Kuasai 7 Bahasa Pemrograman Ini untuk Jadi Data Scientist Andal
Menguasai bahasa pemrograman merupakan salah satu langkah untuk menjadi seorang data scientist andal. Selain itu dengan memiliki kemampuan bahasa pemrograman juga menjadi sebuah nilai plus bagi calon data scientist agar nantinya bisa menghasilkan keputusan terbaik bagi keberlanjutan bisnis dan organisasi di masa-masa yang akan datang.
Tanpa menguasai bahasa pemrograman tidak akan mungkin Data Scientist melakukan pengolahan data secara efektif dan efisien. Sebab, dalam setiap harinya seorang Data Scientist menerima ribuan data yang tidak terstruktur untuk dilakukan pengujian dan cleaning data lebih lanjut.
Melihat load pekerjaan Data Scientist yang dinamis dan saling berkaitan satu dengan yang lain, mempelajari bahasa pemrograman adalah sebuah solusi agar tugas-tugas yang dikerjakan dapat terselesaikan dengan baik. Oleh karena itu, seorang praktisi data tidak hanya cukup untuk menguasai salah satu bahasa pemrograman.
Terkadang dalam setiap bahasa pemrograman yang digunakan oleh Data Scientist memiliki beberapa fungsi dan kebutuhan yang berbeda-beda. Bisa jadi mereka mengombinasikan lebih dari satu bahasa pemrograman agar mendapatkan hasil yang terbaik.
So, jangan sampai sahabat DQLab salah pilih bahasa pemrograman ya! Kali ini DQLab akan ajak kalian buat bahas tujuh bahasa pemrograman yang bisa kalian jadikan sebagai bekal untuk menjadi seorang data scientist yang kompeten!
1. SAS
Kita mulai dari bahasa pemrograman SAS. Bahasa SAS dikembangkan oleh SAS Institute mulai tahun 1980 hingga 1990. Bahasa pemrograman ini digunakan untuk melakukan analisis pengembangan, manajemen data, analisis prediktif dan berbagai keperluan lainnya. Dalam bahasa pemrograman SAS ada beberapa komponen yang digunakan untuk mengakses data, manipulasi data, unformatted hingga menghasilkan output grafis yang nantinya bisa ditampilkan di halaman web atau untuk tujuan lain.
SAS biasanya familiar diperlukan dalam penelitian akademis maupun tools dalam melakukan analisis data di suatu lembaga tertentu. Bahkan di Amerika Serikat, SAS menjadi program analisis statistik yang dipakai untuk melakukan pengiriman uji farmasi klinis yang berkaitan dengan administrasi FDA (Food and Drugs Administration).
Sedangkan di Indonesia sendiri, penggunaan SAS dipakai di berbagai lembaga pemerintahan seperti Balai Penelitian Tanaman Serealia dibawah Kementerian Pertanian untuk keperluan perancangan percobaan. Banyak komponen yang disediakan melalui aplikasi SAS. Berikut adalah masing-masing penjelasannya:
SAS/STAT = Komponen untuk analisis statistik
SAS/GRAPH = Komponen untuk membuat grafik dan presentasi
Base SAS = Komponen untuk prosedur dasar dan manajemen data
SAS/INSIGHT = komponen untuk data mining
SAS/OR = komponen untuk operation research alias riset operasi dan masih banyak lagi yang lainnya.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Bahasa R
Bahasa R merupakan salah satu bahasa pemrograman yang awalnya ditujukan untuk mempermudah pekerjaan Statistician. Sehingga tidak mengherankan jika bahasa R memang lebih berfokus untuk analisis yang berhubungan dengan statistika dan juga data visualisasi. Selain itu, R juga dibangun untuk menyelesaikan dataset yang besar serta pemrosesan yang kompleks dengan menggunakan bantuan R Studio.
Jika kalian memiliki background pendidikan Statistika sebelumnya, tentu mempelajari R menjadi lebih mudah dibandingkan bahasa lainnya. Meskipun tidak se-fleksibel Python, namun di R juga terdapat banyak library yang bisa dimanfaatkan untuk analisis data
3. Pentaho
Pentaho Data Integration merupakan salah satu software yang digunakan dalam menunjang proses ETL. Bagi yang belum tahu, ETL yang dimaksud adalah proses Extract, Transform dan Load. Pentaho dipakai untuk melakukan migrasi data, cleaning data, loading data file ke database atau sebaliknya yang aman bila dalam jumlah besar.
Walaupun memang Pentaho erat kaitannya dengan business intelligence, namun tidak ada salahnya apabila kalian bisa mempelajarinya untuk bekal menembus industri data. Berdasarkan riset dari O"Reilly Data Scientist Salary Survey tahun 2014 bahwa Pentaho Data Integration bisa digunakan oleh data scientist untuk melakukan analisis prediktif terkait dengan perilaku konsumen. Jadi bahasa pemrograman Pentaho juga cocok untuk diaplikasikan bagi seorang data scientist.
4. SQL
SQL (Structured Query Language) adalah salah satu yang paling populer di kalangan bidang data data science. Hal ini digunakan baik untuk memberikan perintah dan mengedit informasi yang tersimpan dalam database relasional. Dan juga, SQL digunakan untuk menyimpan dan mengambil data selama beberapa dekade.
