Mana yang lebih baik untuk dipakai data scientist? 

Halo Sobat MinDi! Bagi kalian yang berkecimpung di dunia data science, kalian pastinya udah ga asing nih dengan bahasa pemrograman R dan Python? Sebagai kedua bahasa open source yang sering digunakan, R dan Python memiliki segmen penggunaannya masing. Terus apa sih perbedaanya? Yuk, kita kupas bersama-sama yah! 

Apa itu R? 

Bahasa Pemrograman R/ Sumber: ML Conference

R merupakan bahasa pemrograman open source yang digunakan untuk menganalisis statistik serta visualisasi data. Selain dapat diakses secara gratis, R juga dikenal karena memiliki banyak fitur yang sangat berguna untuk analisis statistik dan representasi.

 Aplikasi R sendiri juga bisa digunakan secara langsung dan berbentuk interaktif di dalam web yang bisa diakses melalui Shiny. 

Sejak dikembangkan dari tahun 1992, saat ini sudah terdapat lebih dari 13.000 paket R yang dapat mendukung teknik grafis seperti ggplot2, caret, dan lain-lain. Paket-paket tersebut biasanya dapat digunakan untuk analisis yang lebih mendalam. Hal ini membuktikan bahwa R memiliki ekosistem yang kaya, sehingga menjadi sangat populer di kalangan para penggunanya. 

Apa itu Python? 

Bahasa Pemrograman Python/ Sumber: Medium

Berbeda dengan R, Python merupakan bahasa pemrograman yang lebih berorientasi pada objek dan lebih general untuk menganalisis data. Dirilis pada tahun 1989, Python sendiri memiliki bahasa yang lebih umum sehingga penggunanya pun juga sangat beragam. 

Selain itu, Python juga dirancang agar lebih mudah dibaca dan dipelajari sehingga banyak disukai oleh para programmer serta software developer. 

Python juga memiliki pustaka atau paket yang sama seperti R. Pustaka tersebut dinamakan dengan Python Library yang juga memiliki jumlah yang besar. Beberapa paket atau pustaka tersebut juga sangat penting dalam dunia data science seperti Pandas, Numpy, Scipy, dan masih banyak lagi. 

Apa Perbedaan R dan Python? 

1. Ekosistem 

Di dalam dunia data science, R dan Python memiliki perbedaan yang cukup signifikan dalam ekosistemnya. Python merupakan bahasa pemrograman yang mendukung tujuan-tujuan yang lebih general. Ekosistem paket Python sendiri berpusat pada data-data sehingga banyak digunakan untuk analisis data yang mendasar. Salah satu contohnya adalah Pandas yang digunakan untuk memanipulasi data dan Numpy yang berfungsi untuk mengatasi himpunan dimensi besar. 

Berbeda dengan Python, R sendiri memiliki ekosistem yang lebih kaya untuk digunakan dalam pembelajaran mesin standar dan juga teknik mining-data. R juga digunakan dalam analisis data yang memiliki kumpulan data besar. Tidak sama seperti Python, R menawarkan opsi yang berbeda dalam menjelajahi data. Opsi ini juga memudahkan dalam penggunaan distribusi probabilitas yang menerapkan tes statistik yang berbeda-beda. 

2. Analisis Data 

Python biasanya digunakan untuk hal-hal yang lebih umum. Hal ini dikarenakan Python menggunakan bahasa yang lebih umum seperti C++ dan Java sehingga Python lebih mudah untuk dipelajari dan digunakan. Umumnya, Python digunakan oleh programmer untuk mempelajari analisa data serta dalam machine learning di lingkungan produksi yang dapat diskalakan. Dalam perwujudan nyatanya, kita dapat melihat Python digunakan untuk membuat fitur pengenalan wajah pada handphone yang biasa kita gunakan. 

Di lain tempat, R dibuat untuk hal-hal yang lebih spesifik. Pembuatan R didasarkan pada model statistik dan analitik yang khusus. Dengan demikian, R lebih banyak digunakan oleh data scientists yang ingin melakukan analisa statistik yang lebih mendalam. Untuk melihat penggunaan R yang lebih dekat pada kehidupan sehari-hari kita, kita dapat melihat pada analisis perilaku pelanggan yang biasanya digunakan oleh beberapa aplikasi. 

