10 Bahasa Pemrograman Teratas untuk Dipelajari untuk Ilmu Data

Ilmu data adalah salah satu bidang terpanas di domain teknologi saat ini. Meskipun merupakan bidang yang baru muncul, ilmu data telah melahirkan banyak profil pekerjaan yang unik dengan deskripsi pekerjaan yang menarik. Yang lebih menarik lagi adalah para calon dari berbagai disiplin ilmu – statistik, pemrograman, ilmu perilaku, ilmu komputer, dll. – dapat meningkatkan keterampilan untuk memasuki domain ilmu data. Namun, untuk pemula, perjalanan awal mungkin akan sedikit menakutkan jika tidak tahu harus mulai dari mana.

Di upGrad, kami telah membimbing siswa dari berbagai latar belakang pendidikan dan profesional di seluruh dunia dan membantu mereka memasuki dunia ilmu data. Jadi, percayalah kepada kami ketika kami mengatakan bahwa memulai perjalanan ilmu data Anda dengan mempelajari tentang alat perdagangan selalu yang terbaik. Saat ingin menguasai ilmu data, kami sarankan Anda mulai dengan bahasa pemrograman.

Sekarang muncul pertanyaan penting – bahasa pemrograman mana yang harus dipilih?

Mari kita cari tahu!

Bahasa pemrograman terbaik untuk Ilmu Data

Peran pemrograman dalam Ilmu Data umumnya datang ketika Anda perlu melakukan beberapa angka atau membuat model statistik atau matematika. Namun, tidak semua bahasa pemrograman diperlakukan sama – beberapa bahasa sering kali lebih disukai daripada yang lain dalam hal memecahkan tantangan Ilmu Data.

Dengan mengingat hal itu, berikut adalah daftar 10 bahasa pemrograman. Bacalah sampai akhir, dan Anda akan memiliki kejelasan tentang bahasa pemrograman apa yang paling sesuai dengan tujuan ilmu data Anda.

1. Python

Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang lebih populer di kalangan Ilmu Data. Ini karena Python dapat melayani beragam kasus penggunaan ilmu data. Ini adalah bahasa pemrograman masuk untuk tugas-tugas yang terkait dengan analisis data, pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, dan banyak bidang lainnya di bawah payung ilmu data.

Python hadir dengan perpustakaan khusus yang kuat untuk tugas-tugas tertentu, membuatnya lebih mudah untuk digunakan. Dengan menggunakan perpustakaan ini, Anda dapat melakukan tugas-tugas penting seperti penambangan data, pengumpulan, analisis, visualisasi, pemodelan, dll.

Hal hebat lainnya tentang Python adalah komunitas pengembang yang kuat yang akan memandu Anda melalui kemungkinan situasi dan tugas yang menantang. Anda tidak akan pernah dibiarkan tanpa jawaban dalam hal pemrograman Python – seseorang dari komunitas akan selalu ada untuk membantu memecahkan masalah Anda.

Sebagian besar digunakan untuk: Meskipun Python memiliki pustaka khusus untuk tugas yang berbeda, kasus penggunaan utamanya adalah otomatisasi. Anda dapat menggunakan Python untuk mengotomatiskan berbagai tugas dan menghemat banyak waktu.

Yang baik dan yang buruk: Komunitas pengembang yang aktif adalah salah satu alasan terbesar mengapa calon programmer dan profesional berpengalaman menyukai Python dan mengarahkannya ke sana. Selain itu, Anda mendapatkan banyak alat sumber terbuka yang terkait dengan visualisasi, pembelajaran mesin, dan lainnya untuk membantu Anda dengan berbagai tugas ilmu data. Tidak banyak kekurangan untuk bahasa ini, kecuali bahwa bahasa ini relatif lebih lambat daripada banyak bahasa lain yang ada dalam daftar ini – terutama dalam hal waktu komputasi.

2. R

Dalam hal popularitas, R adalah yang kedua setelah Python untuk bekerja dengan tantangan ilmu data. Ini adalah bahasa yang mudah dipelajari yang mendorong lingkungan komputasi yang sempurna untuk statistik dan pemrograman grafis.

