Jika Kita tertarik untuk berkecimpung ke dalam bidang data science, Kita perlu menguasai beberapa bahasa pemrograman karena satu bahasa pemrograman tidak dapat memecahkan masalah di semua bidang. Tanpa menguasai secara spesifik bahasa pemrograman yang sering digunakan dalam data science, maka kemampuan Kita tidak akan lengkap.
Permintaan untuk bahasa-bahasa pemrograman, seperti Python, mulai melonjak pada tahun 2010-an seiring dengan munculnya data science. Bahkan, menurut sebuah penelitian oleh Indeed, dari 2014 hingga 2019, kemampuan data science dan Python harus menjadi skill utama untuk membangun fondasi yang kuat dalam karier IT pada tahun 2020.
Banyak tuntutan saat ini yang secara langsung dikaitkan dengan serangkaian teknologi berkembang yang sekarang diadopsi di berbagai bidang.
Momentum perkembangan dari cloud, artificial reality (AR), virtual reality (VR), artificial intelligence (AI), machine learning (ML), dan deep learning mendorong permintaan untuk bahasa pemrograman tertentu.
Selain itu, bahasa pemrograman tertentu digunakan untuk melengkapi peran pekerjaan yang berbeda dalam data science, seperti business analyst, data engineer, data architect, atau machine learning (ML) engineer.
Akhirnya, jika kita terjun dalam bidang data science maka platform kerangka kerja, minat, organisasi, dan jalur karier yang akan membawa Kita untuk menguasai bahasa pemrograman tertentu.
Namun, para data scientist harus bersedia untuk belajar lebih banyak sehingga mereka dapat beradaptasi dengan perkembangan dan tren terbaru di industri yang berkembang pesat ini.
Berikut ini adalah bahasa pemrograman terbaik yang digunakan dalam bidang data science yaitu :
Section Artikel
Python
Setidaknya selama lima tahun ke depan, kemampuan Python akan memuncaki keahlian yang diperlukan dalam bidang data science. Dengan mengenal Python, dikombinasikan dengan bakat yang kuat untuk penalaran kuantitatif dan analisis eksperimental, Kita akan mendapatkan sesuatu yang berharga di dunia industri.
Salah satu faktor yang membuat Python menonjol dari Bahasa yang lain adalah fleksibilitasnya. Jika Kita memiliki Python di toolset Kita, Kita dapat membangun solusi untuk berbagai kasus yang dihadapi. Saat ini, Python sebagian besar digunakan untuk:
- Melakukan data mining dengan modul seperti NumPy, SciPy
- Membuat layanan web dengan kerangka kerja Django dan Flask
- Mengklasifikasikan, mengurutkan, dan mengkategorikan data
- Mengembangkan algoritma Machine Learning seperti decision tree dan random forest
R
Dalam waktu singkat, R telah melampaui beberapa bahasa pemrograman lainnya untuk menjadi salah satu bahasa paling menonjol dalam bidang data science.
R memungkinkan desain untuk sejumlah besar model statistik. Arsip package R yang bersifat publik terdiri dari package yang telah digunakan dari hampir 8.000 jaringan. Ahli statistik menggunakannya untuk melakukan tugas untuk regresi. R juga menawarkan visualisasi data dengan dukungan untuk berbagai bentuk bagan.
Dalam machine learning, Gmodels, RODBC, TM, dan Class digunakan untuk membuat aplikasi pintar. R dianggap cocok untuk pembuatan makalah penelitian dan laporan.
Java
Selama tiga dekade terakhir, Java tetap menjadi favorit di kalangan pengembang desktop, web, dan seluler. Bahasa ini berjalan di belakang environment yang sangat canggih yaitu dikenal sebagai JVM (Java Virtual Machine).
Java digunakan secara luas oleh perusahaan yang mendukung bahasa modern lainnya, terutama karena tingkat skalabilitas yang disediakannya. Setelah proyek diluncurkan di Java, kinerja proyek tersebut dapat diukur dengan baik.
