Julia vs R - Mana yang Sebaiknya Anda Pelajari?

Menavigasi kerumitan berbagai bahasa pemrograman bisa terasa melelahkan, apalagi jika Anda baru memasuki dunia data science dan analitik. Dua bahasa yang kerap dibandingkan adalah Julia dan R. Dalam artikel ini, kami membahas elemen utama dari bahasa pemrograman Julia vs R yang membedakannya satu sama lain serta pasar kerja saat ini untuk masing-masing keterampilan.

Gambaran Umum Julia dan R

Bahasa pemrograman R adalah perangkat lunak statistik khusus yang telah ada hampir 30 tahun. Ini adalah bahasa pemrograman yang matang dengan paket-paket yang memungkinkan Anda melakukan hampir apa pun yang Anda inginkan. Namun, R terutama digunakan untuk aplikasi statistik, termasuk data science dan hampir semua bentuk analisis serta manipulasi data. Kami memiliki kursus Pengantar R yang akan membantu Anda cepat memahami dasar-dasarnya.

Untuk pemrograman tujuan umum, orang biasanya beralih ke bahasa lain alih-alih R. Salah satunya adalah Julia, bahasa pemrograman yang jauh lebih baru yang baru ada sekitar 10 tahun. Julia mengkhususkan diri pada semua bentuk pemrograman ilmiah namun juga memungkinkan pemrograman tujuan umum. Keunggulan utama Julia adalah kecepatannya. Ia mampu menangani data berukuran besar dan komputasi kompleks dengan kecepatan sangat tinggi sambil tetap mudah digunakan. Untuk pengantar Julia, lihat kursus kami.

Memilih Bahasa Pemrograman

Saat memasuki bidang data seperti data science, analitik data, atau statistika, Anda perlu memilih bahasa pemrograman untuk dipelajari. Keputusan ini bergantung pada banyak faktor, seperti industri yang ingin Anda masuki dan sifat pekerjaan Anda. Anda dapat membaca tentang bahasa pemrograman teratas untuk data scientist dalam artikel terpisah.

Namun, bagian penting dari memilih bahasa pemrograman adalah segera mulai. Tidak ada bahasa yang sempurna untuk menyelesaikan setiap jenis masalah. Beberapa bahasa lebih baik atau lebih efisien untuk masalah tertentu. Oleh karena itu, kemungkinan besar Anda perlu mempelajari lebih dari satu bahasa pemrograman dan alat lainnya sepanjang karier Anda di bidang data.

Fokus pada satu bahasa pemrograman dalam satu waktu juga penting agar Anda bisa menguasainya lebih cepat daripada mencoba mempelajari beberapa bahasa sekaligus.

Bahasa yang sangat baik untuk dipelajari pertama kali adalah R. Namun, Julia kian menjadi penantang kuat yang patut dipertimbangkan oleh pemrogram atau analis baru maupun berpengalaman. Kami memiliki postingan blog terpisah tentang kebangkitan Julia dan apakah layak dipelajari.

Perbandingan Julia vs R

Baik Julia maupun R adalah bahasa pemrograman khusus yang dirancang untuk menganalisis dan memanipulasi data. Ini menjadikannya pilihan yang baik bagi data scientist, analis data, dan statistisi.

Pada bagian ini, kami membahas empat elemen utama dari bahasa-bahasa ini yang membedakannya satu sama lain:

• IDE dan Notebook
• Sintaks
• Paket
• Sumber Daya dan Dukungan

IDE dan Notebook

Interactive Development Environment (IDE) adalah aplikasi untuk menulis, menguji, dan men-debug kode, sering kali dalam satu antarmuka grafis. IDE menawarkan banyak fitur yang membantu Anda mengembangkan aplikasi dan solusi baru dengan lebih cepat.

IDE yang paling umum adalah Visual Studio Code, atau disingkat VSCode. Anda dapat menambahkan ekstensi buatan komunitas ke VSCode yang mendukung hampir semua bahasa pemrograman, termasuk Julia dan R. Namun, VSCode adalah IDE yang paling populer di kalangan pengguna Julia dengan ekstensi Julia untuk VSCode.

R-Studio adalah IDE yang telah menjadi sinonim dengan bahasa pemrograman R. Hampir tidak ada programmer R yang tidak menggunakan, atau setidaknya pernah mencoba, R-Studio sebagai IDE mereka. R-Studio juga mendukung bahasa lain, seperti Julia dan Python. Lihat panduan R-Studio lengkap kami untuk informasi lebih lanjut.

