Ketika kita berbicara tentang Coding Big Data dan aplikasi analitis, sekelompok bahasa pemrograman terpilih telah menjadi pilihan default.
Ini karena set fitur mereka membuatnya sangat cocok untuk menangani set data yang besar dan rumit. Tidak hanya mereka awalnya dirancang dengan tujuan statistik dalam pikiran, ekosistem pengembang yang luas telah berkembang di sekitar mereka. Ini berarti ada ekstensi, pustaka dan alat di luar sana untuk melakukan hampir semua fungsi analitik yang mungkin Anda butuhkan.
Bahasa Pemrograman R, Bahasa Pemrograman Python dan pendatang baru relatif Bahasa Pemrograman Julia saat ini adalah tiga dari bahasa pemrograman paling populer yang dipilih untuk proyek Big Data di industri saat ini. Mereka memiliki banyak kesamaan, tetapi ada perbedaan penting yang harus dipertimbangkan ketika memutuskan mana yang akan menyelesaikan pekerjaan untuk Anda. Berikut adalah pengantar singkat untuk masing-masing dari mereka, serta beberapa ide tentang aplikasi di mana satu mungkin lebih cocok daripada yang lain.
Bahasa Pemrograman R dapat digunakan untuk mengotomatisasi sejumlah besar perhitungan ini, bahkan ketika data baris dan kolom terus berubah atau bertambah.Bahasa Pemrograman Ini juga membuatnya sangat mudah untuk menghasilkan visualisasi berdasarkan perhitungan ini. Kombinasi dari fitur-fitur ini telah membuatnya menjadi pilihan yang sangat populer untuk membuat alat ilmu data.
Karena Bahasa Pemrograman R telah ada sejak lama, ia memiliki komunitas pengguna dan penggemar yang besar dan aktif. Mereka telah menghabiskan beberapa dekade terakhir membangun ekstensi dan perpustakaan yang meningkatkan ruang lingkup apa yang dapat dilakukan oleh bahasa, membuatnya lebih mudah bagi pengguna untuk mengakses fungsinya, atau mengotomatisasi pekerjaan yang monoton.
Di antara yang populer adalah SparkR, yang menyediakan akses ke Apache Spark, ggplot2 yang menyediakan visualisasi, dan sebuah ekstensi baru-baru ini diumumkan yang akan memungkinkan mesin komputasi kognitif Watson IBM diakses melalui Bahasa Pemrograman R.
Faktanya adalah, bahwa dalam menjadi bahasa pemrograman andalan untuk aplikasi statistik, Bahasa Pemrograman R terkadang dapat jatuh datar di bidang lain. Bahasa Pemrograman lain yang bersaing untuk mendapatkan perhatian pengembang - termasuk yang disebutkan di bawah ini - seringkali lebih digeneralisasi. Karena itu, pendekatan umum adalah membangun kerangka kerja aplikasi analitik dalam Bahasa Pemrograman R, memanfaatkan sifat modular dan infrastruktur pendukungnya. Setelah solusi - seperti mesin analitik yang berfungsi - telah dirancang, kode tersebut dapat dibuat kembali dalam bahasa pemrograman lain yang lebih umum untuk menyelesaikan produksi aplikasi.
Bahasa Pemrograman Python adalah tujuan yang jauh lebih umum daripada Bahasa Pemrograman R, dan akan segera akrab bagi siapa saja yang telah menggunakan bahasa pemrograman berorientasi objek sebelumnya.
Popularitas semata-mata Bahasa Pemrograman Python telah membantu memperkuat tempatnya sebagai alat paling populer kedua untuk ilmu data - dan meskipun mungkin tidak cukup banyak digunakan sebagai Bahasa Pemrograman R, basis penggunanya telah tumbuh pada tingkat yang lebih besar. Tentunya lebih mudah untuk memahami daripada Bahasa Pemrograman R jika Anda belum memiliki latar belakang yang kuat dalam komputasi statistik
Basis pengguna ini telah mengabdikan dirinya untuk memproduksi ekstensi dan pustaka yang bertujuan membantunya untuk mencocokkan kegunaan Bahasa Pemrograman R ketika menyangkut perselisihan data. Salah satu yang pertama adalah ekstensi NumPy yang memberikan banyak kemampuan algoritma berbasis matriks yang sama dengan Bahasa Pemrograman R.
