Apa itu pemrograman r dan python?

6 Desember 2022

R dan Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan di dunia, khususnya di era analisis data dan kecerdasan buatan. Artikel ini memberikan analisis dan evaluasi bahasa pemrograman R dan Python. Ini membahas kelebihan dan kekurangan masing-masing bahasa. Anda juga akan mempelajari 12 perbedaan utama antara R dan Python serta lima persamaannya

Daftar isi

Apa itu R?

R adalah bahasa pemrograman open-source dengan lingkungan yang berguna untuk melakukan komputasi statistik dan visualisasi data. Lingkungan ini dibangun di sekitar antarmuka baris perintah dasar yang digunakan pemrogram untuk membaca data, menentukan perintah, dan menerima hasil. Lingkungan juga memungkinkan programmer untuk menggabungkan operasi individu menjadi satu fungsi yang dapat digunakan kembali dan melakukan fungsi perulangan

R berjalan dan dikompilasi di berbagai sistem operasi seperti platform UNIX, macOS, dan Windows. Ini adalah bahasa yang populer di lingkungan akademik karena fitur-fiturnya yang kuat. R memiliki berbagai metode statistik dan grafis, seperti deret waktu, algoritme pembelajaran mesin, dan regresi linier

Ross Ihaka dan Robert Gentleman secara resmi merilis versi pertama R pada tahun 1995. Selama bertahun-tahun, beberapa versi telah dirilis, dengan masing-masing memperkenalkan fitur baru atau lebih baik. Pada tanggal 22nd April 2022, versi R terbaru dirilis. 4. 2. 0.

Perusahaan seperti Meta, Google, dan Uber menggunakan bahasa pemrograman R.  

Pro dan kontra dari R

Bahasa pemrograman R memiliki keunggulan sebagai berikut

• Melalui ggplot2 R, pengguna dapat memvisualisasikan data mereka dengan grafik yang menarik dengan notasi dan rumus
• Pengguna R mengonversi kode tidak terstruktur menjadi kode terstruktur melalui paket seperti readr dan dplyr
• R adalah bahasa sumber terbuka yang memungkinkan beberapa orang untuk mengoptimalkan dan meningkatkan kode sumber dan fiturnya

Namun, itu memang memiliki beberapa kekurangan

• R membutuhkan lebih banyak waktu untuk memberikan output bila dibandingkan dengan bahasa lain, seperti MATLAB, karena merupakan bahasa pemrosesan yang lambat.
• R mengkonsumsi lebih banyak memori karena objek disimpan dalam memori akses acak (RAM);
• R tidak ideal untuk digunakan dengan data besar. Ini juga mengharuskan semua data berada di satu tempat, sehingga membuat proses penanganan data menjadi membosankan. Meskipun demikian, pengguna dapat menggunakan integrasi untuk mempermudah proses ini.

Lihat Lebih Banyak. Apa itu PowerShell?

Apa itu Python?

Python adalah bahasa pemrograman tujuan umum tingkat tinggi. Ini adalah bahasa pemrograman open-source, fleksibel, dan berorientasi objek yang menekankan keterbacaan kode dengan struktur visual yang rapi dan sintaksis sederhana

Python berjalan di sistem operasi seperti macOS, sistem berbasis UNIX, MS-DOS, dan berbagai versi Windows. Python adalah bahasa populer yang diterapkan dalam ilmu data, analisis data, pengembangan aplikasi web, pembelajaran mesin, dan skrip sistem. Ini disukai oleh pemrogram karena keserbagunaannya, kemampuan debugging, kode yang dapat disematkan, efisiensi kode, dan fungsi kompleks lainnya.

Pada tanggal 20 Februari 1991, Guido Van Rossum merilis versi pertama bahasa Python. Sejak itu, beberapa versi Python telah dirilis, sementara yang lainnya dihentikan karena masalah keamanan. Misalnya, pada 7th September 2022, empat rilis baru Python dibuat karena kemungkinan penolakan serangan layanan. 3. 10. 7, 3. 9. 14, 3. 8. 14, dan 3. 7. 14. Piton 2. 0 dirilis pada 16th Oktober 2000, sedangkan Python 3. 0 dirilis pada 3rd Desember 2008.

Bahasa pemrograman Python digunakan oleh perusahaan seperti Netflix, Spotify, dan NASA.  