Untuk notebook, Anda dapat menggunakan Jupyter Notebook untuk Julia dan R. Nama Jupyter sebenarnya merupakan singkatan dari Julia, Python, dan R. Anda bisa melihat lembar contekan Jupyter kami untuk mempelajari lebih lanjut tentang aplikasi notebook ini.

Walau Jupyter telah menjadi hal umum dalam data science, ada beberapa kelemahan, khususnya terkait kontrol versi dan reaktivitas. Di sinilah R dan Julia dapat menggunakan perangkat lunak notebook yang lebih khusus yang sering kali mengatasi kelemahan tersebut.

IDE R-Studio menawarkan format file R Markdown yang memungkinkan Anda menulis kode dalam notebook. Julia, di sisi lain, memiliki perangkat lunak notebook khusus berupa paket bernama Pluto. Notebook Pluto bersifat reaktif dan interaktif, memastikan sel kode selalu mutakhir dan memungkinkan Anda menambahkan elemen interaktif seperti penggeser dan kotak input.

Sintaks

Julia dan R memiliki sintaks yang serupa karena keduanya adalah bahasa pemrograman bertipe dinamis dan diinterpretasikan dengan struktur kontrol yang sama seperti loop dan logika kondisional. Anda dapat menggunakan lembar contekan ini untuk merujuk sintaks kedua bahasa tersebut dengan cepat dan mudah:

• Lembar contekan dasar Julia
• Lembar contekan dasar R

Namun, ada dua aspek utama sintaks yang perlu Anda pertimbangkan saat membandingkan R dan Julia:

• Single vs multiple dispatch
• Vektorisasi

R menggunakan pendekatan pemrograman berorientasi objek melalui dua sistem bernama S3 dan S4. Implementasi awal R menggunakan single dispatch dalam sistem S3 untuk mengidentifikasi metode yang paling sesuai berdasarkan kelas argumen pertama pada suatu fungsi. Namun, sistem S4 yang baru menggunakan multiple dispatch, di mana tipe-tipe dicocokkan saat memilih metode yang paling tepat untuk dipanggil.

Multiple dispatch terintegrasi dalam desain Julia, dengan implementasi yang sangat intuitif dan sangat cepat.

Selain itu, tidak perlu menulis kode tervektorisasi di Julia karena ia sudah sangat cepat tanpa vektorisasi. Namun, vektorisasi merupakan kebutuhan di R untuk meningkatkan kecepatan dan performa.

Paket

Ada hampir 19.000 paket di repositori CRAN yang menampung semua paket R yang tersedia. Jumlah paket yang mengesankan! Karena R telah ada selama beberapa dekade, ada banyak waktu bagi pengguna dan pakar R untuk membangun dan mengirimkan paket mereka sendiri. Hal ini membuat R menjadi bahasa yang sangat serbaguna, mampu menyediakan solusi untuk banyak masalah.

Di sisi lain, ada lebih dari 7.400 paket yang terdaftar di registri umum Julia. Karena Julia relatif muda, ia masih membutuhkan waktu untuk menyamai bahasa yang matang seperti R.

Baik R maupun Julia memungkinkan Anda memanggil fungsi satu sama lain dan dari bahasa lain seperti Python. Contoh yang baik adalah paket Python populer untuk deep learning, Keras, yang dapat dipanggil dari R dan Julia. Namun, kekurangannya adalah Anda kehilangan sebagian manfaat dari bahasa asal paket tersebut. Misalnya, jika Anda memanggil paket Python dari Julia, Anda akan kehilangan kecepatan luar biasa dan multiple dispatch milik Julia.

Selain itu, R dan Julia sama-sama menangani manajemen paket dengan sangat baik. R memiliki pustaka khusus untuk manajemen paket dan dependensi — Packrat dan renv. Keduanya memungkinkan Anda membuat lingkungan proyek terisolasi dan melacak dependensi paket.

Julia memiliki manajer paket bawaan bernama Pkg, yang menangani instalasi, pembaruan, dan penghapusan paket. Pkg memungkinkan paket dikelola dalam lingkungan lokal tempat Anda bekerja. Semuanya disimpan dalam file manifest lokal yang juga dapat dikendalikan versinya. Namun, hal terbaik dari manajemen paket dengan Pkg di Julia adalah lingkungan yang dapat ditumpuk. Artinya, Anda dapat menggunakan paket dan dependensinya dari lingkungan lain di dalam lingkungan tempat Anda bekerja.

