Membandingkan Python Vs R, Mana yang Cocok Untuk Pemula?

Berbicara mengenai bahasa pemrograman populer, Python dan R merupakan bahasa yang banyak digunakan bagi para pemula yang baru berkecimpung di dunia Data Science. Sebelum kita mengenal lebih jauh mengenai Python dan R dalam analisis data, maka akan lebih baik jika kita mengenal terlebih dahulu Python dan R. Dalam melakukan analisis data, skill pemrograman adalah salah satu yang perlu dikuasai oleh praktisi data. Selain statistik, skill pemrograman ini dibutuhkan agar memudahkan dalam mengolah data dan memvisualisasikan data untuk memperoleh informasi yang berguna.

Jika kamu tertarik menjadi seorang praktisi data, hal pertama yang dibutuhkan adalah kamu harus bisa menganalisis dan mengolah data dengan skala yang besar, guna menghasilkan insight yang baik bagi perusahaan. Pemahaman bahasa pemrograman tentunya merupakan salah satu dasar yang perlu kamu miliki untuk berkarir sebagai praktisi data. Ada beberapa bahasa pemrograman yang dapat kamu kuasai, salah satunya adalah bahasa pemrograman Python dan R. Selain bahasa pemrograman ini penggunaannya mudah dipelajari dan diakses, Python dan R ternyata memiliki persamaan dan perbedaan lainnya. Yuk, kita simak selengkapnya!

1. Pengenalan Python dan R

R diciptakan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman pada tahun 1995 sebagai bentuk bahasa pemrograman S. Tujuannya adalah untuk mengembangkan bahasa yang fokus pada analisis data, statistik, dan model grafis. Awalnya, R hanya digunakan oleh para akademisi, namun lama-kelamaan R juga banyak digunakan oleh para praktisi di dunia bisnis. Salah satu keunggulan R adalah komunitas besar yang tergabung dalam satu mailing-list, dokumentasi para pengguna yang mudah diakses, grup Stack Overflow yang sangat aktif, dan koleksi packages R yang dibagikan oleh sesama pengguna.

Python adalah salah satu Bahasa pemrograman yang sangat populer di kalangan programmer. Python diciptakan oleh Guido van Rossem pada tahun 1991. Berbeda dengan Bahasa pemrograman lain seperti, C++ dan Java, Python dianggap lebih mudah dipelajari khususnya bagi pemula. Sintaks yang sederhana, mudah diingat, dan dibaca karena Python menekankan pada aspek kemudahan dalam membaca kodenya. Selain itu, Python juga dapat digunakan diberbagai sistem operasi seperti Windows, Mac OS, Linux, dan lain sebagainya. Sama dengan R, Python juga memiliki package yang bisa diadaptasi ke dalam program dan komunitas dimana setiap pengguna bisa berkontribusi.

Baca juga : Python Array : Memahami Kegunaan Array Dalam Python 

2. Kegunaan Python dan R

Pada dasarnya Python dan R adalah bahasa pemrograman yang sama-sama berfokus pada pekerjaan statistik. R biasanya digunakan ketika melakukan analisis data dimana datanya berasal dari server pribadi. Hampir semua jenis data dapat diolah dengan R. Untuk melakukannya, kita perlu menginstal RStudio IDE. Salah satu library yang disediakan R untuk visualisasi data adalah ggplot2, ggvis dan lattice.

Beda dengan Python digunakan oleh developer ketika melakukan pekerjaan statistik yang tersambung dengan aplikasi web atau database tertentu. Python tidak memiliki IDE (Integrated Development Environment) yang jelas sebab beberapa environment bisa dipakai. Salah satu environment python adalah JupyterLab, Spyder, atau Notebook.

3. Mengapa Menggunakan Python dan R

Untuk visualisasi data, R merupakan bahasa pemrograman yang tepat untuk digunakan. Sebab R punya cukup banyak packages yang sangat mendukung untuk membangun sebuah visualisasi yang cukup menarik. Misalnya saja, adanya ggplot2 yang digunakan untuk membuat grafik, lattice untuk menunjukkan hubungan dari variabel, dan rCharts untuk memunculkan visualisasi dari java script dengan menggunakan R.

Berbeda dengan Python, Python membuat pekerjaan lebih mudah karena adanya IPython Notebook, yang dapat membagikan catatan kepada siapa saja tanpa meminta mereka mengunduh program. Python juga merupakan bahasa general yang mudah dipelajari dan dimengerti oleh banyak developer dan siap untuk digunakan ke dunia kerja.

Jadi manakah yang lebih baik antara bahasa pemrograman R dan Python? Semua kembali lagi kepada user yang memiliki kebutuhan masing-masing dan dengan masalah yang ingin diselesaikan. Dari sini seorang user bisa menyesuaikan bahasa pemrograman mana yang lebih efisien dan efektif untuk digunakan.

Baca juga : 3 Metode Numpy Array Python Sebagai Dasar Proses Manipulasi Data

4. Yuk, BELAJAR DATA SCIENCE GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!