7 Bahasa Pemrograman untuk Digunakan dalam Ilmu Data

Dengan evolusi ilmu data yang konstan, Anda harus terampil dalam teknologi mutakhir di lapangan. Pada artikel ini, kita akan melihat bahasa pemrograman teratas yang digunakan dalam ilmu data.

Data telah menjadi sangat berharga dalam dekade terakhir.

Setiap perusahaan besar di luar sana memiliki data berharga yang, dengan bantuan ilmuwan data yang baik, dapat bermanfaat bagi cara mereka menjalankan bisnisnya. Dalam kasus lain, tentukan strategi yang mungkin tidak bekerja dengan baik.

Industri berkembang, dan permintaan ilmuwan data meningkat.

Jika Anda ingin menjadi ilmuwan data, Anda harus mulai dengan mempelajari bahasa pemrograman terbaik di bidangnya.

Mari kita lihat bahasa yang paling sering digunakan dalam Ilmu Data dan mengapa Anda harus menggunakannya.

Python

Saat ini, Python adalah bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan. Beberapa indeks bahasa pemrograman seperti PYPL dan TIOBE mengkonfirmasi hal ini.

Python adalah salah satu bahasa yang paling kuat dan fleksibel di luar sana, dan juga banyak digunakan dalam ilmu data. Alasan utamanya adalah sintaksnya yang mudah dan elegan, bersama dengan banyak koleksi perpustakaan pihak ketiga.

Alat yang akan Anda temukan di mana-mana di bidang ilmu data adalah Jupyter.

Dengan notebook Jupyter, Anda dapat dengan cepat melihat hasil kode yang sedang Anda kerjakan, memplot data, dan membuat dokumentasi kode Anda melalui blok penurunan harga.

Ini bukan alat khusus Python, tetapi kombinasi yang paling umum adalah Python dan Jupyter.

Komunitas Python selalu ramah dengan pendatang baru. Anda akan selalu memiliki forum dan situs seperti Stack Overflow untuk mengatasi keraguan Anda.

Jika Anda ingin mulai mempelajari bahasa ini, kami memiliki daftar sumber belajar Python yang sempurna untuk tujuan Anda.

R

R adalah bahasa pemrograman open-source yang pertama kali diperkenalkan pada tahun 1993 yang digunakan untuk komputasi statistik, analisis data, dan pembelajaran mesin.

Menurut analisis Stack Overflow, popularitas R telah meningkat selama beberapa tahun terakhir.

Meskipun R banyak digunakan oleh para peneliti, saat ini digunakan oleh perusahaan teknologi besar seperti Google, Facebook, dan Twitter, untuk tujuan yang berkaitan dengan analisis data dan statistik.

Kita bisa berbicara berjam-jam tentang keuntungan dari bahasa ini.

R, sama seperti Python, adalah bahasa yang ditafsirkan, sehingga Anda dapat menjalankan kode Anda tanpa memerlukan kompiler apa pun. Pada saat yang sama, R adalah lintas platform, jadi Anda tidak perlu khawatir tentang OS Anda.

R adalah bahasa yang sangat populer sehingga Anda memiliki banyak editor dan IDE untuk dipilih. Tetapi selama bertahun-tahun, RStudio telah menjadi IDE paling populer untuk pengembangan R.

Anda dapat melampaui penggunaan statistik konvensional. Dengan R, Anda memiliki akses ke daftar pustaka besar yang memungkinkan Anda membangun aplikasi apa pun. Misalnya, dengan paket Shiny, Anda dapat mengembangkan aplikasi web estetis dari kenyamanan R IDE Anda.

Jika Anda menyukai statistik atau penelitian, menggunakan R seharusnya tidak perlu dipikirkan lagi.

Julia

Julia mengambil yang terbaik dari bahasa seperti Python, Ruby, Lisp, dan R, menggabungkannya dengan kecepatan C, dan menyertakan notasi matematika yang sudah dikenal seperti Matlab.

Kita dapat menyebut Julia sebagai upaya ambisius untuk menciptakan bahasa yang cukup baik untuk pemrograman umum sambil mencengangkan dalam disiplin ilmu komputer tertentu, seperti pembelajaran mesin, penambangan data, komputasi terdistribusi dan paralel.

Salah satu keunggulan utama Julia adalah kecepatannya, sebanding dengan bahasa seperti C, Rust, Lua, dan Go. Ini karena Just-In-Time (JIT) dikompilasi.

Selama beberapa tahun terakhir, Julia telah secara dramatis meningkatkan basis penggunanya. Hal ini terlihat dari jumlah akumulasi unduhan per tahun 2022.

Julia sangat ahli dalam ilmu data karena:

• Bahasa ini lebih mudah dipelajari untuk matematikawan. Ini menggunakan sintaks yang mirip dengan rumus matematika yang digunakan oleh non-programmer.
• Manajemen memori otomatis dengan kontrol manual atas pengumpul sampah.
• Dioptimalkan untuk pembelajaran mesin dan statistik di luar kotak.
• Pengetikan dinamis, hampir seperti bahasa scripting.
• Beberapa perpustakaan Julia untuk berinteraksi dengan data Anda (DataFrames.jl, JuliaGraphs, antara lain).

Komunitas Julia sangat bersemangat sehingga mereka membuat lagu untuk menghormati bahasa ini.

