Apakah python atau c++ lebih baik untuk ilmu data?

Keterampilan pemrograman sangat penting ke mana pun Anda pergi dalam ilmu data. Sementara bahasa seperti Python, R, dan SQL bertindak sebagai dasar untuk banyak ilmu data atau peran analitik, yang lain berguna untuk jalur karir di bidang-bidang seperti pengembangan sistem data atau lebih cocok secara khusus untuk calon ilmuwan data

Gunakan pos ini sebagai tempat awal untuk menjelajahi sembilan bahasa pemrograman teratas dan saat digunakan dalam ilmu data

Bagaimana Pemrograman Digunakan dalam Ilmu Data?

Bidang ilmu data bergantung pada pemrograman di semua fungsi pekerjaan, mulai dari mengotomatiskan pembersihan dan mengatur kumpulan data mentah hingga merancang database hingga menyempurnakan algoritme pembelajaran mesin

Bahasa Pemrograman Apa yang Terbaik untuk Ilmu Data?

R dan Python adalah bahasa pemrograman dasar yang populer dalam ilmu data, tetapi memilih bahasa yang tepat untuk dipelajari bergantung pada tingkat pengalaman, peran, dan/atau tujuan proyek Anda

9 Bahasa Pemrograman Ilmu Data Teratas

1. Piton

Python adalah bahasa pemrograman populer untuk tujuan umum. Mempelajari Python membuka pintu tidak hanya dalam ilmu data, tetapi juga dalam pengembangan web dan perangkat lunak

Python adalah bahasa pemrograman berorientasi objek open source, mengelompokkan data dan fungsi bersama untuk fleksibilitas dan kemampuan menyusun. Dalam ilmu data, biasanya untuk pemrosesan data, penerapan algoritme analitik data, dan pelatihan pembelajaran mesin dan algoritme pembelajaran mendalam. Python mendukung banyak struktur data dan menggunakan sintaks bahasa Inggris yang sederhana, menjadikannya bahasa yang bagus untuk pemrogram pemula

"Tidak ada perbandingan dalam hal dokumentasi online, komunitas pengguna, kemudahan belajar, dan kemampuan umum Python. "

“Tidak ada perbandingan dalam hal dokumentasi online, komunitas pengguna, kemudahan belajar, dan kemampuan umum Python,” kata Dr. Clayton Miller, Asisten Profesor, Departemen Bangunan, Sekolah Desain dan Lingkungan, National University of Singapore (NUS), dan instruktur untuk kursus NUS Ilmu Data untuk Konstruksi, Arsitektur, dan Teknik di edX. “Saya juga menyarankan pembelajar yang berfokus pada ilmu data untuk mengambil bahasa R secara paralel karena menyediakan perpustakaan yang dienkapsulasi yang tidak selalu tersedia di Python.

Kapan menggunakan Python dalam ilmu data? Python adalah tempat yang tepat untuk memulai jika Anda baru pertama kali belajar coding, menginginkan sesuatu yang dapat diskalakan, dan/atau sedang mencari .

2. R

Sementara Python adalah tujuan umum, R lebih terspesialisasi, cocok untuk analisis statistik dan visualisasi intuitif
R dibangun untuk menangani kumpulan data besar dan pemrosesan kompleks melalui RStudio. Sintaks khusus statistiknya intuitif bagi peneliti dengan latar belakang statistik, dan visualisasi yang kuat menawarkan komunikasi hasil yang lebih intuitif

Kapan menggunakan R dalam ilmu data. Ilmuwan data dengan beberapa pengalaman pemrograman atau ilmuwan data pemula yang ingin membuat tanda di bidang penelitian harus mempertimbangkan untuk mempelajari R. Jika Anda memiliki pengalaman sebagai ahli statistik, Anda juga akan mengenali struktur R.

3. SQL

Mempelajari SQL, atau bahasa kueri terstruktur, sangat penting untuk memanipulasi data terstruktur. Kumpulan data berskala besar dapat berisi jutaan baris, sehingga sulit untuk menemukan data yang Anda butuhkan dengan tepat. SQL adalah bahasa kueri, memungkinkan Anda untuk menyesuaikan, menemukan, dan memeriksa kumpulan data yang sangat besar. Sebagai bahasa khusus domain, lebih mudah untuk mengelola basis data relasional

“Membuat skrip dengan Python, statistik fundamental, dan SQL sangat penting terlepas dari arah mana Anda menggunakan data,” kata Gwen Britton, Associate Vice President, Southern New Hampshire University (SNHU) Global Campus STEM & Business Programs dan instruktur untuk program edX MicroBachelors

Kapan menggunakan SQL dalam ilmu data. Jika Anda menggunakan database relasional, Anda harus mempelajari SQL.

