Pilih Python vs R untuk Deep Learning, Data Analysis temukan perbangingan di tahun 2020 ini secara subjektif dan adil sesuai penggunaannya karena setiap tool dirancang spesifik untuk menyelesaikan pekerjaan tertentu.
Untuk memudahkan pembacaan, kami sudah sediakan sistematika sebagaimana berikut ini:
Python vs R Language
Kita mungkin sudah browsing tentang “pilih Python atau R” yang mengantarkan pada situs Quora, Reddit, Stack Overflow, dan forum serta situs web lain. Kita mungkin juga mencari bahasa pemrograman lain karena bagaimanapun, mempelajari Python atau R (atau bahasa pemrograman lainnya) membutuhkan waktu yang tidak sedikit butuh beberapa minggu dan bulan. Ini adalah investasi waktu yang sangat besar dan Anda tidak ingin membuat kesalahan.
Untuk menyelesaikannya, mulailah dengan Python karena keterampilan dan konsep umum di dalamnya mudah ditransfer ke bahasa lain. Nah, dalam beberapa kasus kita mungkin harus mengadopsi cara berpikir yang sama sekali baru. Tetapi secara umum, mengetahui cara menggunakan Python dalam analisis data akan memberi kita jalan panjang untuk menyelesaikan banyak masalah menarik.
Banyak yang mengatakan bahwa R dirancang khusus untuk ahli statistik (terutama dalam hal kemampuan visualisasi data yang mudah dan handal). Ini juga relatif mudah dipelajari terutama jika Anda akan menggunakannya terutama untuk analisis data. Di sisi lain, Python agak fleksibel karena melampaui analisis data. Banyak ilmuwan data dan praktisi machine learning memilih Python karena kode yang mereka tulis dapat diintegrasikan ke dalam aplikasi web yang sifatnya realtime dan dinamis.
Meskipun itu semua bisa diperdebatkan, Python masih menjadi pilihan populer terutama di kalangan pemula atau siapa pun yang ingin cepat mahir dengan analisis data dan machine learning. Ini relatif mudah dipelajari dan Anda dapat menyelami pemrograman penuh waktu nanti jika Anda memutuskan ini lebih cocok untuk Anda [1].
Peruntukan, Keunggulan Python dan R
Python vs R Language — Bahasa Python dikatakan sebagai bahasa pemrograman yang sederhana, jelas dan intuitif. Itulah sebabnya banyak programer dan ilmuwan memilih Python untuk banyak aplikasi ilmiah dan numerik. Mungkin mereka lebih suka menyelesaikan tugas inti dengan cepat (misalnya mencari tahu pengaruh atau korelasi variabel dengan output) daripada menghabiskan ratusan jam mempelajari bahasa pemrograman yang “kompleks”.
Hal ini memungkinkan ilmuwan, programer, peneliti, dan analis untuk masuk ke dalam proyek lebih cepat, sehingga memperoleh wawasan berharga dalam waktu dan sumber daya yang paling sedikit. Meskipun demikian, bukan berarti Python sempurna dan bahasa pemrograman yang ideal untuk melakukan analisis data dan machine learning. Bahasa lain seperti R mungkin memiliki kelebihan dan fitur yang tidak dimiliki Python.
Tapi tetap saja, Python adalah titik awal yang baik dan Anda mungkin mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang analisis data jika Anda menggunakannya untuk studi dan proyek Anda di masa mendatang.
