Bahasa Pemrograman Ilmu Data Teratas

Jika Anda mempertimbangkan untuk berkarir di bidang ilmu data, Anda harus terlebih dahulu menguasai berbagai bahasa pemrograman ilmu data .

Ilmu data adalah bidang studi yang menggabungkan matematika, statistik, keterampilan pemrograman, dan keahlian domain untuk menarik wawasan yang bermakna dari volume data yang besar. Ilmuwan data menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menghasilkan sistem kecerdasan buatan (AI) yang mampu melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia.

Ilmu data mencakup berbagai disiplin ilmu dan menggunakan berbagai alat, perpustakaan, dan bahasa pemrograman untuk mengekstraksi nilai dari data. Karena pemrograman adalah salah satu keterampilan penting bagi seorang data scientist, bahasa pemrograman data science patut untuk ditelusuri. Namun, memulai pengkodean bisa terasa menakutkan, terutama jika Anda tidak memiliki pengalaman sebelumnya.

Artikel ini akan melihat beberapa bahasa pemrograman terbaik untuk ilmu data dan menyoroti kekuatannya.

Bahasa Pemrograman Terbaik untuk Ilmu Data

Berikut adalah 10 bahasa terbaik untuk ilmu data untuk membantu Anda menguasai karir ilmu data Anda.

1. Piton

Python adalah bahasa pemrograman open-source, berorientasi objek, tujuan umum dengan aplikasi dalam ilmu data, pengembangan web, pengembangan video game, dan domain lainnya. Peringkat #1 di PYPL dan #2 di indeks TIOBE , Python memiliki sintaks yang sederhana dan mudah dipelajari, struktur data tingkat tinggi bawaan, dan pengetikan dan penjilidan yang dinamis.

Selain itu, ekosistem pustaka Python yang kaya, paket yang kuat, dan dukungan komunitas yang kuat menjadikannya ideal untuk operasi sains data, mulai dari prapemrosesan data dan analisis statistik hingga visualisasi dan penerapan model AI dan ML. Beberapa pustaka Python yang banyak digunakan untuk ilmu data dan pembelajaran mesin termasuk panda, NumPy, sci-kit-learn, Matplotlib, Keras, dan TensorFlow.

2.R

R muncul sebagai salah satu bahasa pemrograman sains data, dengan peringkat #7 dalam indeks PYPL . R adalah bahasa pemrograman mudah yang dirancang khusus untuk ilmu data. Ini adalah open-source, bahasa dan lingkungan khusus domain untuk komputasi statistik dan grafik. R sangat dapat diperluas dan menawarkan teknik statistik dan grafis yang luas, termasuk uji statistik klasik, pemodelan linier dan non-linier, klasifikasi, dan analisis deret waktu, untuk beberapa nama.

Salah satu manfaat menggunakan R adalah Anda dapat dengan mudah membuat plot kualitas publikasi yang dirancang dengan baik dengan rumus dan simbol matematika. R mengkompilasi dan berjalan pada sistem UNIX, Windows, dan macOS.

3. Jawa

Peringkat #3 dalam indeks TIOBE dan #2 dalam indeks PYPL , Java adalah bahasa pemrograman berorientasi objek tujuan umum yang digunakan untuk penambangan data, analisis data, pembelajaran mesin, pengembangan sistem tertanam, dll. Ekosistem Java dikenal dengan efisiensi, kinerja, dan kemampuannya untuk membangun aplikasi kompleks dari bawah ke atas. Namun, beberapa tahun terakhir telah melihat bahasa pemrograman populer membuat tanda dalam ilmu data.

Berkat Java Virtual Machine (JVM), Java menyediakan kerangka kerja yang efisien dan tangguh untuk alat big data populer seperti Spark, Hadoop, dan Scala. Kemampuan bahasa berkinerja tinggi secara ideal cocok untuk melakukan operasi data yang menuntut persyaratan pemrosesan yang kompleks dan penyimpanan yang besar.

4.JavaScript

JavaScript (JS) adalah bahasa serbaguna, multi-paradigma peringkat #3 dan #7 masing-masing dalam indeks PYPL dan TIOBE . Sementara JS paling dikenal sebagai bahasa scripting untuk membangun halaman web yang kaya dan interaktif, JS juga digunakan di lingkungan non-browser seperti Adobe Acrobat, Node.js, dan Apache CouchDB. Baru-baru ini, JS juga mendapatkan popularitas di sektor ilmu data.

Bahasa pemrograman yang ringan dan ditafsirkan mendukung pembelajaran mesin populer dan perpustakaan pembelajaran mendalam seperti Keras dan TensorFlow dan alat visualisasi seperti D3. Popularitas JS yang meluas di komunitas pengembang web menjadikannya media yang sangat baik untuk pemrogram front dan back-end yang ingin menjelajahi berbagai aspek ilmu data.

Pelajari ilmu data untuk mendapatkan keunggulan atas pesaing Anda

5.C/C++

C adalah bahasa pemrograman prosedural yang bergantung pada mesin, dan kerabat dekatnya, C ++, adalah bahasa pemrograman berorientasi objek. Meskipun kedua bahasa tersebut memiliki sintaks dan struktur kode yang serupa, C++ adalah superset dari C dengan fitur seperti penanganan pengecualian dan pustaka yang kaya. Selain itu, C adalah salah satu bahasa pemrograman paling awal, dengan sebagian besar bahasa modern menggunakan C/C++ sebagai basis kodenya. C dan C++ bermanfaat untuk aplikasi ilmu data karena kemampuannya untuk kompilasi data yang cepat. Sifat C dan C++ tingkat rendah memfasilitasi penyesuaian aplikasi yang mudah yang tidak mungkin dilakukan jika tidak. C/C++ adalah yang terbaik untuk proyek dengan persyaratan kinerja dan skalabilitas yang masif.

