Haruskah saya mempelajari r dan python untuk ilmu data?

Haruskah saya belajar R atau Python? . Di sini kami memberi Anda jawaban pasti berdasarkan kasus penggunaan, popularitas, kemudahan belajar, dan banyak lagi

Waktu Membaca 4 menit

Jika Anda ingin menjadi ilmuwan data profesional, Anda harus mempelajari setidaknya satu bahasa pemrograman. Itu pertanyaan yang cerdas untuk ditanyakan. Haruskah saya belajar R atau Python?

Sebagai data scientist, Anda mungkin ingin dan perlu mempelajari Structured Query Language, atau SQL. SQL adalah bahasa de-facto dari database relasional, di mana sebagian besar informasi perusahaan masih berada. Tapi itu hanya memberi Anda kemampuan untuk mengambil data - bukan untuk membersihkannya atau menjalankan model terhadapnya - dan di situlah Python dan R masuk

Sedikit latar belakang tentang R

R diciptakan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman — dua ahli statistik dari University of Auckland di Selandia Baru. Ini awalnya dirilis pada tahun 1995 dan mereka meluncurkan versi beta yang stabil pada tahun 2000. Ini adalah bahasa yang ditafsirkan (Anda tidak perlu menjalankannya melalui kompiler sebelum menjalankan kode) dan memiliki rangkaian alat yang sangat kuat untuk pemodelan statistik dan grafik

Untuk kutu buku pemrograman, R adalah implementasi dari S — bahasa pemrograman statistik yang dikembangkan pada tahun 1970-an di Bell Labs — dan terinspirasi oleh Skema — varian dari Lisp. Itu juga dapat diperluas, membuatnya mudah untuk memanggil objek R dari banyak bahasa pemrograman lainnya

R gratis dan menjadi semakin populer dengan mengorbankan paket statistik komersial tradisional seperti SAS dan SPSS. Sebagian besar pengguna menulis dan mengedit kode R mereka menggunakan RStudio, sebuah Integrated Development Environment (IDE) untuk pengkodean dalam R

Sebagai catatan tambahan. Bagan di atas dan di bawah menunjukkan popularitas relatif berdasarkan jumlah penarikan GitHub yang dilakukan per tahun untuk bahasa tersebut. Mereka didasarkan pada data dari , dibuat oleh littleark

Sedikit latar belakang tentang Python

Python juga sudah ada untuk sementara waktu. Ini awalnya dirilis pada tahun 1991 oleh Guido van Rossum sebagai bahasa pemrograman tujuan umum. Seperti R, ini juga merupakan bahasa yang ditafsirkan, dan memiliki pustaka standar komprehensif yang memungkinkan pemrograman mudah untuk banyak tugas umum tanpa harus memasang pustaka tambahan. Python memiliki beberapa pustaka pengkodean paling kuat yang pernah ada. Mereka juga tersedia secara gratis

Untuk ilmu data, ada sejumlah pustaka Python yang sangat kuat. Ada NumPy (perhitungan numerik yang efisien), Panda (berbagai alat untuk pembersihan dan analisis data), dan StatsModels (metode statistik umum). Anda juga memiliki TensorFlow, Keras, dan PyTorch (semua perpustakaan untuk membangun jaringan saraf tiruan – sistem pembelajaran mendalam)

Saat ini, banyak ilmuwan data yang menggunakan Python menulis dan mengedit kode mereka menggunakan Notebook Jupyter. Notebook Jupyter memungkinkan pembuatan dokumen yang mudah yang merupakan campuran prosa, kode, data, dan visualisasi, sehingga memudahkan untuk mendokumentasikan proses Anda dan ilmuwan data lain untuk meninjau dan mereplikasi pekerjaan Anda

Memilih bahasa untuk ilmu data

Secara historis telah terjadi perpecahan yang cukup merata dalam komunitas ilmu data dan analisis data. R vs Python untuk ilmu data bermuara pada latar belakang ilmuwan. Biasanya ilmuwan data dengan latar belakang ilmu data akademik atau matematika yang lebih kuat lebih menyukai R, sedangkan ilmuwan data yang memiliki latar belakang pemrograman lebih cenderung memilih Python

Kekuatan Python

Dibandingkan dengan R, Python adalah bahasa tujuan umum

Python adalah bahasa pemrograman tujuan umum. Ini bagus untuk analisis statistik, tetapi kode Python akan menjadi pilihan yang lebih fleksibel dan andal jika Anda ingin membuat situs web untuk berbagi hasil atau layanan web agar mudah diintegrasikan dengan sistem produksi Anda

Python jauh lebih populer daripada R

Pada indeks Tiobe bulan September 2019 dari bahasa pemrograman terpopuler, Python adalah bahasa pemrograman terpopuler ketiga (dan telah tumbuh lebih dari 2% pada tahun lalu) di semua ilmu komputer dan pengembangan perangkat lunak, sedangkan R telah turun dari tahun lalu.