Bahasa Pemrograman Ini menarik para pembuat kode yang tertarik pada analisis dan statistik untuk bahasa tersebut, dan selama bertahun-tahun telah menyebabkan semakin banyak fungsi dan metodologi yang kompleks menjadi dikembangkan.
Karena Bahasa Pemrograman Python ini telah menjadi pilihan populer untuk aplikasi yang menggunakan teknik paling canggih, seperti pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami. Aplikasi open source seperti scikit-learn dan Natural Language Toolkit membuatnya relatif mudah bagi para pembuat kode untuk menerapkan teknologi ini. PySpark memberikan akses ke kerangka kerja Apache Spark. Namun jika Anda hanya tertarik pada komputasi analitik dan statistik yang lebih tradisional, maka Anda mungkin menemukan bahwa Bahasa Pemrograman R menyajikan lingkungan pengembangan yang lebih lengkap dan terintegrasi daripada Bahasa Pemrograman Python.
Bahasa Pemrograman R dan Bahasa Pemrograman Python masih menjadi juara bertahan dalam hal data dan bahasa pemrograman berorientasi analitik, tetapi ada beberapa Bahasa Pemrograman lain yang menarik perhatian karena kesesuaian mereka dalam bidang ini.
Salah satu yang pasti layak disebut adalah Bahasa Pemrograman Julia . Ini hanya dalam pengembangan selama beberapa tahun tetapi sudah membuktikan dirinya sebagai pilihan populer. Seperti Bahasa Pemrograman Python dan Bahasa Pemrograman R, Bahasa Pemrograman Julia dibangun untuk skalabilitas dan kecepatan operasi saat menangani set data besar. Itu dirancang dengan etos "terbaik dari semua dunia" - idenya adalah itu akan menggabungkan kekuatan bahasa pemrograman berorientasi analitik populer lainnya. Salah satu pengaruh utama adalah bahasa pemrograman statistik MATLAB yang banyak digunakan, yang banyak digunakan sintaksisnya.
Bahasa Pemrograman Julia memiliki fitur spesifik yang dibangun ke dalam bahasa inti yang membuatnya sangat cocok untuk bekerja dengan aliran waktu nyata dari Big Data yang mana industri ingin bekerja dengan hari-hari ini, seperti paralisis dan analitik dalam database. Fakta bahwa kode yang ditulis dalam Julia dijalankan dengan sangat cepat menambah kesesuaiannya di sini.
Dalam perbandingan head-to-head dengan Bahasa Pemrograman R atau Bahasa Pemrograman Python, kekurangan Bahasa Pemrograman Julia adalah kelemahannya. Ekosistem ekstensi dan perpustakaan tidak setua atau dikembangkan seperti untuk Bahasa Pemrograman yang lebih mapan. Namun itu sudah ada dan sebagian besar fungsi populer tersedia, dengan lebih banyak muncul pada tingkat yang stabil.
Bahasa Pemrograman Python akan menjadi pilihan untuk analitik lanjutan yang melibatkan AI atau ML, dan
Bahasa Pemrograman Julia cocok secara alami untuk proyek yang melibatkan analitik di-basis data pada aliran waktu nyata.
Pada kenyataannya perbedaan perbedaan antara setiap Bahasa Pemrograman dan lingkungan yang mereka berikan kepada pemrogram berarti jarang ada solusi satu ukuran untuk semua. Perlu juga diingat bahwa sifat terbuka mereka (mereka semua adalah proyek open source) berarti bahwa mereka tidak berpura-pura hidup dalam isolasi. Komunitas aktif di belakang setiap bahasa sering kali bekerja sama untuk fungsionalitas port di antara mereka, dan ekstensi dapat digunakan untuk menjalankan kode yang ditulis dengan satu bahasa dari dalam Bahasa Pemrograman lain.
Ini karena set fitur mereka membuatnya sangat cocok untuk menangani set data yang besar dan rumit. Tidak hanya mereka awalnya dirancang dengan tujuan statistik dalam pikiran, ekosistem pengembang yang luas telah berkembang di sekitar mereka. Ini berarti ada ekstensi, pustaka dan alat di luar sana untuk melakukan hampir semua fungsi analitik yang mungkin Anda butuhkan.