Hal ini digunakan untuk mengelola DataBase yang sangat besar, mempercepat waktu koneksi ke server dalam hal pengambilan data. keterampilan SQL dapat menjadi aset untuk ilmu pembelajaran mesin dan data, karena SQL adalah keterampilan yang paling disukai untuk semua industri.
5. MATLAB
Lanjut bahasa pemrograman selanjutnya adalah MATLAB. MATLAB sangat adaptif terhadap bidang data science dan mulai diterapkan di berbagai industri. Mulai dari keuangan, bidang energi, perangkat medis sampai dengan bidang otomasi industri dan kedirgantaraan. Walaupun sangat aplikatif tetapi MATLAB tidak sepopuler Python dan R.
Sebab bahasa pemrograman ini tidaklah gratis. Berdasarkan paparan dari Analytics India Magazine bahwa MATLAB sangat mudah diaplikasikan bagi data scientist maupun data engineer untuk deep learning, machine learning, neural networks, computer vision dan lain-lain.
MATLAB yang merupakan kepanjangan dari Matrix Laboratory sangat bagus untuk melakukan kalkulasi yang berhubungan dengan matematika. Mulai dari operasi transpos matriks untuk melakukan pelatihan dan algoritma, sistem persamaan linier, Natural Language Processing dan lain-lain.
MATLAB disebut sebagai bahasa yang kaya Machine Learning dengan banyak library. Apalagi sintaks yang digunakan juga bisa dituliskan dalam beberapa baris. Kembali lagi, MATLAB memang bukan bahasa pemrograman dalam bidang data science. Tetapi, MATLAB bisa jadi salah satu referensi yang banyak dipertimbangkan oleh peneliti, data scientist dan data engineer untuk analisis data science.
6. Python
Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang terpopuler khususnya bagi data scientist. Tidak hanya untuk keperluan data science tetapi juga untuk pengembangan web dan software. Apalagi Python memiliki keunggulan yaitu mudah untuk dipelajari oleh pemula data karena sintaksnya yang sederhana.
Banyak kelebihan-kelebihan yang dimiliki oleh Python. Pada tahun 2016, melalui laman dataquest Python berhasil menyalip kompetitornya yaitu R dan Kaggle untuk kategori bahasa pemrograman data science.
Lanjutnya pada tahun 2017, Python berhasil menduduki peringkat pertama sebagai bahasa pemrograman terfavorit pilihan data scientist versi KDNuggets. Kemudian melalui polling yang dilakukan oleh laman DataQuest bahwa terdapat 66 persen data scientist melaporkan bahwa Python digunakan dalam keseharian praktisi data untuk melakukan analisis data. Melihat beberapa capaian yang dimiliki menjadikan Python semakin powerful untuk sekelas bahasa pemrograman dalam bidang data science khususnya data scientist.
7. Julia
Setelah kita membahas tentang Python, lanjut kita beralih ke bahasa Pemrograman Julia. Julia disini bukan nama ratu ataupun artis ya sahabat DQLab. Tapi memang ini adalah nama dari bahasa pemrograman. Julia sebenarnya masih kerabat dekat dengan Python. Sebab keduanya termasuk ke dalam high-level programming dan general-purpose programming. Jadi, Julia memang masuk dalam kategori bahasa pemrograman tingkat tinggi yang ditujukan untuk tujuan umum.
Ciri khas dari bahasa pemrograman Julia adalah bahasa pemrograman yang mudah untuk dieksekusi. Tetapi kalau dibandingkan dengan Python, sebenarnya masih lebih unggul Python teman-teman. Karena seperti yang kita tahu bahwa Python menyediakan berbagai library dan ekosistem yang sangat mendukung dalam bidang data. Julia digunakan untuk komputasi ilmiah, aplikasi machine learning, data mining, operasi aljabar linier berskala besar dan komputasi yang digunakan untuk pengembang alias developer.
8. Bahasa Pemrograman Manakah yang Terbaik?
Berbicara soal bahasa pemrograman mana yang paling baik, sebenarnya kembali kepada tujuannya. Dengan segala kekurangan dan kelebihan yang dimiliki oleh masing-masing bahasa pemrograman maka kami merasa Python adalah bahasa pemrograman yang terbaik. Alasannya karena Python termasuk bahasa pemrograman yang bersifat high level programming language dimana bahasa ini mudah untuk dibaca dan ditulis kembali karena mirip dengan bahasa manusia.
Selain itu, Python juga termasuk bahasa pemrograman yang fleksibel karena bisa mengerjakan banyak pekerjaan dan tidak terfokus di analisis data saja. Hal ini juga didukung dengan banyaknya library yang ada di Python. Untuk mengerjakan pekerjaan Data Scientist, library yang paling umum digunakan adalah Numpy, Pandas, Scikit Learn, Matplotlib, dan Seaborn.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Setelah kita semua tahu kira-kira bahasa pemrograman mana saja yang bisa kamu jadikan sebagai referensi belajar. Kini kalian tidak perlu khawatir lagi. Karena di DQLab kamu bisa loh untuk belajar banyak seputar bahasa pemrograman. Caranya gimana? Sahabat DQ cukup bikin akun gratisnya dengan isi form dibawah ini. Lalu sahabat DQ bisa cobain modul gratis dari kita yaitu œIntroduction to Data Science with R dan œIntroduction to Data Science with Python.
Tunggu apa lagi? yuk, sign up sekarang di DQLab.id dan nikmati bahasa pemrograman untuk siap jadi Data Scientist andal!
Penulis: Reyvan Maulid