Python vs R untuk Data Science: Mana yang Harus Anda Pelajari?

Jika Anda membaca artikel ini, kemungkinan Anda baru memulai perjalanan data science Anda. Anda mungkin sudah tahu bahwa belajar coding adalah tonggak penting bagi setiap calon profesional data. Selain itu, Anda mungkin sudah mendengar perdebatan Python vs R, dan Anda perlu bantuan memutuskan mana yang harus dipelajari. Jika Anda berada dalam situasi ini, jangan panik: sebagian besar profesional data pernah berada di posisi Anda.

Python dan R adalah dua bahasa pemrograman paling populer untuk data science. Kedua bahasa ini sangat cocok untuk berbagai tugas data science yang dapat Anda bayangkan. Perdebatan Python vs R mungkin menyiratkan bahwa Anda harus memilih salah satu: Python atau R. 

Meski mungkin benar untuk pemula di disiplin ini, dalam jangka panjang, Anda kemungkinan perlu mempelajari keduanya. Alih-alih melihat kedua bahasa ini saling eksklusif, anggaplah sebagai alat yang saling melengkapi yang dapat Anda gunakan bersama, tergantung pada kasus penggunaan spesifik Anda. 

Apa yang membuat R dan Python menjadi kandidat sempurna untuk data science? Dalam artikel ini kami akan membahas untuk apa Python dan R digunakan, perbedaan utama antara R dan Python, serta memberikan beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan untuk memilih bahasa yang tepat bagi kebutuhan Anda.

Sekarang setelah kita menetapkan bahwa Python dan R sama-sama pilihan yang baik dan populer, ada beberapa faktor yang dapat memengaruhi keputusan Anda ke salah satu arah.

Mengapa Memilih Python?

Python adalah bahasa pemrograman sumber terbuka serbaguna yang digunakan di berbagai domain perangkat lunak, termasuk data science, pengembangan web, dan gim. 

Diluncurkan pada 1991, Python adalah salah satu bahasa pemrograman paling populer di dunia, menempati posisi teratas dalam beberapa indeks popularitas bahasa pemrograman, seperti Indeks TIOBE dan Indeks PYPL. 

Salah satu alasan popularitas Python di seluruh dunia adalah komunitas penggunanya. Python didukung oleh komunitas pengguna dan pengembang yang sangat besar yang memastikan pertumbuhan dan peningkatan bahasa ini berjalan mulus, serta rilis berkelanjutan pustaka baru yang dirancang untuk berbagai tujuan. 

Python mudah dibaca dan ditulis karena sangat mirip dengan bahasa manusia. Faktanya, keterbacaan dan interpretabilitas yang tinggi adalah inti dari desain Python. Karena alasan ini, Python sering disebut sebagai bahasa pemrograman andalan bagi pemula tanpa pengalaman coding. 

Seiring waktu, Python semakin populer di bidang data science berkat kesederhanaannya dan kemungkinan tanpa batas yang disediakan oleh ratusan pustaka dan paket khusus yang mendukung berbagai tugas data science, seperti visualisasi data, machine learning, dan deep learning.

Mengapa Memilih R?

R adalah bahasa pemrograman sumber terbuka yang secara khusus dibuat untuk komputasi statistik dan grafik. 

Sejak peluncuran pertamanya pada 1992, R telah banyak diadopsi dalam penelitian ilmiah dan akademik. Saat ini, R tetap menjadi salah satu alat analitik paling populer yang digunakan baik dalam analitik data tradisional maupun bidang analitik bisnis yang berkembang pesat. R menempati peringkat ke-11 dan ke-7 dalam Indeks TIOBE dan Indeks PYPL.

Dirancang dengan mempertimbangkan ahli statistik, dengan R Anda dapat menggunakan fungsi kompleks hanya dalam beberapa baris kode. Berbagai uji dan model statistik siap digunakan dengan mudah, seperti pemodelan linier, pemodelan nonlinier, klasifikasi, dan pengelompokan.

Kemampuan luas yang ditawarkan R sebagian besar karena komunitasnya yang sangat besar. Komunitas ini telah mengembangkan salah satu koleksi paket terkait data science yang terkaya. Semuanya tersedia melalui Comprehensive R Archive Network (CRAN).

Fitur lain yang membuat R sangat menonjol adalah kemampuannya menghasilkan laporan berkualitas dengan dukungan visualisasi data dan kerangka kerja yang tersedia untuk membuat aplikasi web interaktif. Dalam hal ini, R banyak dianggap sebagai alat terbaik untuk membuat grafik dan visualisasi yang indah.

R vs Python: Perbedaan Utama

Sekarang setelah Anda sedikit lebih akrab dengan Python dan R, mari bandingkan keduanya dari perspektif data science untuk menilai kesamaan, kekuatan, dan kelemahannya. 

Tujuan

Walaupun Python dan R diciptakan dengan tujuan berbeda – Python sebagai bahasa pemrograman serbaguna dan R untuk analisis statistik – saat ini keduanya cocok untuk tugas data science apa pun. Namun, Python dianggap sebagai bahasa pemrograman yang lebih serbaguna dibanding R, karena juga sangat populer di domain perangkat lunak lain, seperti pengembangan perangkat lunak, pengembangan web, dan gim.

Jenis Pengguna

Sebagai bahasa pemrograman serbaguna, Python adalah pilihan standar bagi pengembang perangkat lunak yang beralih ke data science. Selain itu, fokus Python pada produktivitas menjadikannya alat yang lebih cocok untuk membangun aplikasi kompleks. 

