Kursus
Pengantar Python
4 jam
7.1M
Jika Anda mempertimbangkan untuk memulai karier di data science, semakin cepat Anda mulai ngoding, semakin baik. Belajar ngoding adalah langkah krusial bagi setiap calon data scientist. Namun, memulai pemrograman bisa terasa menakutkan, terutama jika Anda belum punya pengalaman ngoding sebelumnya.
Untuk memilih bahasa pemrograman yang tepat, kita harus melihat terlebih dahulu apa yang dilakukan data scientist dalam pekerjaan sehari-hari. Data scientist adalah pakar teknis yang menggunakan teknik matematika dan statistik untuk memanipulasi, menganalisis, dan mengekstraksi informasi dari data. Ada banyak domain dalam ranah data science, mulai dari machine learning dan deep learning, hingga analisis jaringan, pemrosesan bahasa alami, dan analisis geospasial. Untuk menjalankan tugasnya, data scientist mengandalkan kekuatan komputer. Pemrograman adalah teknik yang memungkinkan data scientist berinteraksi dan mengirim instruksi ke komputer.
Ada ratusan bahasa pemrograman di luar sana, dibangun untuk berbagai tujuan. Sebagian di antaranya lebih cocok untuk data science, memberikan produktivitas dan performa tinggi untuk memproses data dalam jumlah besar. Namun, kelompok ini tetap terdiri dari cukup banyak bahasa pemrograman.
Dalam artikel ini, kami membahas beberapa bahasa pemrograman data science teratas untuk 2026, dan menampilkan kekuatan serta kapabilitas masing-masing.
- Python
- R
- SQL
- Java
- Julia
- Scala
- C/C++
- JavaScript
- Swift
- Go
- MATLAB
- SAS
Semua data telah diperbarui untuk menunjukkan tren terbaru pada 2026 dan seterusnya.
12 Bahasa Pemrograman Data Science Teratas di 2026
1. Python
Menduduki peringkat pertama di beberapa indeks popularitas bahasa pemrograman, termasuk TIOBE Index dan PYPL Index, popularitas Python melonjak dalam beberapa tahun terakhir dan tetap menjadi bahasa pemrograman paling populer. Python adalah bahasa pemrograman open-source serbaguna dengan keterterapan luas tidak hanya di industri data science, tetapi juga di domain lain, seperti pengembangan web dan pengembangan video game.
Hampir semua tugas data science yang Anda bayangkan bisa dilakukan dengan Python. Ini terutama berkat ekosistem pustakanya yang kaya. Dengan ribuan paket bertenaga yang didukung oleh komunitas pengguna yang besar, Python dapat melakukan segala jenis operasi, dari prapemrosesan data, visualisasi, dan analisis statistik, hingga deployment model machine learning dan deep learning. Berikut beberapa pustaka yang paling sering digunakan untuk data science dan machine learning:
- NumPy: paket populer yang menawarkan kumpulan fungsi matematika tingkat lanjut yang luas. Banyak paket berbasis pada objek Numpy, seperti array NumPy yang terkenal.
- pandas: pustaka kunci dalam data science, digunakan untuk melakukan berbagai manipulasi basis data, yang juga disebut DataFrame.
- Matplotlib: pustaka standar Python untuk visualisasi data.
- scikit-learn: dibangun di atas NumPy dan SciPy, telah menjadi pustaka Python paling populer untuk mengembangkan algoritma machine learning.
- TensorFlow: dikembangkan oleh Google, merupakan kerangka komputasi yang kuat untuk mengembangkan algoritma machine learning dan deep learning.
- Keras: pustaka open-source yang dirancang untuk melatih jaringan saraf dengan kinerja tinggi.
- Polars: Pustaka DataFrame baru yang menawarkan kinerja lebih cepat daripada pandas.
- PyCaret: Pustaka machine learning low-code open-source yang mengotomatisasi alur kerja ML end-to-end.
- Hugging Face: Banyak diadopsi berkat pustaka transformers-nya, yang memungkinkan aplikasi NLP mutakhir.
Berkat sintaksnya yang sederhana dan mudah dibaca, Python sering disebut sebagai salah satu bahasa pemrograman termudah untuk dipelajari dan digunakan oleh pemula. Jika Anda baru di data science dan tidak tahu bahasa mana yang harus dipelajari terlebih dahulu, Python adalah salah satu pilihan terbaik.