R vs Python untuk pembelajaran mendalam — Python lagi-lagi lebih populer

Proyek pembelajaran mendalam yang paling serius menggunakan TensorFlow atau PyTorch. Keduanya bekerja dengan baik dengan Python, dan meskipun sekarang ada antarmuka R untuk TensorFlow, lebih banyak pekerjaan pembelajaran mendalam yang dilakukan dengan Python daripada dengan R. Karena pembelajaran mendalam dapat diterapkan ke berbagai domain yang semakin luas (dimulai dengan visi komputer, sekarang ini juga menjadi pendekatan default untuk sebagian besar tugas Pemrosesan Bahasa Alami) yang semakin penting

Python juga sangat populer dalam data besar, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin. Terakhir, ini juga dapat digunakan sebagai bahasa ujung depan dan aplikasi web

Python lebih mirip dengan bahasa lain daripada R

Sementara seseorang dengan latar belakang Lisp mungkin dapat mempelajari R dengan cukup cepat jika seseorang memiliki latar belakang pemrograman dalam bahasa pemrograman tujuan umum yang lebih populer — seperti Java, C#, JavaScript, atau Ruby — mereka akan merasa lebih mudah untuk melakukannya.

Kesimpulan — lebih baik mempelajari Python sebelum mempelajari R

Masih banyak pekerjaan di mana R diperlukan, jadi jika Anda punya waktu, tidak ada salahnya untuk mempelajari keduanya, tetapi saya menyarankan bahwa hari ini, Python menjadi bahasa pemrograman yang dominan untuk ilmuwan data dan pilihan pertama yang lebih baik.

Flatiron School mencakup Python secara ekstensif dalam program Ilmu Data kami, kursus 15 minggu kami yang mengajarkan Anda semua keterampilan yang Anda butuhkan untuk memulai karir di bidang data. Inilah cara masuk ke kursus ilmu data itu

Jika Anda berpikir tentang karir baru tetapi bertanya-tanya bagaimana cara mendanai bootcamp Anda, baca “Cara Membayar untuk Bootcamp Pengkodean” atau kunjungi halaman Uang Kuliah & Pembiayaan.  

Diposting oleh Peter Bell  /  4 Februari 2021

Tren Teknologi Ilmu Data

Pos terkait

Tren Teknologi

Belajar Kode Python. Pelajaran Gratis untuk Pemula

Tren Teknologi

Sabrina Hernandez. Dari Teknologi Gigi hingga Desainer Produk UX / UI

Tren Teknologi

Mengapa Layanan Keuangan Harus Berinvestasi Pada Karyawannya

Sumber Daya Terkait

Ilmu Data

Belajar Kode Python. Pelajaran Gratis untuk Pemula

Di belakang JavaScript, HTML/CSS, dan SQL, Python adalah bahasa terpopuler keempat dengan 44. 1% pengembang. Lihat artikel ini tentang bagaimana Anda dapat mempelajari bahasa pemrograman populer ini secara gratis

Cerita Alumni

Sabrina Hernandez. Dari Teknologi Gigi hingga Desainer Produk UX / UI

Setelah 7 tahun sebagai teknisi gigi, Sabrina Hernandez siap untuk perubahan. Dia mendaftar di Flatiron School dan sejak itu berkarir di Desain Produk UX / UI

Perusahaan

Mengapa Layanan Keuangan Harus Berinvestasi Pada Karyawannya

Bagi perusahaan Jasa Keuangan, berinvestasi dalam pelatihan karyawan sangatlah penting. Inilah mengapa itu perlu dan bagaimana melakukannya dengan benar

Haruskah seorang data scientist mengetahui R dan Python?

Dalam konteks ilmu data biomedis, pelajari Python terlebih dahulu, lalu pelajari cukup R untuk dapat menyelesaikan analisis Anda, kecuali lab tempat Anda berada bergantung pada R, dalam hal ini pelajari R dan isi . Jika Anda mempelajari keduanya, Anda dapat membuat kode R menjadi Python menggunakan rpy .

Haruskah saya belajar Python dan R secara bersamaan?

Meskipun ada banyak bahasa dan disiplin untuk dipilih, beberapa yang paling populer adalah R dan Python. Tidak apa-apa mempelajari keduanya sekaligus . Secara umum, Python lebih fleksibel. itu dikembangkan sebagai bahasa pemrograman tujuan umum dan telah berkembang menjadi sangat bagus untuk ilmu data.

Bisakah saya menggunakan R dan Python?

Ya, itu bisa dilakukan , dan ada perpustakaan yang dapat menangani transisi ini dengan sangat baik. Pada dasarnya ada dua pendekatan dimana kita dapat menggunakan Python dan R berdampingan dalam satu proyek.

Bisakah Anda menguasai R dan Python?

Senang bisa menggunakan R dan python karena keduanya adalah bahasa pemrograman sains data utama. Namun, saya pikir itu baik untuk merasa nyaman dengan setidaknya satu dari mereka dan jika saya secara pribadi akan memilih satu, saya akan menggunakan python karena jauh lebih ramah pengguna dan berguna untuk kode produksi.