Oleh karena itu, Java sebagai pilihan populer untuk menciptakan sistem machine learning dalam skala besar. Beberapa library Java yang populer untuk machine learning meliputi:
- DL4J – Digunakan untuk terlibat dalam deep learning
- ADAMS – Digunakan untuk melakukan data mining
- Java ML – Digunakan untuk mengimplementasikan algoritma machine learning
- Neuroph – Digunakan untuk membuat dan melatih jaringan saraf
- Stanford CoreNLP – Digunakan untuk menjalankan tugas NLP (Natural Language Processing)
JavaScript
JavaScript adalah bahasa berorientasi objek yang populer pada tahun 2000-an, digunakan terutama dalam pengembangan front-end untuk merancang halaman web interaktif. Namun, sepanjang 2010-an, Bahasa ini telah berevolusi secara signifikan dengan munculnya ReactJS, Angular JS, VueJS, NodeJS, dan banyak kerangka kerja lainnya.
Akibatnya, Bahasa ini telah menjadi opsi yang paling banyak digunakan untuk membuat situs web front-end dan back-end, seringkali dengan tumpukan MEAN dan MERN.
JavaScript mudah digunakan karena para data scientist dapat mengakses model dan algoritma di web browser. Demikian pula, memungkinkan pengguna untuk membangun visualisasi data interaktif dari set data di dasbor berbasis web.
SAS (Statistical Analysis System)
SAS adalah rangkaian perangkat lunak yang biasa digunakan untuk melakukan pemodelan statistik untuk berbagai disiplin ilmu seperti manajemen data, business intelligence, multivariate analytics,dan predictive analytics.
Pertama kali dirilis pada tahun 1976, SAS telah mengukuhkan sebagai Bahasa pemrograman terbaik dalam industri analitik.
Kita dapat menggunakan SAS untuk mengakses data dalam berbagai format, mengelola dan memanipulasinya, memisahkan dan menggabungkan set data, dan menjalankan metode statistik untuk analisis data.
Scala
Scala adalah salah satu bahasa fungsional paling populer. Bahasa ini berjalan pada JVM. Bahasa ini adalah pilihan ideal jika Kita sering harus bekerja dengan kumpulan data dengan volume tinggi.
Karena asal-usul JVM-nya, sehingga dapat lebih mudah digunakan dengan Java dalam bidang data science. Perlu diingat bahwa Scala digunakan untuk menulis Apache Spark, kerangka komputasi klaster terkenal.
Jadi, jika tugas data science Kita akan berputar di sekitar Spark, Scala adalah pilihan yang baik.
TensorFlow
TensorFlow adalah salah satu library terkemuka untuk komputasi numerik. Bahasa ini adalah kerangka kerja berbasis Machine Learning yang digunakan untuk mengatasi set data yang besar.
TensorFlow bekerja sangat baik dengan komputasi terdistribusi.
Di TensorFlow, Kita dapat memecah grafik Kita menjadi potongan-potongan dan menjalankannya secara paralel pada CPU dan GPU yang berbeda. Oleh karena itu, ini dapat membantu Kita untuk melatih jaringan saraf yang kompleks dan besar dengan cepat.
C#
Microsoft mengembangkan C#, yang sekarang telah menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan dalam dua dekade terakhir.
C# mengambil inspirasi dari Java dan menambahkan sentuhan modern untuk penyempurnaan lebih lanjut.
Untuk membuat data science lebih baik dengan C#, Microsoft membuka akses framework hadoop ke Windows. Kita juga dapat menggunakan ML.NET kerja untuk membuat aplikasi machine learning lintas platform.
Ruby
Ruby sering digunakan untuk melakukan pemrosesan teks. Pengembang juga telah memanfaatkannya untuk bereksperimen dengan prototipe, menulis server, dan terlibat dalam proses umum lainnya. Untuk data science dengan Ruby, Kita dapat menggunakan:
- Kernel iruby untuk Jupyter
- Rserve-client untuk terhubung dengan Rserve (server biner R)
- Manajemen alur kerja Jongleur untuk manipulasi data
- Rb-gsl untuk mengakses GNU Scientific Library