Jika Anda ingin menjadi ahli Python, DataCamp siap membantu. Lihat kursus Python di katalog kami dan mulailah pelatihan untuk menjadi data scientist yang sukses.
2. R
Meskipun tidak setrending Python dalam beberapa tahun terakhir menurut indeks popularitas, R adalah opsi utama bagi calon data scientist. Sering digambarkan di forum data science sebagai pesaing utama Python, mempelajari salah satu dari dua bahasa ini adalah langkah krusial untuk menembus bidang ini.
R adalah bahasa domain-spesifik open-source yang secara eksplisit dirancang untuk data science. Sangat populer di bidang keuangan dan akademik, R adalah bahasa yang sempurna untuk manipulasi, pemrosesan, dan visualisasi data, serta komputasi statistik dan machine learning.
Seperti halnya Python, R memiliki komunitas pengguna yang besar dan koleksi pustaka khusus untuk analisis data yang sangat luas. Beberapa yang paling menonjol termasuk keluarga Tidyverse, kumpulan paket data science. Ini mencakup dplyr untuk manipulasi data, dan ggplot2 yang andal, pustaka standar untuk visualisasi data di R. Untuk tugas machine learning, pustaka seperti caret akan sangat memudahkan saat mengembangkan algoritma Anda.
Walaupun memungkinkan untuk bekerja dengan R langsung di command line, umum menggunakan Rstudio, antarmuka pihak ketiga yang andal yang mengintegrasikan beragam kapabilitas, seperti editor data, penampil data, dan debugger.
Baik Anda baru di data science maupun ingin menambahkan bahasa baru ke gudang senjata Anda, mempelajari R adalah pilihan tepat. Lihat katalog kaya kursus R kami untuk mulai mengasah keterampilan Anda.
3. SQL
Sebagian besar data dunia disimpan dalam basis data. SQL (Structured Query Language) adalah bahasa domain-spesifik yang memungkinkan programmer berkomunikasi dengan, mengedit, dan mengekstraksi data dari basis data. Memiliki pengetahuan praktis tentang basis data dan SQL adalah keharusan jika Anda ingin menjadi data scientist.
Mengetahui SQL akan memungkinkan Anda bekerja dengan berbagai basis data relasional, termasuk sistem populer seperti SQLite, MySQL, dan PostgreSQL. Terlepas dari perbedaan kecil di antara basis data relasional tersebut, sintaks untuk kueri dasar cukup mirip, yang membuat SQL menjadi bahasa yang sangat serbaguna.
Apakah Anda memilih Python atau R untuk memulai perjalanan data science, Anda juga sebaiknya mempertimbangkan untuk belajar SQL. Karena sintaksnya yang deklaratif dan sederhana, SQL sangat mudah dipelajari dibandingkan bahasa lain, dan akan banyak membantu Anda di sepanjang jalan.
Ingin mulai belajar SQL? Lihat berbagai kursus SQL dan skill track yang ditawarkan oleh DataCamp dan bersiaplah menjadi master kueri. Anda bahkan bisa meraih sertifikasi associate SQL melalui DataCamp.
4. Java
Peringkat #2 di PYPL Index dan #4 di TIOBE Index, Java adalah salah satu bahasa pemrograman paling populer di dunia, meski popularitasnya menurun selama dekade terakhir, sementara minat pada bahasa seperti Python melonjak. Java adalah bahasa berorientasi objek open-source, dikenal karena performa dan efisiensinya yang kelas satu. Tak terhitung teknologi, aplikasi perangkat lunak, dan situs web yang bergantung pada ekosistem Java.
Walaupun Java merupakan pilihan utama saat mengembangkan situs web atau membangun aplikasi dari nol, dalam beberapa tahun terakhir Java meraih peran menonjol di industri data science. Ini terutama karena Java Virtual Machine, yang menyediakan kerangka kerja yang solid dan efisien bagi alat big data populer, seperti Hadoop, Spark, dan Scala.
Berkat performanya yang tinggi, Java cocok untuk mengembangkan pekerjaan ETL dan melakukan tugas data yang memerlukan penyimpanan besar dan kebutuhan pemrosesan kompleks, seperti algoritma machine learning.