Python vs R Language
Meskipun Python dan R pada dasarnya dapat melakukan tugas data science apa pun, ada beberapa area di mana satu bahasa lebih unggul dari yang lain. Silahkan lihat tabel keunggulan masing-masing berikut ini:
| Keunggulan Python | Keunggulan R |
| Kebanyakan penelitian tentang deep learning dilakukan dengan Python, jadi tool seperti Keras dan TensorFlow mendorong pengembangan “Python-first”. Anda dapat mempelajari tentang topik ini di dalam buku Géron, A. (2019). Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow : concepts, tools, and techniques to build intelligent systems – Second Editions. In O’Reilly Media. | Banyak penelitian pemodelan statistik dilakukan di R, jadi ada lebih banyak variasi jenis model yang dapat dipilih. Jika Anda sering memiliki pertanyaan tentang cara terbaik untuk memodelkan data, R adalah opsi yang lebih baik. |
| Area lain di mana Python memiliki keunggulan atas R adalah dapat menerapkan model ke perangkat lunak lain. Karena Python adalah bahasa pemrograman tujuan umum, Anda dapat menulis seluruh aplikasi dengan Python dan kemudian memasukkan model berbasis Python Anda tanpa hambatan. | Keunggulan R lainnya adalah pembuatan dasbor yang mudah menggunakan Shiny yang membuat pengguna tanpa banyak pengalaman teknis untuk membuat dan menerbitkan dasbor untuk dibagikan. Python’s Dash adalah sebuah alternatif, tetapi tidak terlalu matang pengembangannya. |
Popularity Index Python vs R
IEEE Spectrum ranking [3] adalah metrik yang mengukur popularitas bahasa pemrograman. Di tahun 2020 bahasa Python menduduki peringkat #1 sementara bahasa R pada peringkat #6. R paling banyak digunakan untuk analisis statistika sementara Python menyediakan pendekatan yang lebih umum untuk data science. R dan Python adalah yang paling mutakhir (state of the art) dalam hal bahasa pemrograman yang berorientasi pada data science. Di bawah ini adalah peringkat Python vs R:
Python Untuk Analisis Data
Sekarang ada banyak paket dan alat yang membuat penggunaan Python dalam analisis data dan pembelajaran mesin menjadi lebih mudah. TensorFlow (dari Google), Theano, scikit-learn, numpy, dan pandas hanyalah beberapa hal yang membuat ilmu data lebih cepat dan mudah.
Selain itu, lulusan universitas dapat dengan cepat masuk ke ilmu data karena banyak universitas sekarang mengajarkan pengantar ilmu komputer menggunakan Python sebagai bahasa pemrograman utama. Pergeseran dari pemrograman komputer dan pengembangan perangkat lunak dapat terjadi dengan cepat karena banyak orang sudah memiliki dasar yang tepat untuk mulai belajar dan menerapkan pemrograman ke tantangan data dunia nyata.
Alasan lain mengapa Python digunakan secara luas adalah ada banyak sumber daya yang akan memberi tahu Anda cara melakukan hampir semua hal. Jika Anda memiliki pertanyaan, kemungkinan besar orang lain telah menanyakannya dan pertanyaan lain yang menjawabnya untuk Anda (Gunakan saja Google dan Stack Overflow karena ini adalah teman Anda nantinya). Ini membuat Python semakin populer karena ketersediaan sumber daya online.
Kesimpulan
Karena kemudahan belajar dan menggunakan Python (sebagian karena kejelasan sintaksnya), para profesional dapat fokus pada aspek yang lebih penting dari proyek dan masalah mereka. Misalnya, mereka bisa menggunakan NumPy, Scikit-Learn, dan TensorFlow untuk mendapatkan insight dengan cepat, alih-alih membuat semuanya dari awal.
Ini memberikan kejelasan lain karena para profesional dapat lebih fokus pada sifat masalah dan implikasinya. Mereka juga bisa menemukan cara yang lebih efisien untuk menangani masalah daripada berlarut-larut dengan banyak info yang disajikan bahasa pemrograman tertentu.
Fokusnya harus selalu pada ide masalah dan gap atau peluang yang mungkin muncul. Hanya perlu satu terobosan untuk mengubah seluruh cara berpikir kita tentang tantangan tertentu dan Python mungkin dapat membantu mencapainya karena kejelasan dan kemudahannya.
Jika Anda memutuskan Python sebagai tool untuk data science, silahkan instal Python melalui Anaconda karena merupakan paket aplikasi data science dengan semua kemudahan seperti instalasi library atau toolbox, R, Jupyter Notebook, dll. Dan akhir kata semoga ulasan tentang memilih Python vs R ini bermanfaat bagi semua!
Daftar Pustaka
- Morgan, P. (2019). Data Analysis From Scratch with Python. Step By Step Guide.
- “R vs Python – a One-on-One Comparison.” Accessed April 20, 2019. https://shiring.github.io/r_vs_python/2017/01/22/R_vs_Py_post.
- GMT, Stephen Cass Posted 22 Jul 2020 | 18:15. “Interactive: The Top Programming Languages 2020 – IEEE Spectrum.” IEEE Spectrum: Technology, Engineering, and Science News. Accessed August 21, 2020. https://spectrum.ieee.org/static/interactive-the-top-programming-languages-2020.
![Best Python IDE [year]: Jupyter, Spider, Wing, PyCharm](https://vpslabs.net/wp-content/uploads/2020/09/wing-python-ide-100x90.png "Best Python IDE [year]: Jupyter, Spider, Wing, PyCharm")