Pro dan kontra dari Python

Dengan menggunakan Python, Anda bisa mendapatkan keuntungan sebagai berikut

• Python adalah open source, memungkinkan beberapa orang untuk berkontribusi dan meningkatkan pustaka dan fiturnya
• Python memiliki banyak pustaka penting untuk melakukan fungsi terkait ilmu data
• Ini meningkatkan produktivitas dengan kemampuan integrasi dan kontrolnya
• Pengguna dapat menyematkan kode Python dengan bahasa pemrograman lain, seperti C++ bila diperlukan

Namun, perlu diingat kekurangan berikut

• Ini relatif lebih lambat daripada bahasa pemrograman lain karena merupakan bahasa yang ditafsirkan
• Itu menghabiskan sejumlah besar memori yang dapat menyebabkannya merespons dengan lambat ketika lebih banyak objek perlu diakses
• Lapisan akses basis data Python kurang berkembang dibandingkan dengan basis data lain, seperti Java Database Connectivity (JDBC) dan Open Database Connectivity (ODBC)

Lihat Lebih Banyak. Jawa vs. JavaScript. 4 Perbandingan Kunci

12 Perbedaan Kunci Antara R Dan Python

Berikut perbedaan antara bahasa pemrograman R dan Python

1. Perbedaan pengantar

Python adalah bahasa tujuan umum untuk komputasi ilmiah dan analisis data. Ini terutama digunakan untuk menganalisis data atau kode ke dalam mesin untuk pembelajaran mesin (ML). Misalnya, programmer dapat menggunakan python untuk mengembangkan ML atau aplikasi seluler.

Di sisi lain, R adalah bahasa pemrograman dan lingkungan untuk pemrograman statistik, yang mencakup komputasi statistik dan grafik. Ahli statistik menciptakan R; . Ilmuwan data kebanyakan menggunakannya untuk melakukan analisis statistik. Keluarannya terdiri dari visualisasi data yang indah. Misalnya, dapat digunakan oleh ahli bioinformatika untuk melakukan penelitian genomik

2. Tujuan keseluruhan

Python terutama membuat aplikasi antarmuka pengguna grafis (GUI), aplikasi web, pembelajaran mesin, dan analisis data. Misalnya, pengguna dapat menggunakan pustaka framework Tkinter GUI Python untuk mengembangkan aplikasi GUI. Mereka dapat menggunakan Tkinter untuk membuat widget untuk menampilkan teks dan gambar. Kerangka kerja Python seperti Django, CherryPy, dan Grok digunakan dalam pengembangan web. Paket Python SciPy digunakan dalam pembelajaran mesin dengan Python

Sebaliknya, R memiliki beberapa fitur yang memungkinkannya digunakan terutama dalam analisis dan representasi statistik. Ini memiliki array, daftar, vektor, dan matriks yang memungkinkan perhitungan. Ini juga memiliki paket seperti ggplot2, lattice, highcharter, dan plotly, yang memungkinkan pengguna membuat visualisasi data. Selain itu, R terdiri dari alat-alat seperti grafik batang, histogram, plot pencar, dan peta panas yang juga berguna dalam representasi data.

3. Tingkat kemudahan penggunaan

Python adalah bahasa pemrograman standar yang dapat dipelajari dan dipahami oleh pemula dengan cepat karena sintaksnya yang sederhana. Itu membutuhkan programmer untuk menulis lebih sedikit baris kode dan mudah dibaca. Python menggunakan pendekatan yang lebih ramping untuk proyek ilmu datanya. Ini memiliki susunan perpustakaan yang kuat yang memungkinkan pengguna untuk memasukkan tindakan perpustakaan ke dalam kode, memungkinkannya untuk melakukan perhitungan dan pengoptimalan matriks dengan mudah

R kurang populer dibandingkan Python tetapi masih dikenal luas. Itu tidak ramah pemula dan memiliki kurva belajar yang curam karena sintaksnya sulit dibaca dan membutuhkan programmer untuk menulis lebih banyak baris kode bahkan untuk operasi sederhana. R terutama digunakan untuk analisis data kompleks dalam ilmu data. Skrip baris perintahnya memungkinkan pengguna untuk menyimpan metode analitik kompleks untuk dipanggil kembali nanti saat dibutuhkan

4. Tingkat kemudahan belajar

Kemudahan seseorang untuk belajar pemrograman sangat bergantung pada latar belakang dan penguasaan pemrograman. Namun, ada konsensus bahwa Python memiliki kurva pembelajaran yang lebih mulus, membuat pembelajaran lebih mudah diakses. Ini adalah bahasa hemat waktu yang membutuhkan lebih sedikit waktu pengkodean karena sintaksnya mirip dengan Bahasa Inggris, yang memungkinkan pemrogram menyelesaikan tugas pengkodean dengan cepat dan, pada gilirannya, mendapatkan lebih banyak waktu untuk menjelajahi Python.  