5. Julia
Julia dapat dianggap sebagai bintang baru di data science. Meski menjadi salah satu bahasa termuda dalam daftar ini (dirilis pada 2011), Julia sudah mengesankan dunia komputasi numerik. Kadang disebut sebagai penerus Python, Julia adalah alat yang sangat efektif dibanding bahasa lain yang digunakan untuk analisis data. Anda dapat mulai dengan Julia Fundamentals skill track kami untuk mempelajari lebih lanjut.
Walaupun mendapat ketenaran berkat adopsi awal oleh beberapa organisasi besar, termasuk banyak di industri keuangan, Julia belum diadopsi secara luas seperti bahasa Python dan R. Komunitasnya lebih kecil dan tidak memiliki sebanyak pustaka seperti para pesaing utamanya. Meski begitu, Julia adalah bahasa yang menjanjikan untuk data science berkat kecepatannya, sintaks yang jelas, dan versatilitasnya, dan ada banyak use case di mana ia unggul.
6. Scala
Meskipun jarang melihat Scala di peringkat atas bahasa pemrograman (saat ini menempati posisi #21 di PYPL Index dan #33 di TIOBE), membahas bahasa ini wajib dalam konteks data science.
Scala belakangan menjadi salah satu bahasa terbaik untuk machine learning dan big data. Dirilis pada 2004, Scala adalah bahasa multi-paradigma yang secara eksplisit dirancang untuk menjadi alternatif Java yang lebih jelas dan tidak bertele-tele.
Scala juga berjalan di Java Virtual Machine, sehingga memungkinkan interoperabilitas dengan Java dan menjadikannya bahasa yang sempurna untuk proyek big data terdistribusi. Misalnya, kerangka komputasi klaster Apache Spark ditulis dalam Scala.
7. #C/C++
Dianggap sebagai dua bahasa yang paling teroptimasi, mengenal C dan kerabat dekatnya C++ bisa sangat berguna saat menangani tugas data science yang intensif komputasi.
Sumber: TIOBE Index
C dan C++ relatif lebih cepat dibanding bahasa pemrograman lain, menjadikannya kandidat yang cocok untuk mengembangkan aplikasi big data dan machine learning. Bukan kebetulan jika beberapa komponen inti pustaka machine learning populer, termasuk PyTorch dan TensorFlow, ditulis dalam C++.
Karena sifatnya yang low-level, C dan C++ termasuk bahasa yang paling rumit untuk dipelajari. Oleh karena itu, meskipun mungkin bukan pilihan pertama saat memasuki dunia data science, setelah Anda memahami dasar-dasar pemrograman dengan kuat, menguasainya adalah langkah cerdas yang dapat membuat perbedaan besar pada resume Anda.
8. JavaScript
JavaScript menempati peringkat #3 di PYPL dan #6 di TIOBE, menjadikannya salah satu bahasa pemrograman paling populer di dunia. JavaScript adalah bahasa multiparadigma yang serbaguna, dikenal luas karena kemampuannya membangun halaman web yang kaya dan interaktif.
Walaupun mayoritas pengguna JavaScript bekerja di sektor pengembangan web, dalam beberapa tahun terakhir bahasa ini mendapat sorotan di industri data science. Saat ini, JavaScript mendukung pustaka populer untuk machine learning dan deep learning, seperti TensorFlow dan Keras, serta alat visualisasi yang sangat bertenaga, seperti D3.
Berkat dukungan pustaka populer untuk machine learning, dan karena popularitasnya yang luas di kalangan pengembang web, ini menjadi opsi masuk yang mulus bagi semua programmer front-end dan back-end yang ingin menekuni data science.
9. Swift
Salah satu kelemahan Python dan R adalah keduanya tidak dibangun dengan perangkat seluler sebagai fokus. Dalam beberapa tahun mendatang, kita bisa berharap kemajuan yang lebih besar lagi pada perangkat mobile, wearables, dan IoT (Internet of Things). Swift dikembangkan oleh Apple untuk mempermudah pembuatan aplikasi dan, dengan itu, menumbuhkan ekosistem aplikasi serta meningkatkan retensi pelanggan. Tak lama setelah dirilis pada 2014, Apple dan Google mulai bekerja sama untuk menjadikannya alat kunci dalam keterhubungan antara perangkat mobile dan machine learning.
Menempati peringkat #9 di PYPL dan #17 di TIOBE, Swift kini kompatibel dengan TensorFlow dan dapat beroperasi bersama Python. Keuntungan tambahan Swift adalah tidak lagi terbatas pada ekosistem iOS dan telah menjadi open-source untuk bekerja di Linux.