Bahasa Pemrograman R, Bahasa Pemrograman Python dan pendatang baru relatif Bahasa Pemrograman Julia saat ini adalah tiga dari bahasa pemrograman paling populer yang dipilih untuk proyek Big Data di industri saat ini. Mereka memiliki banyak kesamaan, tetapi ada perbedaan penting yang harus dipertimbangkan ketika memutuskan mana yang akan menyelesaikan pekerjaan untuk Anda. Berikut adalah pengantar singkat untuk masing-masing dari mereka, serta beberapa ide tentang aplikasi di mana satu mungkin lebih cocok daripada yang lain.
Bahasa Pemrograman Data Besar: Apa Perbedaan Antara Python, R dan Julia?
Bahasa Pemrograman R
Bahasa Pemrograman R , yang telah ada sejak tahun 1993, telah lama dianggap sebagai bahasa pemrograman yang digunakan untuk ilmu data dan komputasi statistik. Bahasa Pemrograman Ini dirancang pertama dan terutama untuk melakukan perhitungan matriks - fungsi aritmatika standar diterapkan pada data numerik yang disusun dalam baris dan kolom.Bahasa Pemrograman R dapat digunakan untuk mengotomatisasi sejumlah besar perhitungan ini, bahkan ketika data baris dan kolom terus berubah atau bertambah.Bahasa Pemrograman Ini juga membuatnya sangat mudah untuk menghasilkan visualisasi berdasarkan perhitungan ini. Kombinasi dari fitur-fitur ini telah membuatnya menjadi pilihan yang sangat populer untuk membuat alat ilmu data.
Karena Bahasa Pemrograman R telah ada sejak lama, ia memiliki komunitas pengguna dan penggemar yang besar dan aktif. Mereka telah menghabiskan beberapa dekade terakhir membangun ekstensi dan perpustakaan yang meningkatkan ruang lingkup apa yang dapat dilakukan oleh bahasa, membuatnya lebih mudah bagi pengguna untuk mengakses fungsinya, atau mengotomatisasi pekerjaan yang monoton.
Di antara yang populer adalah SparkR, yang menyediakan akses ke Apache Spark, ggplot2 yang menyediakan visualisasi, dan sebuah ekstensi baru-baru ini diumumkan yang akan memungkinkan mesin komputasi kognitif Watson IBM diakses melalui Bahasa Pemrograman R.
Faktanya adalah, bahwa dalam menjadi bahasa pemrograman andalan untuk aplikasi statistik, Bahasa Pemrograman R terkadang dapat jatuh datar di bidang lain. Bahasa Pemrograman lain yang bersaing untuk mendapatkan perhatian pengembang - termasuk yang disebutkan di bawah ini - seringkali lebih digeneralisasi. Karena itu, pendekatan umum adalah membangun kerangka kerja aplikasi analitik dalam Bahasa Pemrograman R, memanfaatkan sifat modular dan infrastruktur pendukungnya. Setelah solusi - seperti mesin analitik yang berfungsi - telah dirancang, kode tersebut dapat dibuat kembali dalam bahasa pemrograman lain yang lebih umum untuk menyelesaikan produksi aplikasi.
Bahasa Pemrograman Python
Bahasa Pemrograman Python adalah tujuan yang jauh lebih umum daripada Bahasa Pemrograman R, dan akan segera akrab bagi siapa saja yang telah menggunakan bahasa pemrograman berorientasi objek sebelumnya.
Popularitas semata-mata Bahasa Pemrograman Python telah membantu memperkuat tempatnya sebagai alat paling populer kedua untuk ilmu data - dan meskipun mungkin tidak cukup banyak digunakan sebagai Bahasa Pemrograman R, basis penggunanya telah tumbuh pada tingkat yang lebih besar. Tentunya lebih mudah untuk memahami daripada Bahasa Pemrograman R jika Anda belum memiliki latar belakang yang kuat dalam komputasi statistik
Basis pengguna ini telah mengabdikan dirinya untuk memproduksi ekstensi dan pustaka yang bertujuan membantunya untuk mencocokkan kegunaan Bahasa Pemrograman R ketika menyangkut perselisihan data. Salah satu yang pertama adalah ekstensi NumPy yang memberikan banyak kemampuan algoritma berbasis matriks yang sama dengan Bahasa Pemrograman R.
