"Bahasa pemrograman memiliki peran yang cukup penting terhadap kegiatan analisis data. Berikut ini adalah bahasa pemrograman yang dibutuhkan untuk analisis data!"

Untuk mengolah data dengan benar, dibutuhkan bahasa pemrograman. Bahasa pemrograman memiliki peran yang cukup penting terhadap kegiatan analisis data. Selain bahasa pemrograman memungkinkan untuk mengotomatisasi proses analisis data, seperti membuat skrip yang dapat mengulang tahap-tahap analisis data secara berulang-ulang, bahasa pemrograman juga bisa berguna untuk mengintegrasikan analisis data dengan alat lain, seperti database, mesin pembelajaran, dan aplikasi lainnya. Nah, artikel ini akan menjelaskan salah satu bahasa pemrograman yang umum digunakan pada analisis data. Kamu akan mengetahui hal-hal terkait bahasa pemrograman mulai dari definisi, fungsi, dan cara kerjanya!

6 Bahasa Pemrograman untuk Analisis Data

Berikut adalah beberapa bahasa pemrograman yang sering digunakan untuk analisis data:

• Python

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang fleksibel dan banyak digunakan dalam analisis data. Python memiliki banyak pustaka dan alat yang memudahkan pengolahan dan visualisasi data. Selain itu, python juga berfungsi untuk melakukan pemrograman web, seperti membuat dan menjalankan aplikasi web seperti website, API, dan aplikasi web frameworks.

Python juga memiliki banyak library dan alat yang membantu dalam melakukan analisis data, seperti NumPy, Pandas, dan Matplotlib. Selain itu, python bisa menjadi machine learning dan melakukan automatisasi karena dapat membuat tugas yang dilakukan secara otomatis seperti mengirim email, mengekstrak data, dan mengunduh file.

Baca Juga: 6 Peran Krusial Data Scientist dalam Analisis Data

• R

R adalah bahasa pemrograman yang khusus dirancang untuk statistik dan analisis data. R memiliki banyak pustaka yang dapat membantu dalam berbagai hal, seperti pemodelan data dan pemrosesan big data. R juga bisa melakukan visualisasi data karena R memiliki banyak library yang membantu dalam memvisualisasikan data, seperti bar plot, line plot, dan scatter plot, yang membantu dalam memahami dan menyajikan data secara visual.

• SQL

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengelola dan memanipulasi data dalam database. SQL memungkinkan pengguna untuk menyimpan, mengambil, dan memodifikasi data dalam database dengan cara yang efisien dan mudah. Tugas SQL adalah membuat dan mengelola database, SQL memungkinkan pengguna untuk membuat tabel, menentukan kolom dan tipe data mereka, dan menambahkan, mengubah, dan menghapus data.

Selain itu, SQL dapat bertugas mengambil data. SQL memungkinkan pengguna untuk mengambil data dari database menggunakan perintah SELECT, memfilter data menggunakan kondisi WHERE, dan mengelompokkan data menggunakan GROUP BY.

Baca Juga: Memahami Kesalahan yang Sering Terjadi pada Analisis Data, Wajib Tahu!

• Julia

Julia adalah bahasa pemrograman yang baru dan bersifat open-source yang dirancang untuk analisis data dan pemodelan. Julia memiliki kecepatan dan performa yang sama dengan bahasa pemrograman tingkat rendah seperti C dan Fortran. Beberapa fitur utama bahasa pemrograman Julia adalah kecepatan dan dinamikanya yang interaktif.

Julia didesain untuk memberikan kecepatan yang setara dengan bahasa pemrograman kompilasi seperti C dan Fortran tanpa mengorbankan kemudahan pemrograman yang biasanya ditemukan dalam bahasa pemrograman interpretatif seperti Python. Selain itu, Julia memiliki fitur yang sama dengan bahasa pemrograman interpretatif seperti Python dan R, seperti shell interaktif dan evaluasi dinamis, yang membuatnya sangat mudah digunakan dan sangat efisien untuk prototyping.

• Scala

Scala adalah bahasa pemrograman yang memiliki dukungan untuk big data dan paralelisme. Scala digunakan untuk memproses data besar dan membuat aplikasi yang dapat diimplementasikan pada cluster.

• JavaScript

JavaScript adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang digunakan dalam pengembangan web. Dalam dunia data analysis, JavaScript dapat digunakan untuk membuat visualisasi data interaktif dan memperkaya analisis data.

Dengan JavaScript, data analyst dapat membuat grafik, diagram, dan interaktif dashboards yang mempermudah pemahaman terhadap data. Selain itu, JavaScript juga dapat digunakan untuk mengumpulkan dan memproses data secara real-time dari berbagai sumber, seperti API atau database.

Ini hanya beberapa bahasa pemrograman yang sering digunakan dalam analisis data. Data analyst dapat memilih bahasa yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka. Beberapa data analyst mungkin lebih menyukai bahasa pemrograman tingkat tinggi seperti Python dan R, sementara yang lain mungkin lebih memilih bahasa pemrograman yang kuat seperti SQL dan Scala.

Baca Juga: Memahami Kesalahan yang Sering Terjadi pada Analisis Data, Wajib Tahu!

Dapatkan Aplikasi Digital Monitoring Terbaik di Ivosights!

Saat ini kamu bisa mendapatkan jasa dan layanan analisis data yang komprehensif untuk data report bisnis dan sosial media. Seperti halnya di Ivosights, kami menyajikan jasa comprehensive analytics untuk data yang mudah dipahami, serta rekomendasi strategi yang tepat demi bisnismu dengan bantuan deep analysis dari data analyst.

Ivosights comprehensive analytics hadir sebagai layanan yang dapat memudahkan kamu mengelola big data sekaligus menganalisisnya. Sebagai platform intelegensi digital, Ripple10 bisa membantu industrimu memenangkan kompetisi secara digital sebab Ripple10 bisa mengetahui sentimen netizen terhadap brand, mengetahui aktivitas digital kompetitor, mengetahui topik perbincangan netizen mengenai brand, hingga menjaga reputasi brand dari isu negatif yang berpotensi viral!

Didukung dengan fitur monitoring yang berguna, serta data strategis yang bisa memberikanmu rekomendasi langkah terbaik untuk mengembangkan bisnismu, Ivosights siap membantu! Segera hubungi Ivosights dan rasakan kemajuan pesat pada bisnismu melalui digital monitoring report terbaik!