
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Dari kedua bahasa pemrograman ini kira-kira mana ya yang dipelajari duluan? Simplenya gini kalau bisa keduanya kenapa nggak? Dari artikel yang DQLab ulas, R vs SQL tTernyata kedua bahasa ini nyatanya sama-sama mendukung untuk dipelajari. Apalagi untuk kamu yang berkarir di bidang data scientist, nggak akan salah kalau kamu menekuni salah satu atau keduanya.
Jika kamu ingin fokus lebih manajemen database, melakukan penggabungan data pada database, dan segala yang kamu ingin kulik dari segerombolan database relasional maka SQL adalah bahasa pemrograman yang tepat.
Disini kamu akan mendapatkan pengetahuan seputar bagaimana cara manipulasi data, melakukan penggabungan terhadap suatu data dan macam macam sintaks yang bisa diaplikasikan untuk keperluan database relasional.
Sedangkan jika kamu fokus ke komputasi statistik dan ingin memanfaatkan library yang mencakup semuanya lengkap maka bahasa pemrograman R adalah bahasa yang tepat. Jadi, balik lagi semua kembali pada kebutuhan kamu ya sahabat DQ.
Mempelajari keduanya merupakan jalan yang terbaik tentunya bagi pengembangan scientific computing, artificial intelligence maupun database relasional. Apalagi ketika kamu mulai lamar kerja pasti ketika kamu ditanya oleh rekruter maka bisa dipastikan kamu adalah kandidat yang paling berkualitas. Tapi ada baiknya kamu bisa fokus aja dulu ya di salah satu bahasa.
Setelah tadi kita sudah kulik perbandingan dan kelebihan dari dua bahasa pemrograman, ada kabar gembira untuk kamu nih sahabat DQ. Apa itu? Kalau R dan Python bisa kamu pelajari sekaligus cuma dalam satu akun aja. Icip modul gratis DQLab “Introduction to Data Science with R” dan “Introduction to Data Science with Python”.
Tunggu apa lagi? Yuk, sign up sekarang dengan isi form dibawah ini ya!
Penulis: Reyvan Maulid