Jika Anda menginginkan bahasa dengan dukungan ilmu data yang siap pakai, kemudahan penggunaan Python, dan kecepatan C, Julia adalah bahasa pilihan Anda.

skala

Scala adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang pertama kali diperkenalkan pada tahun 2004 yang berjalan di JVM (Java Virtual Machine) atau dengan JavaScript di browser Anda.

Itu dibuat untuk meningkatkan beberapa aspek yang oleh programmer Java dianggap membosankan dan membatasi. Di antara peningkatan ini, kami menemukan penggabungan pemrograman fungsional selain dari paradigma berorientasi objek yang sudah dikenal. Ini juga merupakan nilai tambah bahwa Scala adalah bahasa yang lebih cepat dibandingkan dengan Python atau bahkan Java itu sendiri.

Banyak ilmuwan data telah memasukkan Scala ke dalam perangkat mereka karena sangat berharga ketika berbicara tentang analisis kumpulan data besar.

Menurut survei Stack Overflow 2021, Scala adalah bahasa dengan bayaran paling tinggi ke-7 di seluruh dunia. Tetapi Anda harus berhati-hati dengan statistik ini karena pekerjaan Scala tidak begitu umum di industri ini.

Karena Scala berjalan di JVM, Anda akan memiliki akses ke banyak perpustakaan yang ada dan beberapa paket hanya Scala yang digunakan dalam data besar, matematika, database, dan ilmu komputer secara umum.

Jika Anda sudah fasih berbahasa Jawa, Scala bisa menjadi bahasa yang tepat untuk transisi ke ilmu data.

Inilah tur resmi sehingga Anda dapat segera memulai petualangan ini.

Jawa

Java telah menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan dan dicintai selama beberapa dekade. Ini adalah bahasa serba bisa yang dapat digunakan di hampir semua situasi yang bisa dibayangkan.

Ilmu data tidak terkecuali. Meskipun Java terutama digunakan dalam aplikasi seluler dan web, karena basis penggunanya yang kuat, Java digunakan bersama dengan kerangka kerja populer lainnya seperti Hadoop atau Spark untuk melakukan analisis data yang berat.

Kesimpulannya, lebih dari berbicara tentang Java sebagai yang paling cocok untuk ilmu data, kita harus menyadari bahwa karena banyaknya pengembang Java di luar sana dan perusahaan yang sudah memiliki perangkat lunak mereka tertulis di dalamnya, lebih nyaman melakukan semuanya dalam bahasa yang sama. .

Dengan demikian, Java dapat digunakan di sebagian besar bidang ilmu data, seperti manajemen basis data, pembelajaran mesin,

Jika Anda tahu Java, akan jauh lebih mudah untuk mempelajari beberapa perpustakaan daripada mempelajari penggunaan bahasa yang sama sekali berbeda seperti R atau Julia.

MATLAB

MATLAB adalah bahasa pemrograman berpemilik yang digunakan oleh jutaan insinyur dan ilmuwan untuk matematika dan komputasi statistik.

Ilmuwan data terutama menggunakan bahasa ini untuk analisis data dan pembelajaran mesin. Bagian terbaiknya adalah Anda memiliki semuanya dalam satu ruang kerja.

Ini sebagian besar digunakan di bidang akademik, tetapi masih merupakan pilihan tepat untuk membangun fondasi yang mendalam pada konsep ilmu data.

Satu-satunya kelemahan MATLAB adalah bahwa itu adalah perangkat lunak berbayar, jadi Anda akan menggunakan bahasa ini sebagian besar jika Anda terdaftar di universitas atau sudah menggunakannya di pekerjaan Anda.

Periksa daftar sumber daya MathWorks resmi untuk memulai jalur pembelajaran Anda hari ini.

C++

Untuk menyelesaikan daftar ini, kami memiliki C++. Meskipun ini terutama digunakan untuk membuat aplikasi dan sistem operasi, kami tidak dapat melihat ledakan ilmu data modern tanpanya.

Ilmuwan data lebih memilih bahasa yang mudah digunakan dan men-debug seperti Python atau R karena mereka tidak ingin menghabiskan waktu untuk memperbaiki beberapa bug C/C++ yang aneh.

Namun, C++ memiliki peran utama dalam ilmu data karena banyak perpustakaan yang digunakan dalam bahasa lain ditulis di dalamnya. Membuat model pembelajaran mesin membutuhkan upaya komputasi, jadi menggunakan bahasa yang efisien seperti C++ masuk akal.

Jika Anda ingin berpartisipasi dalam industri data science dengan mengembangkan library untuk bahasa lain, C++ mungkin bisa menjadi pilihan yang tepat.

Kesimpulan

Dalam posting ini, kami menjelajahi bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan untuk ilmu data. Bidang ini berkembang pesat dan hari ini adalah saat yang tepat untuk memulai karir Anda sebagai ilmuwan data.

Jika Anda baru memulai, saya sarankan Anda mulai dengan Python, atau R. Setelah Anda memiliki pengalaman nyata dalam membuat proyek, Anda dapat mulai memperluas perangkat Anda dengan mempelajari bahasa lain seperti Julia atau Scala.

Apa pun yang Anda pilih, ingatlah bahwa membuat portofolio adalah cara untuk mendapatkan pekerjaan bergaji tinggi di bidang teknologi, tetapi Anda harus mulai dari sesuatu. Bagaimana dengan sumber belajar ilmu data ini?

Selamat Mengkode!