Sebaliknya, R banyak digunakan di dunia akademik dan sektor tertentu, seperti keuangan dan farmasi. R adalah bahasa yang ideal bagi ahli statistik dan peneliti dengan keterampilan pemrograman terbatas. 

Kurva Pembelajaran

Sintaks Python yang intuitif dianggap salah satu yang paling mendekati bahasa Inggris. Ini menjadikannya bahasa yang sangat baik untuk pemrogram pemula, dengan kurva pembelajaran yang mulus dan linear. Meskipun R dirancang untuk menjalankan analisis data dasar dengan mudah dan dalam hitungan menit, hal menjadi lebih sulit untuk tugas kompleks, dan butuh waktu lebih lama bagi pengguna R untuk menguasai bahasanya. 

Secara keseluruhan, Python dianggap baik untuk pemula. R lebih mudah saat mulai belajar, tetapi kerumitan fungsionalitas lanjut membuatnya lebih sulit untuk mencapai tingkat mahir.

Popularitas

Walaupun bahasa pemrograman baru seperti Julia belakangan ini mendapatkan momentum di data science, Python dan R tetap menjadi raja di disiplin ini. 

Namun, dari segi popularitas – konsep yang selalu licin – perbedaannya mencolok. Python secara konsisten melampaui R, terutama dalam beberapa tahun terakhir. Python berada di peringkat pertama dalam beberapa indeks popularitas bahasa pemrograman. Ini karena penggunaan Python yang luas di berbagai domain perangkat lunak, termasuk data science. Sebaliknya, R sebagian besar digunakan di data science, akademia, dan sektor tertentu. 

Pustaka Umum

Baik Python maupun R memiliki ekosistem paket dan pustaka yang tangguh dan luas yang dirancang khusus untuk data science. Sebagian besar paket di Python dihosting di Python Package Index (PyPi), sedangkan paket R biasanya disimpan di Comprehensive R Archive Network (CRAN).

Di bawah ini Anda dapat menemukan daftar beberapa pustaka data science paling populer di R dan Python.

Paket R:

• dplyr: pustaka manipulasi data untuk R.
• tidyr: paket hebat yang membantu Anda merapikan dan menata data. 
• ggplot2: pustaka yang tepat untuk memvisualisasikan data.
• Shiny: alat ideal untuk membuat aplikasi web interaktif langsung dari R.
• Caret: salah satu pustaka terpenting untuk machine learning di R. 

Paket Python:

• NumPy: menyediakan kumpulan besar fungsi untuk komputasi ilmiah.
• Pandas: sempurna untuk manipulasi data.
• Matplotlib: pustaka standar untuk visualisasi data.
• Scikit-learn: pustaka di Python yang menyediakan banyak algoritma machine learning.
• TensorFlow: kerangka kerja yang banyak digunakan untuk deep learning.

IDE Umum

IDE, atau Integrated Development Environment, memungkinkan programmer mengonsolidasikan berbagai aspek penulisan program komputer. Ini adalah antarmuka yang kuat dengan kemampuan terintegrasi yang memungkinkan pengembang menulis kode dengan lebih efisien.

Di Python, IDE paling populer di data science adalah Jupyter Notebooks dan versi modernnya, JupyterLab, serta Spyder.

Untuk R, IDE yang paling umum digunakan adalah RStudio. Antarmukanya diatur sehingga pengguna dapat melihat grafik, tabel data, kode R, dan output secara bersamaan.

Python vs R: Perbandingan

Di bawah ini, Anda dapat menemukan tabel perbedaan antara R dan Python:

R vs Python: Bahasa Mana yang Harus Anda Pelajari?

Terlepas dari kelebihan dan kekurangannya, kenyataannya tidak ada satu bahasa pemrograman pun yang terbaik untuk setiap masalah yang mungkin muncul selama perjalanan data science Anda.

Selain itu, konteks selalu penting untuk dinilai. Sebelum membuat pilihan, Anda harus menanyakan beberapa pertanyaan kepada diri sendiri: Apakah Anda memiliki pengalaman pemrograman? Bahasa pemrograman apa yang digunakan rekan Anda? Masalah seperti apa yang ingin Anda selesaikan? Apa area minat Anda dalam data science? 

Setelah Anda menjawab pertanyaan-pertanyaan ini, Anda dapat memilih salah satu dari keduanya. Dalam hal apa pun, jangan panik: baik R maupun Python adalah pilihan yang sangat baik untuk data science. Itulah sebabnya di DataCamp, kami telah menyiapkan katalog kursus dan track yang luas untuk membantu Anda. Lihat sumber daya berikut dan mulailah hari ini!

• Katalog kursus besar dengan +380 kursus data science yang mencakup pemrograman, statistik, visualisasi, dan banyak lagi. 
• Introduction to Python dan Introduction to R kami dapat membantu Anda memulai dasar-dasar kedua bahasa tersebut, memberi Anda gambaran tentang apa yang dapat dipelajari.
• Career track yang komprehensif dan tersertifikasi untuk bergerak dari pemula hingga mahir dalam data science. Lihat track Python Fundamentals dan R programming kami.
• Berlangganan podcast DataFramed
• Lihat cheat sheet Python untuk data science kami, dan cheat sheet dasar R kami.

Python vs R untuk Data Science: Infografik

Infografik "Kapan Saya Harus Menggunakan Python vs. R?" di bawah ini ditujukan bagi siapa pun yang tertarik bagaimana kedua bahasa pemrograman ini saling dibandingkan dari perspektif data science dan analitik, termasuk kekuatan dan kelemahan uniknya. Klik gambar di bawah untuk mengunduh infografik dan mengakses tautan yang disematkan.