Bahasa Pemrograman Ini menarik para pembuat kode yang tertarik pada analisis dan statistik untuk bahasa tersebut, dan selama bertahun-tahun telah menyebabkan semakin banyak fungsi dan metodologi yang kompleks menjadi dikembangkan.
Karena Bahasa Pemrograman Python ini telah menjadi pilihan populer untuk aplikasi yang menggunakan teknik paling canggih, seperti pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami. Aplikasi open source seperti scikit-learn dan Natural Language Toolkit membuatnya relatif mudah bagi para pembuat kode untuk menerapkan teknologi ini. PySpark memberikan akses ke kerangka kerja Apache Spark. Namun jika Anda hanya tertarik pada komputasi analitik dan statistik yang lebih tradisional, maka Anda mungkin menemukan bahwa Bahasa Pemrograman R menyajikan lingkungan pengembangan yang lebih lengkap dan terintegrasi daripada Bahasa Pemrograman Python.
Bahasa Pemrograman Julia
Bahasa Pemrograman R dan Bahasa Pemrograman Python masih menjadi juara bertahan dalam hal data dan bahasa pemrograman berorientasi analitik, tetapi ada beberapa Bahasa Pemrograman lain yang menarik perhatian karena kesesuaian mereka dalam bidang ini.
Salah satu yang pasti layak disebut adalah Bahasa Pemrograman Julia . Ini hanya dalam pengembangan selama beberapa tahun tetapi sudah membuktikan dirinya sebagai pilihan populer. Seperti Bahasa Pemrograman Python dan Bahasa Pemrograman R, Bahasa Pemrograman Julia dibangun untuk skalabilitas dan kecepatan operasi saat menangani set data besar. Itu dirancang dengan etos "terbaik dari semua dunia" - idenya adalah itu akan menggabungkan kekuatan bahasa pemrograman berorientasi analitik populer lainnya. Salah satu pengaruh utama adalah bahasa pemrograman statistik MATLAB yang banyak digunakan, yang banyak digunakan sintaksisnya.
Bahasa Pemrograman Julia memiliki fitur spesifik yang dibangun ke dalam bahasa inti yang membuatnya sangat cocok untuk bekerja dengan aliran waktu nyata dari Big Data yang mana industri ingin bekerja dengan hari-hari ini, seperti paralisis dan analitik dalam database. Fakta bahwa kode yang ditulis dalam Julia dijalankan dengan sangat cepat menambah kesesuaiannya di sini.
Dalam perbandingan head-to-head dengan Bahasa Pemrograman R atau Bahasa Pemrograman Python, kekurangan Bahasa Pemrograman Julia adalah kelemahannya. Ekosistem ekstensi dan perpustakaan tidak setua atau dikembangkan seperti untuk Bahasa Pemrograman yang lebih mapan. Namun itu sudah ada dan sebagian besar fungsi populer tersedia, dengan lebih banyak muncul pada tingkat yang stabil.
Alat yang Tepat untuk Pekerjaan itu
Tampaknya Bahasa Pemrograman R akan menjadi pilihan alami untuk menjalankan sejumlah besar perhitungan terhadap dataset volume besar,Bahasa Pemrograman Python akan menjadi pilihan untuk analitik lanjutan yang melibatkan AI atau ML, dan
Bahasa Pemrograman Julia cocok secara alami untuk proyek yang melibatkan analitik di-basis data pada aliran waktu nyata.
Pada kenyataannya perbedaan perbedaan antara setiap Bahasa Pemrograman dan lingkungan yang mereka berikan kepada pemrogram berarti jarang ada solusi satu ukuran untuk semua. Perlu juga diingat bahwa sifat terbuka mereka (mereka semua adalah proyek open source) berarti bahwa mereka tidak berpura-pura hidup dalam isolasi. Komunitas aktif di belakang setiap bahasa sering kali bekerja sama untuk fungsionalitas port di antara mereka, dan ekstensi dapat digunakan untuk menjalankan kode yang ditulis dengan satu bahasa dari dalam Bahasa Pemrograman lain.
Semua Bahasa Pemrograman di sini adalah proyek hidup yang terus berkembang dan diperbarui untuk dapat hal-hal baru. Masing-masing memiliki kelebihan dan kelemahannya, tetapi mereka semua adalah pilihan yang kuat untuk inisiatif perusahaan yang melibatkan Big Data dan analitik.