Di sisi lain, laporan pemula merasa lebih sulit untuk mempelajari dan menguasai bahasa pemrograman R karena kodenya yang tidak standar. Kode non-standar membuat R terlihat kikuk dan canggung bagi para pemrogram baru ini dan karenanya mungkin memerlukan periode pembelajaran yang diperpanjang. Namun, R lebih mudah dipelajari untuk orang dengan latar belakang statistik

5. Popularitas bahasa

Python lebih populer menurut indeks The Importance Of Being Earnest (TIOBE). Ini memiliki peringkat 17. 08% dalam laporan Oktober 2022, mewakili peningkatan permintaan sebesar 5% pada tahun lalu. Keserbagunaan, kemudahan penggunaan, dan komunitasnya yang besar telah berkontribusi pada pertumbuhan yang luar biasa ini. Python memiliki basis pengguna yang lebih luas yang beragam; .  

Python adalah bahasa masuk ke sektor produksi karena sintaksnya yang sederhana memungkinkan pemrogram untuk melakukan operasi kompleks menggunakan lebih sedikit baris kode. Ini juga digolongkan sebagai salah satu keterampilan teknologi yang paling diminati oleh pemberi kerja, menjadikannya keterampilan yang dibutuhkan.  

R kurang populer dibandingkan Python. Menurut laporan Oktober 2022 oleh TIOBE, bahasa ini menduduki peringkat ke-12th bahasa paling populer dengan peringkat 1. 27%, mewakili 0. 03% berubah dalam satu tahun terakhir. Peningkatan persentase ini menunjukkan peningkatan permintaan untuk bahasa Python oleh pemrogram dan ilmuwan data. Basis pengguna R terutama di sektor akademik, terdiri dari ilmuwan data dan penelitian dan pengembangan (R&D) yang melakukan analitik data.

6. Gunakan dengan lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE)

lingkungan pengembangan terintegrasi adalah perangkat lunak yang melengkapi pengguna dengan antarmuka untuk fitur pengodean, pengujian, dan debug. IDE terdiri dari editor untuk kode sumber, alat otomasi build, dan debugger. Editor kode sumber adalah editor teks yang membantu pemrogram dalam menulis kode.

Ini memiliki fitur yang memungkinkan untuk memeriksa bug saat menulis kode dan fitur pelengkapan otomatis. Alat otomasi build memungkinkan otomatisasi tugas berulang, seperti mengkompilasi kode sumber menjadi kode biner akhirnya dan mengemas kode. Debugger menampilkan lokasi bug dalam kode asli.  

Fitur IDE memungkinkan pemrogram untuk mengatur alur kerja mereka dan memecahkan masalah. Python menggunakan IDE seperti Spyder, Eclipse+Pydev, dan Atom, sedangkan R menggunakan IDE seperti Rstudio, RKward, dan R commander

Lihat Lebih Banyak. Pengembang Perangkat Lunak vs. Insinyur Perangkat Lunak. 10 Perbedaan Teratas

7. Perpustakaan dan paket

Perpustakaan dan paket terdiri dari kumpulan kode yang telah dikompilasi yang dapat digunakan pemrogram untuk melakukan operasi spesifik dan terdefinisi. Pustaka juga menyertakan dokumentasi, templat pesan, kelas, dan data konfigurasi. Perpustakaan Python dan paket terdiri dari kumpulan modul kode terkait yang digunakan berulang kali dalam program berbeda untuk melakukan tugas tertentu.

Pustaka Python Matplotib bertanggung jawab untuk memplot data numerik, sehingga berharga untuk analisis data. Pustaka Pandas menyediakan struktur dan alat data tingkat tinggi yang fleksibel yang berguna dalam analisis, pembersihan, dan manipulasi data. Pustaka NumPy adalah pustaka pembelajaran mesin yang mendukung data multidimensi dan matriks besar. Ini memiliki fungsi matematika bawaan untuk perhitungan.  

Sebaliknya, R memiliki library seperti library ggplot2 yang berguna dalam visualisasi data, paket Shiny yang digunakan untuk membuat aplikasi web interaktif, dan paket Rcrawler yang digunakan untuk web crawling dan web scraping berbasis domain. R menyimpan paketnya di repositori seperti jaringan arsip R komprehensif (CRAN), repositori resmi, Github, dan Bioconductor untuk repositori khusus topik

8. Kecepatan dan kinerja

Python adalah bahasa tingkat tinggi yang menggunakan sintaks sederhana. Ini adalah opsi yang lebih disukai saat membuat aplikasi penting dan cepat karena menggunakan lebih sedikit kode, yang membutuhkan waktu lebih sedikit untuk dieksekusi. Sebaliknya, R adalah bahasa pemrograman tingkat rendah. Itu membutuhkan kode yang lebih panjang, bahkan untuk proses sederhana. Kode yang panjang membutuhkan waktu lebih lama untuk dijalankan. Dengan demikian, R dapat dikatakan mengeksekusi kode lebih lambat dari Python

9. Pengumpulan data

Python lebih serbaguna karena memungkinkan pengguna menggunakan semua format data, termasuk file nilai yang dipisahkan koma (CSV) dan Javascript Object Notation (JSON) files. It enables the importation of bahasa kueri terstruktur (SQL) ke dalam kodenya. Pustaka permintaan Python memungkinkan pengembang web mengambil data dari web untuk membuat kumpulan data dengan cepat.

