Python vs R dalam Ilmu Data: Ini Yang Harus Anda Pilih…

Setiap sektor memiliki debat besar yang sedang berlangsung, seperti, siapa kapten yang lebih baik, Virat Kohli atau Sourav Ganguly? Atau Siapa koki yang lebih baik, Gordon Ramsay atau Jamie Oliver? Di bidang ilmu data, perdebatan serupa adalah tentang Python dan R. Keduanya adalah bahasa populer yang digunakan untuk berbagai tugas di sektor ini. Mereka masing-masing memiliki pro dan kontra juga.

Anda dapat membaca blog tentang 6 Bahasa Pemrograman Teratas untuk Dipelajari – Sesuai Permintaan 2019 untuk mengetahui Python, R, dan bahasa teratas lainnya serta permintaannya.

Mereka serupa dalam beberapa hal (keduanya open-source dan gratis), tetapi mereka juga memiliki beberapa perbedaan mencolok. Pada artikel ini, kita akan membahas perbedaan utama antara Python dan R, dan mencari tahu mana yang terbaik di antara keduanya.

Apa itu Python?

Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling populer. Itu dirilis pada tahun 1989 , dan sejak itu, telah menjadi nama rumah tangga di sektor pengkodean. Meskipun sudah tersedia sejak tahun 90-an, Python baru memasuki bidang ilmu data beberapa tahun yang lalu. Namun dalam rentang waktu yang kecil, ia telah berkembang menjadi bahasa yang kuat dengan banyak keuntungan untuk ilmu data.

Ini memiliki beberapa perpustakaan khusus untuk pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, yang memungkinkan ilmuwan data untuk menyebarkan model data yang kuat dengan cepat.

Pustakanya yang populer adalah Scipy, Pandas, Seaborn, dan Numpy. Anda dapat menggunakan Python untuk menerapkan pembelajaran mesin pada skala yang lebih besar. Ilmuwan data menggunakan Python untuk pengikisan web, perselisihan data, dan banyak tugas lainnya.

Pelajari kursus online ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Apa itu R?

Untuk melakukan analisis statistik, banyak orang akan memilih R. Ini dikembangkan sekitar 20 tahun yang lalu . R memiliki perpustakaan untuk hampir semua jenis analisis yang dapat dilakukan seseorang.

Banyak ilmuwan data lebih menyukai R daripada yang lain (dan banyak yang masih melakukannya). R mendukung visualisasi data yang menarik, sehingga menghasilkan laporan jauh lebih baik.

R memungkinkan Anda membuat aplikasi web yang fantastis melalui kerangka kerjanya. Bahasa pemrograman ini membuat model data bangunan relatif lebih nyaman karena memecah prosedur kompleks dalam beberapa langkah.

Bahkan dengan semua kelebihan ini, R memiliki beberapa kekurangan berupa kinerja yang lambat dan kurangnya kerangka kerja web.

Perbedaan Pengumpulan Data

Python memungkinkan Anda mengambil data langsung dari web. Anda dapat menggunakan perpustakaan permintaan untuk tujuan ini. Melalui permintaan dan sup yang indah, Anda dapat menggunakan data bahkan dari tabel yang ada di Wikipedia.

Python juga memungkinkan Anda mengambil data dari JSON atau CSV.

R, di sisi lain, memungkinkan Anda mengimpor data dari Excel dan CSV. Ini tidak seefektif pengikisan web seperti Python, tetapi melalui Rvest dan magrittr, ini menyelesaikan masalah itu sampai batas tertentu. Mereka mirip dengan permintaan dan sabun yang indah.

Anda dapat mengonversi file dalam SPSS atau Minitab menjadi bingkai data R juga.

Perbedaan Eksplorasi Data

Python memungkinkan Anda mengungkap data dengan menggunakan Pandas , perpustakaan analisis data. Ini mengatur data ke dalam bingkai data. Anda dapat membersihkan bingkai data dengan mudah (seperti menghapus nilai NaN dengan 0).

Pandas memungkinkan Anda menyimpan sejumlah besar data dan menawarkan banyak fitur untuk menampilkan data secara efisien .

