Ingin menjadi data scientist tapi bingung harus mulai belajar dari mana? Sabrina akan memberikan 3 bahasa pemrograman data science yang paling sering digunakan dalam pekerjaan sehari-hari data scientist. 3 bahasa pemrograman ini diantaranya adalah Phyton, R, dan SQL. 

‍

Simak pengertian, kegunaan / manfaat, dan cara mempelajari tiap bahasa pemrograman di bawah ini. Baca sampai tuntas untuk temukan rekomendasi tempat belajar data science gratis!

‍

Bahasa Pemrograman Phyton: Pengertian dan Kegunaanya

Phyton menjadi bahasa pemrograman yang wajib dikuasai data scientist karena Phyton berguna untuk pemrosesan data mulai dari data cleaning, data mining, visualisasi, analisis statistik; dan  penerapan algoritma analisis data. Phyton berperan dalam pemrosesan data dengan berbagai library dan fungsi yang dimilikinya.

‍

Beberapa library dasar Phyton yang wajib dipelajari:

• Pandas: digunakan untuk data manipulation & data cleaning
• Numpy: digunakan sebagai perhitungan dan hal hal yang berhubungan dengan angka
• Matplotlib: digunakan untuk membuat visualisasi data 
• Scikit-learn: digunakan untuk membuat pemodelan machine learning

‍

Phyton digunakan dalam data science karena termasuk bahasa pemrograman tingkat tinggi yang mudah digunakan dan mudah dipelajari. Karena pada dasarnya Phyton menggunakan bahasa yang kita gunakan sehari-hari. Selain itu banyaknya library, dapat digunakan di berbagai OS, dan fleksibilitas kegunaan Phyton juga menjadi alasan mengapa Phyton sering digunakan dalam data science.

‍

Adapun fleksibilitas kegunaan Phyton tidak hanya berhenti sampai di pemrosesan data, Phyton juga dapat difungsikan untuk software development, pembuatan aplikasi, scripting, dan kebutuhan website development lainnya.

‍

Bahasa Pemrograman R: Pengertian dan Kegunaanya

R merupakan bahasa pemrograman statistika yang bersifat open source dan digunakan untuk pengolahan data dan pemrosesan statistika tingkat tinggi. Menariknya R digunakan oleh 70% data miners, hal ini membuat R menjadi bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan dalam bidang data science setelah SQL.  Selain itu ada banyak decacorn perusahaan teknologi yang menggunakan R, seperti Facebook, Google, Mozila, TechCrunch, dan masih banyak lainnya.

‍

Walau penggunaan R sekilas terlihat mirip dengan Phyton, namun R memiliki perbedaan fungsi dengan Phyton. 

‍

Secara kegunaan, R dimanfaatkan untuk mengolah model statistik dan visualisasi data dengan lebih mudah melalui excel, csv, maupun teks; tidak seperti Phyton yang harus menggunakan library Matplotlib. 

‍

Secara kapasitas, R memiliki kemampuan untuk melakukan statistical testing dan manipulasi model statistika; sedangkan Phyton memiliki kapasitas sebagai scripting language pada objek data yang banyak digunakan dalam analisis big data.

‍

Pada intinya, R lebih berfokus pada pengolahan data statistik.

‍

Bahasa Pemrograman SQL: Pengertian dan Kegunaanya

Data science akan selalu menghadapi dataset dalam jumlah besar dalam database, sehingga keahlian bahasa pemrograman SQL akan selalu dibutuhkan. SQL atau Structured Query Language adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengakses, mengubah, dan memanipulasi database hingga membuat database yang berbasis relasional. 

‍

Basis data relasional ini menyimpan informasi dalam bentuk tabel dengan baris dan kolom atribut data yang berbeda berisi hubungan antara nilai data. Tidak seperti excel atau spreadsheet, SQL mampu mengolah dataset dalam jumlah volume yang sangat besar. Hal ini menjadi kelebihan SQL dibanding bahasa pemrograman lainnya, karena kapasitas querynya yang mampu mengolah dataset jumlah besar.

‍

SQL membantu data scientist untuk mengekstrak data, menganalisis data, mengambil informasi dan insight dari database. Beberapa perintah / query dalam SQL yang wajib diketahui para data scientist adalah:

• DDL (Data Definition Language): membangun kerangka database dengan 3 perintah yaitu CREATE, ALTER, DROP.
• DML (Data Manipulation Language): memanipulasi data dengan menulis informasi baru dengan 4 perintah yaitu INSERT, SELECT, UPDATE, DAN DELETE.
• DQL (Data Query Language): mengambil data yang sudah disimpan dalam database menggunakan perintah SELECT untuk memfilter dan mengembalikan hasil data tertentu.
• DCL (Data Control Language): mengelola akses untuk pengguna database lain dengan perintah GRANT.
• TCL (Transaction Control Language): membuat perubahan pada database secara otomatis melalui perintah seperti ROLLBACK untuk membatalkan transaksi yang salah.

‍

Kesimpulan

Jika kamu ingin menjadi data scientist, kamu bisa memulai dengan belajar ketiga bahasa pemrograman di atas. Jika dilihat dari tingkat kesulitannya, kamu bisa mulai dari SQL untuk lalu ke R dan Phyton. Tapi kamu juga bisa coba materi bootcamp Data Science secara gratis di Aplikasi BINAR!

‍

Selain itu kamu juga bisa konsultasi atau tanya-tanya mulai dari harga bootcamp Data Science, pendaftaran bootcamp Data Science, dan apapun mengenai bootcamp BINAR langsung ke tim Academic BINAR hanya dengan mengisi form ini.

‍

Belum yakin Mau Jadi Data Science? Coba Potensi Quiz untuk Temukan Potensimu!

Tenangg ada banyak cara mudah untuk menemukan potensi dan peluang karier dari minat dan kepribadianmu, salah satunya dengan Potensi Quiz!

‍

Cuma butuh 3 menit, tinggal klik-klik sampai akhir, rekomendasi bootcamp yang sesuai dengan kepribadianmu akan muncul di akhir!

‍