Mengenal Perbedaan Python, R dan SQL, dalam Data Science
Berbicara mengenai bahasa pemrograman populer, Python, R, dan SQL merupakan bahasa yang banyak digunakan bagi para pemula yang baru berkecimpung di dunia Data Science. Sebelum kita mengenal lebih jauh mengenai Python, R, dan SQL dalam analisis data, maka akan lebih baik jika kita mengenal terlebih dahulu bahasa pemrograman ini. 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, R, dan SQL. Selain bahasa pemrograman ini penggunaannya mudah dipelajari dan diakses, Python, R, dan SQL ternyata memiliki persamaan dan perbedaan lainnya. Yuk, kita simak selengkapnya!
1. Mengenal Python, R, dan SQL
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. 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. 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. Python juga memiliki package yang bisa diadaptasi ke dalam program dan komunitas dimana setiap pengguna bisa berkontribusi.
Pada tahun 1970, team yang beranggotakan peneliti IBM Donald D. Chamberlin dan Raymond F. Boyce, mengembangkan SQUARE menjadi SEQUEL (Structured English Query Language). Kemudian, pada 1986, IBM menggunakan SEQUEL dalam berbagai proyek database mereka. Tak lama, nama SEQUEL pun diubah menjadi SQL agar lebih mudah dieja. SQL (Structured Query Language) adalah bahasa database yang digunakan untuk membuat, memelihara, dan mengambil basis data relasional.
Baca juga : Python Array : Memahami Kegunaan Array Dalam Python
2. Kegunaan Python, R, dan SQL
Pada dasarnya Python, R, dan SQL 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. 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. Salah satu environment python adalah JupyterLab, Spyder, atau Notebook.
SQL masih menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan. Walaupun saat ini sudah banyak tersedia berbagai jenis database, SQL tetap dibutuhkan untuk mengambil data dari sebuah database.
3. Python, R, dan SQL Merupakan Bahasa Pemrograman yang Populer
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, bahasa pemrograman ini 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.
Tidak seperti bahasa pemrograman lainnya yang membutuhkan pemahaman konseptual tingkat tinggi dan menghafal langkah-langkah yang diperlukan, SQL dipuji karena kesederhanaannya dengan menggunakan pernyataan dengan kata-kata bahasa inggris yang mudah dipahami. Jika baru mengenal pemrograman dan data science, SQL adalah bahasa terbaik untuk memulai.
Baca juga : 3 Metode Numpy Array Python Sebagai Dasar Proses Manipulasi Data
4. Yuk, BELAJAR BAHASA PEMROGRAMAN GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher
Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.
Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.
Penulis : Salsabila Miftah Rezkia
Editor : Annissa Widya Davita