"Membuat skrip dengan Python, statistik fundamental, dan SQL sangat penting terlepas dari arah mana Anda menggunakan data. "

4. Skala

Scala adalah perpanjangan dari Java, bahasa yang sangat terkait dengan rekayasa data, dengan interoperabilitas berkat kompilasi bytecode Java dan berjalan di Java Virtual Machine. Dibangun sebagai tanggapan terhadap masalah yang dirasakan di Jawa, ini adalah bahasa yang lebih baru dan lebih elegan

Scala memungkinkan kerangka kerja berperforma tinggi untuk menangani data silo, cocok untuk ilmu data tingkat perusahaan
Dengan pustaka yang luas dan dukungan pada lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) umum, ini fungsional dan dapat diskalakan. Scala juga mendukung pemrosesan bersamaan dan tersinkronisasi

Kapan menggunakan Scala dalam ilmu data. Pengembang sistem data yang menghadapi kumpulan data bervolume tinggi secara rutin dapat menggunakan Scala untuk menganalisis tanpa kelebihan muatan.

5. Julia

Bahasa khusus lainnya, Julia dirancang khusus untuk komputasi dan analisis numerik
Meskipun dibuat khusus, ini memberikan keserbagunaan dan mendukung komputasi paralel dan terdistribusi dan sangat cepat. Ini cukup cepat untuk komputasi interaktif dan dapat beralih ke bahasa pemrograman tingkat rendah jika diperlukan

Kapan menggunakan Julia dalam ilmu data. Jika Anda berfokus pada visualisasi data atau pembelajaran mendalam, analisis numerik, atau komputasi interaktif, fokus khusus Julia menawarkan kinerja yang cepat.

6. JavaScript

JavaScript terkait erat dengan pengembangan dan aplikasi web, membawa kemampuan untuk membangun halaman web yang dinamis ke dalam dunia visualisasi data. Ini adalah pilihan tujuan umum lainnya untuk ilmuwan data dengan pilihan paket yang bagus dan integrasi web yang hebat

JavaScript membantu menyampaikan wawasan dari data yang sangat besar. Ini menawarkan para ilmuwan data sekumpulan perpustakaan yang cukup besar untuk membangun dasbor, visualisasi, dan hampir semua tugas yang dibutuhkan oleh seorang ilmuwan data. Ini dapat diskalakan, tetapi berfungsi paling baik sebagai bahasa sekunder daripada bahasa sains data primer

Kapan menggunakan JavaScript dalam ilmu data. Ilmuwan data dengan kebutuhan pengembangan atau yang ingin mengambil bahasa bersamaan untuk visualisasi akan dilayani dengan baik dengan mempelajari JavaScript.

7. Jawa

Meskipun namanya "JavaScript", Java adalah bahasa pemrograman yang sama sekali berbeda yang digunakan untuk tujuan yang berbeda. Itu cenderung digunakan untuk aplikasi Android, pemrograman kartu kredit, aplikasi desktop, dan aplikasi perusahaan web

Ada banyak perbedaan utama dalam cara Java dan JavaScript ditulis, dirakit, dan dieksekusi. Kode Java harus dikompilasi dan digunakan untuk membangun aplikasi agar berjalan di mesin virtual atau browser, sedangkan JavaScript adalah semua teks dan hanya berjalan di browser. Java adalah bahasa pemrograman berorientasi objek, sedangkan JavaScript (seperti namanya) adalah bahasa skrip berorientasi objek

“Membangun keterampilan di Jawa dapat menjadi langkah positif menuju pekerjaan yang menguntungkan di beberapa perusahaan paling populer dan mutakhir saat ini. Ribuan perusahaan teknologi seperti Uber, Airbnb, Netflix, dan Slack dilaporkan menggunakan bahasa tersebut dalam infrastruktur perangkat lunak mereka,” kata Fisayo Omojokun, Dosen Senior di Georgia Institute of Technology dan instruktur untuk kursus pengenalan Java di edX

Kapan menggunakan Java dalam ilmu data. Java biasanya mendominasi jika pengembangan dilakukan sepenuhnya di sisi server, sedangkan JavaScript biasanya lebih berorientasi pada klien, dengan fokus untuk membuat halaman web lebih interaktif. Belajar Java menawarkan kerangka kerja untuk bidang ilmu data seperti pembelajaran mendalam atau penanganan data dan alat data besar seperti Apache Spark dan Hadoop ditulis dalam Java.

