Mengapa python dan r digunakan untuk analisis data?

Ilmu data adalah bagian utama dari pekerjaan bagi beberapa orang yang terus bertambah. Penekanan pada keputusan yang digerakkan oleh analitik, komputasi yang kuat, dan peningkatan ketersediaan data dalam bisnis telah menjadikannya masa kejayaan ilmu data. Menurut laporan IBM baru-baru ini, ada 2. 35 juta lowongan untuk pekerjaan analitik data di AS pada tahun 2015. Selanjutnya diperkirakan jumlahnya akan melonjak menjadi 5 juta pada tahun 2022

Table of Contents Show

Mengapa Python digunakan untuk analisis data?
Mengapa R berguna untuk analisis data?
Apakah analis data menggunakan Python atau R?
Mengapa belajar R dan Python?

Alat pemrograman paling populer yang digunakan untuk pekerjaan ilmu data adalah R dan Python. Sulit untuk memilih salah satu dari dua bahasa analitik data yang sangat fleksibel. Keduanya open source dan gratis dan dikembangkan pada awal 1990-an - Python untuk ilmu data berfungsi sebagai bahasa pemrograman tujuan umum dan R untuk ilmu data berfungsi untuk analisis statistik. Bagi siapa pun yang tertarik untuk bekerja dengan kumpulan data besar, pembelajaran mesin, atau mengembangkan visualisasi data yang kompleks, mereka sangat berguna

Tinjauan singkat tentang sejarah Python dan RPython

Python dirilis pada tahun 1989 menekankan efisiensi dan keterbacaan. Ini adalah bahasa pemrograman berorientasi objek yang berarti mengumpulkan data dan mengkodekannya menjadi objek yang dapat memodifikasi dan berinteraksi satu sama lain. Scala, C++, Java adalah contoh bahasa pemrograman lainnya. Bahasa pemrograman canggih ini memungkinkan pengembang dan ilmuwan data untuk menjalankan tugas dengan keterbacaan kode, modularitas, dan stabilitas yang lebih baik. Ilmu data memegang porsi yang sangat kecil dalam bahasa yang beragam ini

R dikembangkan pada tahun 1992 dan disukai oleh sebagian besar profesional ilmu data selama bertahun-tahun. Ini adalah bahasa prosedural yang bekerja dengan memecah tugas pemrograman menjadi serangkaian subrutin, prosedur, dan langkah-langkah. Ini bermanfaat dalam membangun model data karena memudahkan untuk memahami bagaimana operasi kompleks dilakukan; . Namun, kurangnya fitur utama dan kinerja yang lebih lambat seperti kerangka kerja web dan pengujian unit adalah alasan umum para profesional ilmu data lebih memilih untuk mencari di tempat lain

Proses ilmu data

Mari kita lihat lebih dalam kedua bahasa ini terkait penggunaannya dalam pipa data, termasuk

1. Pengumpulan data

2. Eksplorasi data

3. Pemodelan data

4. Visualisasi data

1. Pengumpulan data Python

Bahasa ini mendukung semua jenis format yang berbeda dan dianggap sebagai bahasa pemrograman terbaik untuk ilmu data. Seseorang dapat bekerja dengan dokumen nilai yang dipisahkan koma (CSV) atau dapat bermain dengan sumber JSON dari web. Tabel SQL dapat diimpor langsung ke dalam kode. Profesional ilmu data yang menggunakan Python dapat membuat kumpulan data. Pustaka yang ditawarkan oleh bahasa pemrograman ini memungkinkan ilmuwan data untuk mengambil data dari berbagai situs web dalam satu baris kode

Bahasa pemrograman ini memungkinkan pengimporan data dari file CSV, Excel, dan teks ke R. File dengan format SPSS atau Minitab bawaan dapat diubah menjadi bingkai data R juga. Namun, R tidak cukup fleksibel untuk mengambil informasi dari web seperti halnya Python

2. Eksplorasi Data Python

Untuk mendapatkan wawasan dari data, ilmuwan data menggunakan Pandas, pustaka analisis data untuk Python. Ini menampung sejumlah besar data tanpa lag yang berasal dari Excel. Individu membutuhkan keterampilan ilmu data untuk mendefinisikan dan mendefinisikan ulang bingkai data Pandas beberapa kali selama proyek berlangsung

R untuk ilmu data digunakan untuk melakukan analisis numerik dan statistik kumpulan data besar, jadi tidak mengherankan jika para profesional ilmu data memiliki banyak pilihan saat menjelajahi data dengan R. Selain pembelajaran mesin, pembuatan angka acak, pemrosesan sinyal, dan pemrosesan statistik, seseorang harus bergantung pada perpustakaan pihak ketiga untuk pekerjaan yang lebih berat.

3. Pemodelan data Python

Bahasa pemrograman ini memiliki perpustakaan standar untuk pemodelan data termasuk Numpy untuk analisis pemodelan numerik dan SciPy untuk perhitungan dan komputasi ilmiah

Untuk evaluasi pemodelan khusus dalam R, ilmuwan data terkadang harus bergantung pada paket di luar fungsionalitas inti R. Tetapi ada paket khusus tertentu yang dikenal sebagai Tidyverse yang memudahkan untuk memvisualisasikan, memanipulasi, dan melaporkan data

4. Visualisasi data Python

Area ini bukan kekuatan Python, namun perpustakaan Matplotib dapat digunakan untuk menghasilkan bagan dan grafik. Selain itu, perpustakaan seaborn memungkinkan seseorang menggambar grafik yang lebih informatif dan menarik dengan Python

R dibuat untuk mendemonstrasikan hasil analisis statistik, dengan model grafik dasar yang memungkinkan pengguna membuat plot dan bagan dasar dengan mudah

Kesimpulan

Python adalah bahasa serbaguna dan kuat yang dapat digunakan pemrogram untuk berbagai tugas dalam ilmu data dan komputer. Bahasa pemrograman R, di sisi lain, dirancang untuk evaluasi data yang populer di komunitas ilmu data. Memahami R penting jika pengguna ingin berhasil dalam ilmu data. Mempelajari kedua bahasa pemrograman ini hanya akan meningkatkan pengguna sebagai ilmuwan data

Mengapa Python digunakan untuk analisis data?

Berkat fokus Python pada kesederhanaan dan keterbacaan, Python menawarkan kurva belajar yang bertahap dan relatif rendah . Kemudahan belajar ini menjadikan Python alat yang ideal untuk pemrogram pemula. Python menawarkan kepada pemrogram keuntungan menggunakan lebih sedikit baris kode untuk menyelesaikan tugas daripada yang dibutuhkan saat menggunakan bahasa yang lebih lama.

Mengapa R berguna untuk analisis data?

Banyak data scientist menggunakan R saat menganalisis data karena R memiliki grafik statis yang menghasilkan visualisasi data berkualitas baik . Selain itu, bahasa pemrograman memiliki pustaka lengkap yang menyediakan grafik interaktif dan membuat visualisasi dan representasi data mudah dianalisis.

Apakah analis data menggunakan Python atau R?

Python dan R banyak digunakan untuk analisis dan visualisasi data .

Mengapa belajar R dan Python?

Python sangat serbaguna . Anda dapat menggunakannya untuk tugas kecil dan kompleks, dan digunakan di banyak industri yang berbeda — mulai dari aplikasinya yang lebih umum dalam ilmu data dan rekayasa perangkat lunak hingga lingkungan seperti pengembangan aplikasi seluler, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin.