Karena kemajuan Ilmu Data semakin populer. Peluang kerja di bidang ini lebih banyak. Oleh karena itu, untuk mendapatkan pengetahuan dan menjadi pekerja profesional, Anda perlu memiliki gambaran singkat tentang setidaknya salah satu bahasa yang diperlukan dalam Ilmu Data ini.
PYTHON
Python adalah tujuan umum, multiparadigma dan salah satu bahasa paling populer. Ini sederhana, mudah dipelajari dan banyak digunakan oleh para ilmuwan data. Python memiliki sejumlah besar perpustakaan yang merupakan kekuatan terbesarnya dan dapat membantu kita melakukan banyak tugas seperti pemrosesan gambar, pengembangan web, penambangan data, basis data, antarmuka pengguna grafis, dll. Karena teknologi seperti Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin telah berkembang pesat tinggi, permintaan akan pakar Python telah meningkat. Karena Python menggabungkan peningkatan dengan kemampuan untuk berinteraksi dengan algoritme berkinerja tinggi yang ditulis dalam C atau Fortran, itu telah menjadi bahasa yang paling populer digunakan di kalangan ilmuwan data. Proses Ilmu Data berkisar pada proses ETL (extraction-transformation-loading) yang membuat Python sangat cocok.
R
Untuk keperluan komputasi statistik, R dalam ilmu data dianggap sebagai bahasa pemrograman terbaik. Ini adalah bahasa pemrograman dan lingkungan perangkat lunak untuk grafik dan komputasi statistik. Ini khusus domain dan memiliki jangkauan kualitas tinggi yang sangat baik. R terdiri dari paket open source untuk aplikasi statistik dan kuantitatif. Ini termasuk pembuatan plot lanjutan, regresi non-linier, jaringan saraf, filogenetik, dan banyak lagi. Untuk menganalisis data, Ilmuwan Data dan Penambang Data menggunakan R secara luas.
SQL
SQL, juga dikenal sebagai Structured Query Language juga merupakan salah satu bahasa paling populer di bidang Ilmu Data. Ini adalah bahasa pemrograman khusus domain dan dirancang untuk mengelola basis data relasional. Ini sistematis dalam memanipulasi dan memperbarui basis data relasional dan digunakan untuk berbagai aplikasi. SQL juga digunakan untuk mengambil dan menyimpan data selama bertahun-tahun. Sintaks deklaratif SQL membuatnya menjadi bahasa yang mudah dibaca. Efisiensi SQL adalah bukti bahwa ilmuwan data menganggapnya sebagai bahasa yang berguna.
JULIA
Julia adalah bahasa kompilasi JIT (“tepat waktu”) tingkat tinggi. Ini menawarkan pengetikan dinamis, kemampuan skrip, dan kesederhanaan bahasa seperti Python. Karena eksekusi yang lebih cepat, ini telah menjadi pilihan yang bagus untuk menangani proyek kompleks yang berisi kumpulan data bervolume tinggi. Keterbacaan adalah keuntungan utama dari bahasa ini dan Julia juga merupakan bahasa pemrograman untuk keperluan umum.
SKALA
Scala adalah multiparadigma, open source, bahasa pemrograman tujuan umum. Program Scala mematuhi Java Bytecode yang berjalan di JVM. Ini memungkinkan interoperabilitas dengan bahasa Java menjadikannya bahasa substansial yang sesuai untuk Ilmu Data. Scala + Spark adalah solusi terbaik saat komputasi untuk beroperasi dengan Big Data.
JAWA
Java juga merupakan tujuan umum, bahasa pemrograman berorientasi objek yang sangat populer. Program Java dikompilasi menjadi kode byte yang merupakan platform independen dan berjalan pada sistem apa pun yang memiliki JVM. Instruksi di Java dijalankan oleh sistem run-time Java yang disebut Java Virtual Machine (JVM). Bahasa ini digunakan untuk membuat aplikasi web, sistem backend dan juga aplikasi desktop dan mobile. Java dikatakan sebagai pilihan yang baik untuk Ilmu Data. Keamanan dan kinerja Java dikatakan sangat menguntungkan untuk Ilmu Data karena perusahaan lebih suka mengintegrasikan kode produksi ke dalam basis kode yang ada, secara langsung.