Bocoran Bahasa Pemrograman untuk Data Scientist
Jika Sahabat DQ tertarik untuk masuk ke bidang data science, Sahabat DQ harus menguasai beberapa bahasa pemrograman karena satu bahasa tidak dapat menyelesaikan masalah di semua bidang. Tanpa menguasai yang spesifik yang sering digunakan dalam ilmu data, keahlian Sahabat DQ tidak akan lengkap.
Permintaan untuk bahasa-bahasa ini, seperti Python, mulai melonjak di tahun 2010-an seiring dengan munculnya ilmu data. Faktanya, menurut sebuah studi oleh Memang, dari 2014 hingga 2019, ilmu data dan keterampilan Python telah menjadi bahan utama untuk mengamankan fondasi yang kuat dalam karir TI pada tahun 2020.
Mempelajari ilmu data dapat mengarah pada karir yang sangat menguntungkan dengan sejumlah besar peluang kerja. Permintaan akan ilmuwan data telah meningkat pesat dalam beberapa tahun terakhir, dan akan terus demikian, menjadikan sekarang waktu yang tepat untuk memulai perjalanan Sahabat DQ menjadi ilmuwan data.
Banyak dari tuntutan ini secara langsung terkait dengan serangkaian teknologi yang berkembang pesat yang sekarang mendapatkan adopsi arus utama. Momentum dari cloud, Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR), Artificial Intelligent (AI), Machine Learning (ML), dan deep learning mendorong permintaan untuk bahasa tertentu. Selain itu, bahasa tertentu melengkapi peran pekerjaan yang berbeda dalam ilmu data, seperti analis bisnis, insinyur data, arsitek data, atau insinyur machine learning (ML).
Pada akhirnya, lingkungan ilmu data Sahabat DQ, kerangka kerja platform, minat, organisasi, dan jalur karier Sahabat DQ yang akan mengarahkan Sahabat DQ untuk berspesialisasi dalam bahasa pemrograman tertentu. Namun, para data scientist harus mau belajar lebih banyak agar bisa beradaptasi dengan perkembangan dan tren terkini di industri yang berkembang pesat ini.
Nah untuk mengatasi tuntutan tersebut, Yuk pahami beberapa bahasa pemrograman berikut!
1. Pemrograman R
Dalam waktu singkat, R telah melampaui beberapa bahasa pemrograman untuk menjadi salah satu bahasa yang paling menonjol dalam ilmu data. R memungkinkan desain untuk sejumlah besar model statistik. Arsip paket R publik terdiri dari paket kontribusi dari hampir 8.000 jaringan. Ahli statistik menggunakannya untuk melakukan tugas regresi.
R juga menawarkan visualisasi data dengan dukungan untuk berbagai bentuk grafik. Dalam machine learning, Gmodels, RODBC, TM, dan Class digunakan untuk membuat aplikasi pintar. R dianggap cocok untuk makalah dan laporan penelitian.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Python
Python adalah bahasa pemrograman ilmu data paling populer tahun 2020, dan alasannya tidak ada habisnya. Sangat mudah digunakan, dan mudah dipelajari. Python menyediakan semua alat yang diperlukan untuk 4 langkah pemecahan masalah seperti pengumpulan, pembersihan data, eksplorasi data, pemodelan data, dan visualisasi data.
Python juga memiliki sejumlah perpustakaan deep learning lanjutan yang menjadikannya bahasa default untuk kecerdasan buatan. Fleksibilitas Python menjadikannya faktor kunci di dalamnya menjadi bahasa paling populer untuk ilmu data.
3. SQL
Sebagian besar data dunia disimpan dalam database. SQL (Structured Query Language) adalah bahasa khusus domain yang memungkinkan programmer untuk berkomunikasi, mengedit, dan mengekstrak data dari database. Memiliki pengetahuan tentang database dan SQL adalah suatu keharusan jika Sahabat DQ ingin menjadi ilmuwan data.
Mengetahui SQL akan memungkinkan Sahabat DQ untuk bekerja dengan database relasional yang berbeda, termasuk sistem populer seperti SQLite, MySQL, dan PostgreSQL. Terlepas dari perbedaan kecil antara database relasional ini, sintaks untuk kueri dasar sangat mirip, yang membuat SQL menjadi bahasa yang sangat serbaguna.
Baik Sahabat DQ memilih Python atau R untuk memulai perjalanan ilmu data Sahabat DQ, Sahabat DQ juga harus mempertimbangkan untuk mempelajari SQL. Karena sintaksnya yang deklaratif dan sederhana, SQL sangat mudah dipelajari dibandingkan dengan bahasa lain, dan ini akan banyak membantu Sahabat DQ.
4. Julia
Julia dapat dianggap sebagai bintang baru ilmu data. Meskipun menjadi salah satu bahasa termuda dalam daftar ini, (dirilis pada 2011) Julia telah mengesankan dunia komputasi numerik. Kadang-kadang disebut sebagai pewaris Python, Julia adalah alat yang sangat efektif dibandingkan dengan bahasa lain yang digunakan untuk analisis data.
Meskipun telah mendapatkan ketenaran berkat adopsi awal oleh beberapa organisasi besar, termasuk banyak di industri keuangan, Julia masih kurang matang untuk bersaing dengan bahasa ilmu data teratas. Itu masih memiliki komunitas kecil dan tidak memiliki perpustakaan sebanyak pesaing utamanya, Python atau R.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Belajar Python Machine Learning sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab!
Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!