Hal-hal seperti pemodelan matematika, analisis statistik, dan visualisasi sangat mudah dilakukan dengan bahasa pemrograman R. Semua ini telah menjadikan bahasa ini sebagai prioritas bagi para ilmuwan data di seluruh dunia. Selanjutnya, R dapat dengan mulus menangani kumpulan data yang besar dan kompleks, menjadikannya bahasa yang cocok untuk menangani masalah yang timbul dari tumpukan data yang terus meningkat. Komunitas pengembang yang aktif mendukung R, dan Anda akan belajar banyak dari rekan-rekan Anda begitu Anda memulai perjalanan R!

Banyak digunakan untuk: R adalah bahasa yang paling terkenal untuk pemodelan statistik dan matematika.

Baik dan buruk: R adalah bahasa pemrograman open-source yang hadir dengan sistem pendukung yang solid, paket yang beragam, visualisasi data yang berkualitas, serta operasi pembelajaran mesin. Namun, dalam hal kontra, faktor keamanan menjadi perhatian dengan bahasa pemrograman R.

3. Jawa

Java adalah bahasa pemrograman yang tidak perlu diperkenalkan. Ini telah digunakan oleh bisnis top untuk pengembangan perangkat lunak, dan hari ini, digunakan di dunia ilmu data. Java membantu dengan analisis, penambangan, visualisasi, dan pembelajaran mesin.

Java membawa serta kekuatan untuk membangun aplikasi web dan desktop yang kompleks dari nol. Ini adalah mitos umum bahwa Java adalah bahasa untuk pemula. Sejujurnya, Java cocok untuk setiap tahap karir Anda. Di bidang Ilmu Data, dapat digunakan untuk pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, analisis data, dan penambangan data.

Sebagian besar digunakan untuk: Java telah banyak digunakan untuk membuat aplikasi perusahaan ujung ke ujung untuk seluler dan desktop.

Yang baik dan buruk: Java jauh lebih cepat daripada pesaingnya karena kemampuan pengumpul sampahnya. Dengan demikian, ini adalah pilihan ideal untuk membangun perangkat lunak berkualitas tinggi yang dapat diskalakan. Bahasa ini sangat portabel, dan menawarkan pendekatan tulis sekali, jalankan di mana saja (WORA). Pada sisi negatifnya, Java adalah bahasa yang sangat terstruktur dan disiplin. Itu tidak sefleksibel Python atau Scala. Jadi, memahami sintaks dan dasar-dasarnya cukup menantang.

4. C/C++

C ++ dan C keduanya bahasa yang sangat penting dalam hal pemahaman dasar-dasar pemrograman dan ilmu komputer. Dalam konteks ilmu data juga, bahasa-bahasa ini sangat berguna. Ini karena sebagian besar bahasa, kerangka kerja, dan alat baru menggunakan C atau C++ sebagai basis kodenya.

C dan C++ lebih disukai untuk ilmu data karena kemampuan kompilasi datanya yang cepat. Dalam hal ini, mereka menawarkan lebih banyak perintah kepada pengembang. Menjadi bahasa tingkat rendah, mereka memungkinkan pengembang untuk menyempurnakan berbagai aspek pemrograman mereka sesuai kebutuhan mereka.

Sebagian besar digunakan untuk: C dan C++ digunakan untuk proyek yang berfungsi tinggi dengan persyaratan skalabilitas.

Baik dan buruk: Kedua bahasa ini sangat cepat dan merupakan satu-satunya bahasa yang dapat mengkompilasi GB data dalam waktu kurang dari satu detik. Pada sisi negatifnya, mereka datang dengan kurva belajar yang curam. Namun, jika Anda dapat menguasai C atau C++, Anda akan menemukan semua bahasa lain relatif mudah, dan Anda akan membutuhkan lebih sedikit waktu untuk menguasainya!