Sumber Daya dan Dukungan

Karena popularitas dan adopsi R yang luas, tersedia jauh lebih banyak sumber daya dan dukungan komunitas dibandingkan Julia. Sebagai contoh, kami membandingkan jumlah pertanyaan aktif saat ini (pada saat penulisan) di Stack Overflow antara Julia dan R — sekitar 470.000 untuk R dan hanya sekitar 11.000 untuk Julia. Ini menunjukkan perbedaan besar dalam jumlah pengguna masing-masing bahasa.

Namun, kini sudah banyak sumber daya tentang Julia, dan jumlahnya terus bertambah seiring pertumbuhan basis pengguna dan popularitas bahasa ini. Komunitas Julia juga sangat aktif dan terbuka bagi pengguna baru. Hal ini tercermin dari persentase pertanyaan yang belum terjawab saat ini di Stack Overflow antara Julia dan R — sekitar 26% untuk R dan hanya 15% untuk Julia.

Tabel Perbandingan R vs Julia

Kami telah merangkum informasi tentang kedua bahasa ke dalam tabel untuk membantu Anda memahami persamaan dan perbedaan utamanya:

Tabel ini memberikan gambaran tingkat tinggi tentang perbedaan utama antara Julia dan R. Perlu dicatat bahwa ini bukan daftar lengkap semua perbedaan antara keduanya dan mungkin ada faktor lain yang perlu dipertimbangkan saat memilih antara Julia dan R untuk proyek tertentu.

Pasar Kerja untuk Julia dan R

R jauh lebih banyak diadopsi di dunia akademik dan bisnis dibandingkan Julia, sehingga akan jauh lebih mudah menemukan pekerjaan jika Anda dapat menunjukkan kemahiran menggunakan bahasa pemrograman R.

Walaupun lebih sedikit bisnis yang menggunakan Julia dalam proyek data science dan analitik, bahasa pemrograman Julia mulai semakin populer. Kami memiliki postingan blog yang membahas aplikasi pemrograman Julia. Lihat jika Anda ingin mengetahui penggunaan Julia saat ini. Kini bisnis mulai menyadari manfaat besar menggunakan Julia untuk mengembangkan solusi bagi masalah mereka. Hal ini terutama terlihat dari potensi penghematan biaya saat menjalankan kode Julia di produksi berkat kecepatan dan performanya yang impresif.

Untuk mendapatkan gambaran prospek kerja untuk masing-masing keterampilan ini, kami membandingkan jumlah lowongan pekerjaan (menurut LinkedIn) di AS untuk R dan Julia ketika dicantumkan sebagai persyaratan keterampilan. Saat ini ada lebih dari 150.000 posisi terbuka untuk R dan hanya 1.190 posisi terbuka untuk Julia.

Kesimpulan

Data science dan analitik adalah bidang yang terus berkembang di mana Anda harus menggunakan dan mengembangkan solusi dengan lebih dari satu alat atau bahasa pemrograman. Oleh karena itu, saat memulai karier di bidang data, Anda perlu memilih bahasa pemrograman pertama untuk dipelajari — bisa R, Julia, Python, MATLAB, SAS, atau bahkan C.

Namun, yang paling penting adalah memilih satu dan mulai belajar. Pada akhirnya, Anda perlu memperluas keterampilan, dan sangat disarankan untuk mempelajari bahasa pemrograman kedua. Anda juga mungkin mempelajari beragam alat lain di sepanjang perjalanan — seperti alat visualisasi data seperti Power BI dan Tableau. Anda juga dapat mempelajari visualisasi data dengan R melalui track DataCamp.

Berdasarkan popularitas R dan banyaknya lowongan pekerjaan di dunia bisnis saat ini, R akan menjadi pilihan pertama yang sangat baik bagi pemula di data science dan bidang terkait. Namun, jika Anda sudah bekerja dalam peran terkait data selama beberapa tahun, Anda mungkin mendapatkan nilai besar dengan mempelajari Julia karena dapat membawa manfaat signifikan bagi pemberi kerja Anda saat ini atau di masa depan.