Untuk alasan-alasan ini, jika Anda adalah pengembang mobile dan penasaran dengan data science, Swift adalah yang Anda cari.
10. Go
Go (atau GoLang) adalah bahasa yang popularitasnya meningkat, terutama untuk proyek machine learning. Peringkatnya naik di indeks popularitas, baik di PYPL (peringkat #12) maupun TIOBE (peringkat #7).
Google memperkenalkannya pada 2009 dengan sintaks dan tata letak mirip C. Menurut banyak pengembang, Go adalah versi C abad ke-21. Lebih dari satu dekade setelah peluncurannya, Go menjadi sangat populer karena bahasanya yang fleksibel dan mudah dipahami. Dalam konteks data science, Go bisa menjadi sekutu yang baik untuk tugas machine learning. Terlepas dari prospeknya, komunitas data science Go masih relatif kecil.
11. MATLAB
MATLAB adalah bahasa yang terutama dirancang untuk komputasi numerik. Saat ini menempati peringkat #14 di PYPL dan #12 di TIOBE.
Secara luas diadopsi di akademia dan penelitian ilmiah sejak diluncurkan pada 1984, MATLAB menyediakan alat yang kuat untuk menjalankan operasi matematika dan statistik tingkat lanjut, menjadikannya kandidat yang bagus untuk data science. Namun, MATLAB memiliki kelemahan penting: ini bersifat proprietari. Bergantung pada kasusnya (penggunaan akademik, pribadi, atau bisnis), Anda mungkin harus membayar jumlah besar untuk mendapatkan lisensi, sehingga kurang menarik dibanding bahasa pemrograman lain yang bisa digunakan gratis.
12. SAS
SAS (Statistical Analytical System) adalah lingkungan perangkat lunak yang dirancang untuk business intelligence dan komputasi numerik tingkat lanjut. SAS telah ada sejak lama, dan banyak diadopsi oleh perusahaan besar di berbagai sektor, menciptakan pasar besar bagi pengembang SAS.
Namun, popularitas SAS terus menurun dibanding bahasa pemrograman data science lain seperti Python dan R. Ini terutama karena, seperti halnya MATLAB, Anda memerlukan lisensi untuk menggunakan SAS. Hal ini menciptakan hambatan masuk bagi pengguna dan perusahaan baru, yang cenderung memilih bahasa gratis dan open-source.
Kesimpulan
Semoga tulisan ini membantu Anda menavigasi lanskap bahasa pemrograman data science yang kaya dan beragam. Tidak ada satu bahasa pun yang paling baik secara mutlak untuk menyelesaikan semua masalah dan situasi yang mungkin muncul selama pekerjaan Anda sebagai data scientist. Memilih bahasa pemrograman pilihan bersifat subjektif dan sering kali bergantung pada riwayat belajar seorang data scientist atau tumpukan teknologi di tempat kerja. Misalnya, data evangelist DataCamp, Richie Cotton, berpendapat:
"Data science semakin berpusat pada Python dan SQL untuk pemrograman, meski R masih populer dan Julia sedang naik daun. Saya memperkirakan tren ini akan berlanjut pada 2023 dan seterusnya, tetapi waspadai alat business intelligence low-code seperti Power BI dan Tableau."
Jika Anda pendatang baru di data science, Python atau R adalah tempat yang baik untuk memulai. Anda dapat mendaftar pada Tutorial Pengantar Python dan Tutorial Pengantar R gratis kami untuk melihat mana yang paling Anda sukai. Dari sana, kunci keberhasilan adalah kesabaran dan latihan. Untuk mendapatkan pengalaman pemrograman praktis, DataLab adalah lingkungan online untuk menulis kode, menerapkan keterampilan, berkolaborasi dengan orang lain, dan membuat portofolio data science Anda.
Setelah Anda percaya diri dengan bahasa pilihan, Anda bisa naik tingkat dengan pelatihan SQL yang solid. Untungnya, DataCamp menawarkan berbagai kursus SQL.
Dari sana, langit adalah batasnya. Menguasai banyak bahasa pemrograman adalah aset, dan berpindah antarbahasa sesuai kebutuhan organisasi akan membantu Anda menjadi data scientist yang serbaguna dan mengembangkan karier yang lebih sukses.
Pelajari lebih lanjut:
