Python vs R: Apa Perbedaannya?

Python adalah bahasa pemrograman berorientasi objek untuk keperluan umum yang menekankan keterbacaan kode melalui penggunaan sangat banyak white space. Dirilis pada tahun 1989, Python mudah dipelajari dan menjadi favorit para programer dan pengembang. Faktanya, Python adalah salah satu bahasa pemrograman paling populer di dunia, tepat di belakang Java dan C.

Beberapa pustaka Python mendukung tugas ilmu data, termasuk yang berikut:

• Numpy untuk menangani array dimensi besar

• Panda untuk manipulasi dan analisis data

• Matplotlib untuk membangun visualisasi data

Plus, Python sangat cocok untuk menerapkan machine learning dalam skala besar. Rangkaian pustaka pembelajaran mendalam dan machine learning khusus mencakup alat seperti scikit-learn, Keras, dan TensorFlow, yang memungkinkan ilmuwan data mengembangkan model data canggih yang terhubung langsung ke sistem produksi. Kemudian, Jupyter Notebook adalah aplikasi sumber terbuka untuk berbagi dokumen dengan mudah yang berisi kode Python, persamaan, visualisasi, dan penjelasan ilmu data.

R adalah bahasa pemrograman sumber terbuka yang dioptimalkan untuk analisis statistik dan visualisasi data. Dikembangkan pada tahun 1992, R memiliki ekosistem yang kaya dengan model data yang kompleks dan alat yang elegan untuk pelaporan data. Pada hitungan terakhir, lebih dari 13.000 paket R tersedia melalui Comprehensive R Archive Network (CRAN) untuk analitik mendalam.

Populer di kalangan para ahli dan peneliti ilmu data, R menyediakan berbagai macam pustaka dan alat untuk hal-hal berikut ini:

• Pembersihan dan persiapan data

• Membuat visualisasi

• Melatih dan mengevaluasi machine learning dan algoritma pembelajaran mendalam

R biasanya digunakan dalam RStudio, sebuah lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) untuk analisis statistik, visualisasi, dan pelaporan yang disederhanakan. Aplikasi R dapat digunakan secara langsung dan interaktif di web melalui Shiny.

Perbedaan utama antara kedua bahasa terletak dalam pendekatan mereka terhadap ilmu data. Kedua bahasa pemrograman sumber terbuka ini didukung oleh komunitas besar, yang terus mengembangkan pustaka dan alat bantu mereka. Tetapi sementara R terutama digunakan untuk analisis statistik, Python memberikan pendekatan yang lebih umum untuk pergumulan data.

Python adalah bahasa serbaguna, seperti C++ dan Java, dengan sintaks yang mudah dibaca dan mudah dipelajari. Programer menggunakan Python untuk mempelajari analisis data atau menggunakan machine learning di lingkungan produksi yang dapat diskalakan. Misalnya, Anda dapat menggunakan Python untuk membangun pengenalan wajah ke API perangkat mobile atau untuk mengembangkan aplikasi machine learning.

R, di sisi lain, dibangun oleh ahli statistik dan sangat bergantung pada model statistik dan analitik khusus. Ilmuwan data menggunakan R untuk analisis statistik yang mendalam, didukung hanya dengan beberapa baris kode dan visualisasi data yang indah. Misalnya, Anda dapat menggunakan R untuk analisis perilaku pelanggan atau riset genomik.

• Pengumpulan data: Python mendukung semua jenis format data, mulai dari file comma-separated value (CSV) hingga JSON yang bersumber dari web. Anda juga dapat mengimpor tabel SQL langsung ke kode Python Anda. Untuk pengembangan web, pustaka permintaan Python memungkinkan Anda mengambil data dengan mudah dari web untuk membangun kumpulan data. Sebaliknya, R dirancang untuk analis data mengimpor data dari Excel, CSV, dan file teks. File yang dibangun di Minitab atau dalam format SPSS juga dapat diubah menjadi bingkai data R. Meskipun Python lebih fleksibel untuk menarik data dari web, paket R modern seperti Rvest dirancang untuk webscraping dasar.
  
  
• Eksplorasi data: Di Python, Anda dapat menjelajahi data dengan Pandas, pustaka analisis data untuk Python. Anda dapat memfilter, menyortir, dan menampilkan data dalam hitungan detik. R, di sisi lain, dioptimalkan untuk analisis statistik kumpulan data besar, dan menawarkan sejumlah opsi berbeda untuk menjelajahi data. Dengan R, Anda dapat membuat distribusi probabilitas, menerapkan berbagai tes statistik, dan menggunakan machine learning dan teknik penambangan data standar.
  
  
• Pemodelan data: Python memiliki pustaka standar untuk pemodelan data, termasuk Numpy untuk analisis pemodelan numerik, SciPy untuk komputasi ilmiah dan perhitungan, dan scikit-learn untuk algoritma machine learning. Untuk analisis pemodelan spesifik di R, terkadang Anda harus mengandalkan paket di luar fungsionalitas inti R. Namun, paket khusus yang dikenal sebagai Tidyverse memudahkan untuk mengimpor, memanipulasi, memvisualisasikan, dan melaporkan data.
  
  
• Visualisasi data: Meskipun visualisasi bukanlah kekuatan dalam Python, Anda dapat menggunakan pustaka Matplotlib untuk menghasilkan grafik dan bagan dasar. Plus, pustaka Seaborn memungkinkan Anda menggambar grafik statistik yang lebih menarik dan informatif dalam Python. Namun, R dibuat untuk mendemonstrasikan hasil analisis statistik, dengan modul grafik dasar yang memungkinkan Anda untuk dengan mudah membuat grafik dan plot dasar. Anda juga dapat menggunakan ggplot2 untuk plot yang lebih canggih, seperti plot pencar yang kompleks dengan garis regresi.

Memilih bahasa yang tepat bergantung pada situasi Anda. Berikut adalah beberapa hal yang perlu dipertimbangkan:

• Apakah Anda memiliki pengalaman pemrograman? Berkat sintaksnya yang mudah dibaca, Python memiliki kurva belajar yang linier dan halus. Ini dianggap sebagai bahasa yang baik untuk programer pemula. Dengan R, para pemula dapat menjalankan tugas analisis data dalam hitungan menit. Tetapi kompleksitas fungsionalitas tingkat lanjut dalam R membuatnya lebih sulit untuk mengembangkan keahlian.
  
  
• Apa yang digunakan oleh kolega Anda? R adalah alat statistik yang digunakan oleh akademisi, insinyur, dan ilmuwan tanpa keterampilan pemrograman apa pun. Python adalah bahasa siap produksi yang digunakan dalam berbagai alur kerja industri, riset, dan rekayasa.
  
  
• Masalah apa yang Anda coba selesaikan? Pemrograman R lebih cocok untuk pembelajaran statistik, dengan pustaka yang tak tertandingi untuk eksplorasi dan eksperimen data. Python adalah pilihan yang lebih baik untuk machine learning dan aplikasi skala besar, terutama untuk analisis data dalam aplikasi web.
  
  
• Seberapa pentingkah bagan dan grafik? Aplikasi R sangat ideal untuk memvisualisasikan data Anda dalam grafik yang indah. Sebaliknya, aplikasi Python lebih mudah diintegrasikan dalam lingkungan rekayasa.

Perhatikan bahwa banyak alat, seperti Microsoft Machine Learning Server, mendukung R dan Python. Itu sebabnya sebagian besar organisasi menggunakan kombinasi kedua bahasa, dan perdebatan R vs Python tidak ada gunanya. Bahkan, Anda dapat melakukan analisis dan eksplorasi data tahap awal dalam R dan kemudian beralih ke Python ketika tiba waktunya untuk mengirimkan beberapa produk data.

Untuk ahli ilmu komputer, Python menonjol sebagai bahasa pemrograman yang tepat untuk ilmu data setiap saat. Sementara itu, R memiliki kelebihannya sendiri. Lihat sendiri komunitas pengembangan seperti Stack Overflow. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang kemungkinan analisis data melalui Python dan R, pertimbangkan untuk menjelajahi artikel di Learn Hub berikut ini. Kami sarankan juga untuk melihat bahasa tutorial ilmu data di IBM Developer Hub.

• Apa itu Pembelajaran Mesin?
• Apa yang dimaksud dengan Penambangan Data?
• Bahasa tutorial ilmu data

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang mempercepat pengembangan ilmu data dengan bahasa dan kerangka kerja sumber terbuka, jelajahi IBM Watson Studio.