Webinar Ilmu Data Eksklusif upGrad untuk Anda –

Tonton Webinar kami tentang Bagaimana Membangun Pola Pikir Digital & Data?

6. SQL

Structured Query Language (SQL) adalah bahasa khusus domain untuk mengambil dan mengelola data dalam database relasional. Semua sistem manajemen database relasional (RDMS) seperti MS Access, MySQL, Sybase, Oracle, SQL Server, dan PostgreSQL menggunakan SQL sebagai bahasa database standar mereka. Meskipun basis data relasional ini memiliki perbedaan yang halus, sintaks kueri dasarnya sangat mirip, menjadikan SQL pilihan serbaguna.

Dengan demikian, kueri basis data memerlukan pengetahuan SQL yang baik, dan karena SQL memberikan akses ke data dan statistik, ini adalah sumber daya penting bagi ilmuwan data. Selain itu, SQL memiliki sintaks deklaratif yang sederhana, membuatnya relatif mudah dipelajari dibandingkan dengan bahasa lain.

7. Skala

Scala adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi tujuan umum dengan fitur pemrograman fungsional dan berorientasi objek. Scala berjalan di Java Virtual Machine, memungkinkan pengguna untuk secara bebas menumpuk Java dan Scala untuk integrasi tanpa batas. Selain itu, runtime JavaScript dan JVM-nya membantu membangun sistem berkinerja tinggi dengan akses ke ekosistem perpustakaan yang kuat.

Scala ideal untuk menangani kumpulan data bervolume besar, sehingga cocok untuk data besar dan pembelajaran mesin. Saat digunakan dengan Spark, Scala dapat menangani data silo dalam jumlah besar. Selain itu, Scala sempurna untuk membuat kerangka kerja ilmu data berkinerja tinggi seperti Hadoop.

Periksa AS - Program Ilmu Data kami

8.Julia

Dirilis pada tahun 2011, Julia adalah salah satu bahasa sains data termuda dalam daftar ini dan bahasa yang popularitasnya meningkat. Julia adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang dinamis dengan kemudahan Python dan kecepatan C/C++. Bagus untuk analisis numerik dan komputasi ilmiah, beberapa aplikasi awal Julia adalah dalam biologi, kimia, dan pembelajaran mesin. Meskipun Julia adalah bahasa pemrograman tujuan umum untuk pengembangan game, pengembangan web, dan sejenisnya, secara luas dianggap sebagai bahasa generasi berikutnya untuk ilmu data dan pembelajaran mesin. Ini adalah bahasa pemrograman serbaguna yang mendukung komputasi paralel dan terdistribusi dengan kemampuan untuk berfungsi sebagai bahasa pemrograman tingkat rendah bila diperlukan.

9. MATLAB

Seperti Julia, MATLAB adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi generasi keempat untuk komputasi numerik. Awalnya digunakan dalam akademisi dan penelitian ilmiah, MATLAB menyediakan alat operasi matematika dan statistik yang kuat, ideal untuk aplikasi ilmu data. MATLAB memungkinkan pengguna untuk memplot fungsi dan data, melakukan manipulasi matriks, menganalisis data, mengimplementasikan algoritme, membuat model, dll. Namun, salah satu kelemahan MATLAB yang signifikan adalah kepemilikannya. Jadi, apakah Anda ingin menggunakan MATLAB untuk keperluan pribadi, akademik, atau bisnis, Anda harus membeli lisensinya.

10. Cepat

Ciptaan Apple Inc., Swift adalah bahasa pemrograman yang tangguh dan intuitif untuk iOS, macOS, iPadOS, watchOS, dan tvOS. Ini cepat, aman, dan interaktif, dengan kode yang dioptimalkan dan dikompilasi untuk memaksimalkan perangkat keras modern. Swift dapat dioperasikan dengan Python dan kompatibel dengan TensorFlow dengan sintaks yang modern dan ringan.

Swift tidak lagi terbatas pada sistem iOS dan bekerja pada platform Linux. Ini menyediakan berbagai perpustakaan untuk perhitungan numerik, pemrosesan sinyal digital, fungsi matematika matriks kinerja tinggi, membangun model pembelajaran mesin, dan banyak lagi.

Membungkus

Meskipun ada beberapa bahasa sains data , memilih yang terbaik untuk jalur karier sains data Anda bisa sangat membingungkan. Pertimbangkan faktor-faktor berikut sebelum memilih bahasa pemrograman yang ingin Anda gunakan:

• Tujuan yang ingin Anda capai
• Bagaimana ilmu data dapat membantu Anda menjalankan tugas yang ada
• Pengalaman Anda dengan pemrograman
• Keahlian Anda dalam bahasa pemrograman yang sudah Anda ketahui

Jika Anda ingin memulai karir Ilmu Data Anda, lihat Master of Science upGrad dalam Ilmu Data bekerja sama dengan Universitas John Moores. Ini adalah program online 20 bulan yang dikemas dengan konten pembelajaran yang ketat namun menarik, sesi langsung, studi kasus, proyek, dan sesi pelatihan dengan pakar industri. Program ini mencakup lebih dari 14 bahasa dan alat pemrograman, termasuk Python, MySQL, Hadoop, Tableau, dll.

Daftar hari ini untuk mendapatkan manfaat eksklusif upGrad seperti dukungan pembelajaran 360 derajat, pembelajaran rekan, dan jaringan industri.