"Membangun keterampilan di Jawa bisa menjadi langkah positif menuju pekerjaan yang menguntungkan di beberapa perusahaan paling populer dan mutakhir saat ini. "

8. C/C++

Mempelajari C/C++ menawarkan kemampuan luar biasa untuk membuat alat statistik dan data. Ini akan diterjemahkan dengan baik ke Python dan diskalakan dengan baik untuk aplikasi berbasis kinerja

C/C++ juga sangat berguna karena mengkompilasi data dengan cepat. Itu membangun alat yang sangat fungsional dan memungkinkan penyesuaian yang serius. Ini bisa rumit untuk dipelajari jika Anda belum pernah mempelajari bahasa pemrograman sebelumnya

Kapan menggunakan C/C++ dalam ilmu data. Pengembang web dengan pengalaman dalam bahasa tingkat rendah dapat menggunakan C/C++ untuk proyek yang dapat diskalakan.

8. MATLAB

MATLAB adalah bahasa dan lingkungan pemrograman khusus untuk komputasi matematika dan statistik. Ini menawarkan alat bawaan untuk visualisasi dinamis dan menawarkan kepada pengguna kotak alat pembelajaran mendalam yang bertransisi dengan baik. Ini memungkinkan Anda untuk memudahkan proses matematika yang menantang

Ini menskala dengan baik dan menyediakan grafik bawaan untuk titik plot dan visualisasi khusus. Anda sering melihat MATLAB dalam konteks pengajaran untuk melatih hal-hal seperti aljabar linier atau analisis numerik. Jika Anda melakukan proses matematika yang rumit, MATLAB bisa sangat berguna. Namun, ini tidak gratis, dan Python kini memiliki beberapa opsi yang meniru MATLAB

Kapan menggunakan MATLAB dalam ilmu data. Jika Anda akademisi atau tempat kerja Anda sudah menggunakan lingkungan, Anda punya alasan bagus untuk menginvestasikan waktu untuk mempelajari MATLAB.

Bonus. Unggul

Menggali jauh ke dalam Excel hampir seperti mempelajari bahasa pemrograman. Dengan fitur bawaan seperti VLOOKUPS, tabel pivot untuk analisis data cepat, dan alat dasar untuk aplikasi ilmu data tingkat tinggi seperti pembelajaran mesin dan regresi, Excel cukup andal untuk mengelola data terstruktur. Mempelajari Excel adalah titik awal yang bagus untuk terjun ke bisnis dan analitik data. Jika Anda tertarik untuk mempelajari topik ini lebih mendalam, Anda mungkin ingin mempertimbangkan kamp pelatihan analisis data.

Kapan menggunakan Excel dalam ilmu data. Jika Anda seorang pemula dan belum cukup siap untuk bahasa pemrograman lengkap, cobalah tingkatkan keterampilan Excel Anda. Excel sangat bagus untuk mengerjakan analitik bisnis dengan relatif cepat tanpa banyak waktu untuk pelatihan atau alat yang mahal.

Mulai dari mana. Jelajahi Kursus Pemrograman dan Ilmu Data di edX

Python, R, dan SQL akan memberi Anda awal yang bagus jika Anda tertarik untuk membangun karir di bidang ilmu data. Namun, pada akhirnya, tidak ada “bahasa pemrograman terbaik. ” dr. Miller menyarankan pelajar yang mencari arah menggunakan data atau tujuan mereka sendiri sebagai tempat awal untuk mempelajari kode.  

“Mengalami downtime atau gangguan pada aliran Anda yang biasa mungkin memberi Anda kesempatan untuk kembali dan mengambil beberapa tujuan atau data yang merupakan bagian dari industri Anda dan menerapkan keterampilan ilmu data untuk itu,” katanya. “Ada begitu banyak sumber online yang tersedia untuk membantu memecahkan masalah dan edX menyediakan kerangka kerja untuk mempelajari keterampilan pengkodean baru. ”

Apakah C lebih baik dari Python untuk ilmu data?

Apakah C berguna untuk ilmu data?

Bahasa apa yang terbaik untuk ilmu data?