R lebih kuat dalam eksplorasi data karena dibuat untuk tujuan ini. Anda dapat menggunakan R untuk menerapkan uji statistik, membangun distribusi probabilitas, dan menggunakan teknik penambangan data.

R sangat bagus untuk pengoptimalan, pemrosesan sinyal, analitik, dan pembuatan angka acak.

Perbedaan Visualisasi Data

Untuk visualisasi data melalui Python, Anda harus menggunakan Notebook IPython atau pustaka Matplotlib. Pustaka ini dapat membuat grafik untuk data yang Anda miliki.

Jika Anda tertarik untuk mengembangkan grafik tingkat lanjut, Anda dapat menggunakan Plot.ly. R jauh lebih baik daripada Python dalam hal visualisasi data. Ini memiliki banyak paket yang memungkinkan Anda mengembangkan visual yang menarik untuk data Anda.

Ini memiliki modul grafik yang memungkinkan Anda membuat plot dasar untuk semua matriks data. Anda dapat menggunakan ggplot2 untuk membuat plot yang lebih maju di R juga.

Perbedaan lainnya

Kepopuleran

Python cukup lebih populer daripada R di sektor ilmu data. Pada tahun 2017, Python adalah bahasa pemrograman yang paling populer, sementara R berada di posisi ke-6 saat itu.

Jadi kita dapat mengatakan bahwa Python lebih populer daripada R . Namun, popularitas R telah meningkat secara substansial selama bertahun-tahun.

Kesempatan kerja

Nah, dari sisi permintaan, baik R maupun Python menunjukkan tren positif. Namun, jumlah pekerjaan ilmu data yang membutuhkan Python hampir 1,5x lebih banyak daripada jumlah pekerjaan yang membutuhkan R.

Python telah hadir di pasar sebelum R, dan memiliki banyak kegunaan lain selain dari ilmu data. Permintaan untuk R dalam analitik data lebih tinggi daripada Python, dan ini adalah keterampilan yang paling banyak diminta untuk peran itu.

Persentase analis data yang menggunakan R pada tahun 2014 adalah 58%, sedangkan untuk pengguna Python adalah 42%. Dalam hal menawarkan peluang kerja, bahasa ilmu data terbaik adalah SQL .

Industri

Sementara R lebih umum di bidang akademik, Python populer dalam produksi. Karena Python sudah menjadi bahasa pemrograman yang lengkap, banyak perusahaan lebih menyukainya daripada R.

Namun, R dikembangkan oleh para sarjana untuk tujuan akademis. Jadi, jika Anda ingin memasuki bidang akademik, Anda perlu mempelajari R.R yang telah lama menjadi favorit di dunia akademis, dan baru saja memasuki industri korporasi.

R vs. Python: Apa yang Lebih Baik untuk Pemula?

Baik R dan Python sama-sama populer di bidang ilmu data. Dan mereka mendapatkan popularitas setiap hari. Mereka berbeda dalam hal kemudahan belajar, juga. Sementara R memiliki kurva belajar yang curam, pada awalnya, Python sederhana, dan seseorang dapat mempelajarinya lebih cepat. Mempelajari Python adalah linier, tetapi jika Anda menyelesaikan dasar-dasarnya, mempelajari R tidak lagi menjadi masalah.

• Jika Anda tidak tahu apa-apa tentang pemrograman, Anda harus mulai dengan Python
• Jika Anda berpengalaman dalam pemrograman, Anda harus mulai dengan R

Mempelajari kedua bahasa ini akan menyenangkan. Pemrogram memilih Python karena berbagai alasan tetapi R akan membantu Anda dalam analisis dan pemodelan data.

Pikiran Akhir

Baik Python dan R memiliki kekhasan masing-masing. Sementara R lebih baik untuk visualisasi, Python lebih baik untuk scraping. Itu semua tergantung pada tingkat keahlian dan tujuan Anda.

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1 -on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.

Untuk pembelajaran mesin, Anda harus mempelajari Python, tetapi untuk pembelajaran statistik, R akan menjadi pilihan yang lebih baik.