5. SQL

Singkatan dari Structured Query Language, SQL adalah peran penting jika Anda berurusan dengan database terstruktur. SQL memberi Anda akses ke berbagai statistik dan data, yang sangat baik untuk proyek ilmu data.

Database sangat penting untuk ilmu data, dan begitu juga SQL untuk query database untuk menambah, menghapus, atau memanipulasi item. SQL umumnya digunakan untuk database relasional. Ini didukung oleh sejumlah besar pengembang yang mengerjakannya.

Sebagian besar digunakan untuk: SQL adalah bahasa masuk untuk bekerja dengan database relasional terstruktur dan menanyakannya.

Baik dan buruk: SQL, karena non-prosedural, tidak memerlukan konstruksi pemrograman tradisional. Ini memiliki sintaks sendiri, membuatnya jauh lebih mudah untuk dipelajari daripada kebanyakan bahasa pemrograman lainnya. Anda tidak perlu menjadi seorang programmer untuk menguasai SQL. Adapun kontra, SQL memiliki antarmuka yang kompleks yang mungkin tampak menakutkan bagi pemula pada awalnya.

Pelajari kursus analisis data online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

6. MATLAB

MATLAB telah lama menjadi salah satu alat bantu dalam hal komputasi statistik atau matematika. Anda dapat menggunakan MATLAB untuk membuat antarmuka pengguna dan mengimplementasikan algoritme Anda. Grafik bawaannya cukup bervariasi dan sangat berguna untuk mendesain antarmuka pengguna. Anda dapat menggunakan grafik bawaan untuk membuat visualisasi dan plot data.

Bahasa ini sangat berguna untuk ilmu data karena berperan dalam memecahkan masalah Deep Learning.

Sebagian besar digunakan untuk: MATLAB menemukan jalannya paling umum dalam aljabar linier, analisis numerik, dan pemodelan statistik, untuk beberapa nama.

Baik dan buruk: MATLAB menawarkan kemandirian platform yang lengkap dengan perpustakaan besar fungsi bawaan untuk mengerjakan banyak masalah pemodelan matematika. Anda dapat membuat antarmuka pengguna, visualisasi, dan plot yang mulus untuk membantu menjelaskan data Anda. Namun, sebagai bahasa yang ditafsirkan, itu akan cenderung lebih lambat daripada banyak bahasa lain (dikompilasi) dalam daftar. Selanjutnya, ini bukan bahasa pemrograman gratis.

7. Skala

Ini adalah bahasa pemrograman tujuan umum yang sangat kuat yang memiliki perpustakaan khusus untuk ilmu data. Karena mudah dipelajari, Scala adalah pilihan ideal bagi banyak calon ilmu data yang baru memulai perjalanan mereka.

Scala nyaman untuk bekerja dengan kumpulan data besar. Ia bekerja dengan mengkompilasi kodenya menjadi bytecode dan kemudian menjalankannya pada VM (Mesin Virtual). Karena proses kompilasi ini, Scala memungkinkan interoperabilitas tanpa batas dengan Java – membuka kemungkinan tanpa batas bagi para profesional ilmu data.

Anda dapat menggunakan Scala dengan Spark dan menangani data yang disimpan tanpa gangguan. Lebih lanjut, berkat dukungan konkurensi, Scala adalah alat bantu untuk membangun aplikasi dan kerangka kerja ilmu data berkinerja tinggi seperti Hadoop. Scala hadir dengan lebih dari 175k perpustakaan yang menawarkan fungsionalitas tanpa akhir. Anda dapat menjalankannya di salah satu IDE pilihan Anda seperti VS Code, Sublime Text, Atom, IntelliJ, atau bahkan browser Anda.

Sebagian besar digunakan untuk: Scala menemukan penggunaannya untuk proyek yang melibatkan kumpulan data skala besar dan untuk membangun kerangka kerja dengan fungsionalitas tinggi.