3. Pengumpulan Data  

Dalam pengumpulan datanya, Python dan R memiliki tingkat fleksibilitas yang berbeda. Python digunakan oleh data scientist untuk impor data dari semua jenis format, mulai dari file comma-separated value (CSV) sampai dengan yang bersumber dari web seperti JSON. Python bahkan juga dapat mengimpor data dari tabel SQL. Untuk itu, Python lebih fleksibel untuk digunakan dalam pengembangan web. Python lebih memungkinkan untuk mengambil data dari web dalam membuat kumpulan data. 

R dan Python sangat berbeda dalam hal ini dimana R lebih dirancang untuk mengimpor data dari Excel, CSV, dan file berbentuk teks. Selain itu, file yang dibuat di minitab dan format SPSS juga bisa diimpor sebagai R data frame. Melihat dari fleksibilitasnya dalam mengumpulkan data, R lebih dirancang untuk web scraping dasar. 

4. Eksplorasi Data 

Untuk penjelajahan data dalam dua bahasa pemrograman R dan Python, terdapat perbedaan yang cukup jelas. Dengan Python, kalian dapat mengeksplorasi data dengan menggunakan Pandas yang merupakan pustaka analisis data Python. Penggunaannya juga sangat mudah dimana kalian dapat memfilter, mengurutkan, dan menampilkan data dalam waktu sepersekian detik saja. 

Di sisi lain, eksplorasi data dalam R lebih kompleks dimana R memang dirancang untuk analisis kumpulan data yang lebih besar. Dengan penggunaan R, kalian dapat membangun distribusi probabilitas, melakukan uji statistik yang berbeda, serta beberapa hal lainnya yang bertujuan spesifik. 

5. Visualisasi Data 

Bagi data scientist, visualisasi data merupakan salah satu hal yang dicari dalam penggunaan R dan Python. Namun, dalam hal ini, R dan Python memiliki perbedaan dan keunggulan masing-masing. Dengan Python, kalian dapat menggunakan beberapa pustaka atau paket yang dimiliki untuk melakukan visualisasi data. Kalian dapat menggunakan Matplotlib dalam menghasilkan grafik dan bagan-bagan dasar. Selain itu, terdapat juga Seaborn yang digunakan untuk menggambar statistik yang menarik dan informatif. 

R dan Python sangat berbeda di bagian ini dimana R lebih mudah digunakan dalam membuat visualisasi data. R dioptimalisasikan untuk demonstrasi hasil analisis data menjadi bagan secara mudah dengan menggunakan modul grafik dasar. Kalian juga dapat menggunakan ggplot2 untuk hal-hal yang lebih advance. 

Siapa yang lebih unggul antara R dan Python? 

Keunggulan R dan Python

R dan Python memiliki keunggulan di bidangnya masing-masing. Python sendiri lebih digunakan untuk riset deep learning. Hal ini dikarenakan beberapa tools seperti Keras dan PyTorch menggunakan sistem pengembangan “Python-first”. Sehingga bagi kalian yang menggunakan tools tersebut akan lebih baik untuk menggunakan Python. 

R sendiri lebih banyak digunakan dalam riset statistical modelling. Hal ini dikarenakan di R kalian memiliki banyak pilihan variasi jenis model. Sehingga untuk kalian yang ingin memodelkan data, R tentunya dapat menjadi pilihan terbaik saat ini. 

Berikut 5 perbedaan dari R dan Python. Keduanya, baik R dan Python mempunyai tujuan penggunaan yang berbeda serta fitur yang berbeda juga. R dan Python juga memiliki keunggulan serta kekurangan masing-masing. Untuk itu, bagi kalian yang sedang bingung untuk memilih diantara R dan Python, yuk lihat terlebih dahulu bagaimana kebutuhan dan tujuan kalian. 

Untuk kalian yang juga tertarik terhadap data science, kalian juga bisa mengikuti layanan bootcamp mengenai data science di Dibimbing.id lho!