5 Bahasa Pemrograman Teratas untuk Dipelajari oleh Data Scientist

Data scientist yang bekerja dengan kumpulan data besar atau dalam lingkungan komputasi berperforma tinggi. Mungkin menganggap bahasa pemrograman ini penting untuk mengekstrak data dengan cepat dan mudah.

Ilmu data adalah bidang yang berfokus pada penggalian pengetahuan dari data. Secara umum, memperoleh informasi rinci yang menerapkan konsep ilmiah ke kumpulan data besar yang digunakan. Untuk menginformasikan pengambilan keputusan tingkat tinggi. Ambil pandemi global COVID-19 yang sedang berlangsung misalnya: Pejabat pemerintah menganalisis kumpulan data yang diambil dari berbagai sumber. Seperti pelacakan kontak, infeksi, tingkat kematian. Dan data berbasis lokasi untuk menentukan area mana yang terkena dampak dan cara terbaik untuk menyesuaikan model dukungan jalan. Untuk memberikan bantuan di tempat yang paling dibutuhkan sambil mencoba untuk mengekang tingkat infeksi.

Data besar, seperti yang sering disebut, adalah agregasi kolektif dari kumpulan besar data yang diambil dari berbagai sumber digital. Petak data ini cenderung lebih besar dalam ukuran, variasi (jenis data), dan kecepatan (laju pengumpulan data). Hal ini disebabkan oleh pertumbuhan eksplosif dan digitalisasi informasi secara global. Dan peningkatan kapasitas untuk menyimpan, menangani, dan menganalisis kumpulan data sebesar ini.

Ilmu data, seperti yang dibayangkan oleh Jim Gray, seorang ilmuwan komputer dan penerima Turing Award. Percaya bahwa ini adalah “paradigma keempat” ilmu. Menambahkan data berdasarkan data empiris, teoritis, dan komputasi. Dengan pemikiran ini, bahasa pemrograman di bawah ini siap untuk menjadi efisien. Dalam menangani kumpulan data yang besar dan kuat dalam penggabungan beberapa sumber data. Untuk secara efektif mengekstrak informasi yang diperlukan untuk memberikan wawasan. Dan pemahaman tentang fenomena yang ada dalam aliran data untuk penambangan data dan pembelajaran mesin, antara lain.

Python

Dipuji oleh para pengembang perangkat lunak dan ilmuwan data. Python telah menunjukkan dirinya sebagai bahasa pemrograman yang tepat karena kemudahan penggunaan dan sifat dinamisnya. Ini matang dan stabil, belum lagi kompatibel dengan algoritma berkinerja tinggi. Memungkinkannya untuk berinteraksi dengan teknologi canggih seperti pembelajaran mesin, analisis prediktif. Dan kecerdasan buatan (AI) melalui pustaka yang kaya dan didukung dalam ekosistemnya yang luas. Selain kekuatannya sebagai bahasa pembelajaran yang mendalam, Python juga menikmati dukungan yang hampir tak tertandingi di berbagai sistem operasi. Untuk membantu pemrosesan data dari hampir semua sumber secara native.

R

R sering dibandingkan dengan Python karena kekuatan inherennya serupa karena sifatnya yang open-source. Dan desain agnostik sistem untuk mendukung sebagian besar sistem operasi. Dan sementara kedua bahasa unggul dalam ilmu data dan lingkaran pembelajaran mesin. R dirancang oleh dan sangat bergantung pada model statistik dan komputasi. Menjelajahi data menawarkan sejumlah operasi yang dapat dilakukan untuk menyortir dan menghasilkan data, memodifikasi, menggabungkan. Dan mendistribusikan set data secara akurat agar siap untuk pemformatan perwakilan akhirnya. Terakhir, visualisasi data adalah hal lain yang menjadi spesialisasi R, dengan sejumlah paket yang membantu. Dalam merepresentasikan hasil secara grafis dengan bagan dan plot, termasuk plot analisis numerik yang kompleks.

Java

Java telah ada selama sekitar seperempat abad dan selama waktu ini. Bahasa berorientasi objek berbasis kelas telah menganut kredo “tulis sekali, jalankan di mana saja (WORA)”, menetapkannya sesedikit mungkin ketergantungan. Tidak peduli di mana kodenya akan dijalankan. Ini meluas ke aplikasi yang dijalankan dalam mesin virtual Java (JVM). Yang dapat dijalankan terlepas dari OS yang mendasarinya, sebagian besar tetap bersifat agnostik sistem. Ini adalah platform pilihan untuk beberapa alat yang paling banyak digunakan. Dalam analitik data besar, seperti Apache Hadoop dan Scala (lebih lanjut tentang Scala di bawah). Pustaka pembelajaran mesinnya yang matang, kerangka data besar. Dan skalabilitas asli memungkinkan untuk mengakses penyimpanan dalam jumlah yang hampir tidak terbatas. Sambil mengelola banyak tugas pemrosesan data dalam sistem berkerumun.

Julia

Dibandingkan dengan bahasa pemrograman lain di daftar ini, Julia adalah bahasa terbaru dengan kurang dari 10 tahun sejak rilis awal. Tetapi Anda akan salah jika Anda mengacaukannya dengan kurangnya kedewasaan karena meskipun berada di antara bahasa yang lebih baru. Julia semakin populer di kalangan ilmuwan data yang membutuhkan bahasa dinamis yang mampu melakukan analisis numerik. Dalam lingkungan komputasi berkinerja tinggi. Berkat waktu eksekusinya yang lebih cepat, ia tidak hanya menyediakan pengembangan. Yang lebih cepat tetapi juga menghasilkan aplikasi yang berjalan serupa. Dengan yang dibuat pada bahasa level rendah, seperti C misalnya. Satu kelemahan yang relatif kecil untuk Julia adalah bahwa komunitasnya tidak sekuat bahasa lain, membatasi opsi dukungan namun. Itu adalah bagian dari kesulitan yang berkembang dari setiap teknologi baru yang akan bekerja dengan sendirinya seiring dengan pertumbuhan teknologi.

Scala

Bahasa pemrograman tingkat tinggi yang didasarkan pada platform JVM. Scala dirancang untuk memanfaatkan banyak manfaat yang sama seperti Java mengatasi beberapa kekurangannya. Scala dimaksudkan untuk menjadi sangat skalabel dan karenanya, sangat cocok untuk menangani kompleksitas data besar. Ini termasuk kompatibilitas dengan framework ilmu data berperforma tinggi berdasarkan Java, seperti Hadoop, misalnya. Itu juga membuat kerangka kerja komputasi berkerumun open-source yang fleksibel, sangat skalabel. Dan bersumber terbuka ketika dipasangkan dengan Apache Spark dan mampu menggunakan kumpulan sumber daya perangkat keras yang besar secara efisien.