Baik dan buruknya: Scala jelas merupakan bahasa yang mudah dipelajari – terutama jika Anda pernah memiliki pengalaman dengan pemrograman sebelumnya. Ini fungsional, terukur, dan membantu dalam memecahkan banyak masalah Ilmu Data. Kekurangannya adalah Scala didukung oleh sejumlah pengembang terbatas. Meskipun Anda dapat menemukan banyak pengembang Java, menemukan pengembang Scala untuk membantu Anda mungkin sulit.

8. JavaScript

Meskipun JavaScript paling sering digunakan untuk pengembangan web full-stack, JavaScript juga menemukan aplikasi dalam ilmu data. Jika Anda terbiasa dengan JavaScript, Anda dapat memanfaatkan bahasa tersebut untuk membuat visualisasi yang mendalam dari data Anda – yang merupakan cara terbaik untuk menyajikan data Anda dalam bentuk cerita.

JavaScript lebih mudah dipelajari daripada banyak bahasa lain dalam daftar, tetapi Anda harus ingat bahwa JS lebih merupakan bantuan daripada bahasa utama untuk ilmu data. Ini dapat berfungsi sebagai alat ilmu data yang terpuji karena serbaguna dan efektif. Jadi, sementara Anda dapat terus menguasai JavaScript, cobalah untuk memiliki setidaknya satu bahasa pemrograman lagi di gudang senjata Anda – yang dapat Anda gunakan terutama untuk operasi ilmu data.

Sebagian besar digunakan untuk: Dalam Ilmu Data, JavaScript digunakan untuk visualisasi data. Jika tidak, ia akan digunakan dalam pengembangan aplikasi web.

Baik dan buruk: JavaScript membantu Anda membuat visualisasi yang sangat mendalam yang menyampaikan wawasan data – ini adalah komponen yang sangat penting dari proses analisis data. Namun, bahasa tersebut tidak memiliki paket khusus ilmu data sebanyak bahasa lain dalam daftar.

Kesimpulannya

Belajar bahasa pemrograman seperti belajar memasak. Ada begitu banyak yang harus dilakukan, begitu banyak hidangan untuk dipelajari, dan begitu banyak rasa untuk ditambahkan. Jadi, membaca resep saja tidak akan ada gunanya. Anda harus melanjutkan dan membuat hidangan pertama itu – tidak peduli seberapa buruk atau baik hasilnya. Demikian juga, tidak peduli bahasa pemrograman mana yang Anda putuskan untuk digunakan, idenya adalah untuk terus mempraktikkan konsep yang Anda pelajari. Terus kerjakan proyek kecil sambil belajar bahasa. Ini akan membantu Anda melihat hasilnya secara real-time.

Jika Anda membutuhkan bantuan profesional, kami di sini untuk Anda. Program Sertifikat Profesional upGrad dalam Ilmu Data untuk Pengambilan Keputusan Bisnis dirancang untuk mendorong Anda menaiki tangga dalam Perjalanan Ilmu Data Anda. Kami juga menawarkan Program PG Eksekutif dalam Ilmu Data , bagi mereka yang tertarik bekerja dengan model matematika untuk mereplikasi perilaku manusia menggunakan jaringan saraf dan teknologi canggih lainnya.

Jika Anda mencari kursus yang lebih komprehensif untuk menyelami lebih dalam nuansa Ilmu Komputer, kami memiliki kursus Master of Science dalam Ilmu Komputer . Lihat deskripsi kursus ini dan pilih salah satu yang paling sesuai dengan tujuan karir Anda!

Jika Anda sedang mencari perubahan karir dan mencari bantuan profesional – upGrad hanya untuk Anda. Kami memiliki basis pelajar 85+ negara yang solid, 40.000+ pelajar berbayar secara global, dan 500.000+ profesional yang senang bekerja. Bantuan karir 360 derajat kami, dikombinasikan dengan paparan belajar dan bertukar pikiran dengan siswa global, memungkinkan Anda memanfaatkan pengalaman belajar Anda sebaik mungkin. Hubungi kami hari ini untuk daftar kursus yang dikurasi seputar Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, Manajemen, Teknologi, dan banyak lagi lainnya!