Sebaliknya, R dikembangkan untuk memungkinkan analis mengimpor data dari Excel, file teks, dan file CSV. Tidak seperti Python, paket R dirancang untuk pengikisan web dasar. Bingkai data di R dapat dibuat dengan memutar file yang dibangun dalam format SPSS atau Minitab

10. Eksplorasi dan manipulasi data

Eksplorasi data melibatkan penjelajahan kumpulan data yang luas untuk menemukan pola awal, karakteristik, dan tempat menarik. Manipulasi data melibatkan pengorganisasian data menjadi data terstruktur sehingga program komputer dapat menginterpretasikannya dengan mudah. Pustaka Pandas di Python digunakan untuk manipulasi dan eksplorasi data. Ini memungkinkan pengguna untuk memfilter, menyortir, dan menampilkan data dengan cepat. Panda juga memiliki kemampuan yang memungkinkan penggabungan dan penggabungan kumpulan data serta pengindeksan dan subset data yang memfasilitasi manipulasi data

Sebaliknya, R dibuat khusus untuk analisis statistik kumpulan data yang luas dan dengan demikian menawarkan berbagai solusi untuk eksplorasi dan manipulasi data. Paket dplyr di R memungkinkan pengguna untuk memilih, memfilter, mengubah, mengelompokkan, meringkas, dan menggabungkan data. R juga memungkinkan pengguna untuk membuat distribusi probabilitas, menggunakan tes statistik yang berbeda, dan menggunakan teknik penambangan data

11. Pendekatan pemodelan data

Python terdiri dari pustaka standar untuk pemodelan data. Misalnya, NumPy digunakan untuk analisis pemodelan numerik, SciPy digunakan untuk melakukan komputasi dan perhitungan ilmiah, dan scikit-learn digunakan untuk algoritme pembelajaran mesin. Paket Tidyvserse memudahkan untuk mengimpor, memanipulasi, memvisualisasikan, dan melaporkan data di R. Namun, terkadang pengguna mengandalkan paket eksternal untuk melakukan analisis pemodelan data spesifik di R.

12. Visualisasi data

Python tidak memungkinkan pengguna untuk memvisualisasikan data mereka semenarik R. Pemrogram dapat menggunakan perpustakaan Matplotlib untuk menghasilkan grafik dan bagan dasar. Pada saat yang sama, pemrogram juga dapat menggunakan perpustakaan Seaborn untuk menggambar grafik statistik yang lebih menarik dan informatif untuk memvisualisasikan data.  

Di sisi lain, R pada dasarnya diciptakan untuk memvisualisasikan hasil analisis statistik. Modul grafik dasar memungkinkan pengguna untuk membuat bagan dan plot dasar, sedangkan alat ggplot2 dan ggplot memungkinkan pengguna untuk memplot plot pencar yang kompleks dengan garis regresi untuk memvisualisasikan data

Lihat Lebih Banyak. Insinyur DevOps. Deskripsi Pekerjaan, Keterampilan Utama, dan Gaji pada tahun 2022

5 Kemiripan Antara R Dan Python

Berikut ini adalah persamaan antara bahasa pemrograman R dan Python

1. Mereka adalah bahasa pemrograman sumber terbuka

Python dibuat di bawah lisensi sumber terbuka yang disetujui oleh inisiatif sumber terbuka (OSI); . Demikian pula, bahasa pemrograman R juga dikenal sebagai perangkat lunak sumber terbuka di bawah ketentuan lisensi publik umum GNU's Not Unix (GNU). Bahasa sumber terbuka memungkinkan pengguna berkontribusi untuk meningkatkan dan mengoptimalkan fitur, melaporkan bug, atau bahkan memberikan perbaikan bug ke situs resmi

2. Mereka digunakan untuk analisis data

Python digunakan untuk analitik data karena sintaksisnya yang sederhana, fleksibilitas, dan skalabilitas. Ini memiliki koleksi perpustakaan yang luas yang digunakan untuk perhitungan dan manipulasi data. Python juga menawarkan pustaka untuk grafik dan visualisasi data. Demikian pula, bahasa pemrograman R digunakan untuk analitik data. Ini memungkinkan pengguna untuk mengidentifikasi pola dan membangun model praktis. Ini digunakan untuk membuat dan mengembangkan aplikasi perangkat lunak yang melakukan analisis statistik. Ini juga mendukung teknik pemodelan analitik seperti pengelompokan dan uji statistik klasik

3. Mereka berdua memiliki permintaan yang tinggi di pasar kerja

Menurut laporan TIOBE, Python tetap menjadi bahasa pemrograman paling laris nomor satu. Ini juga salah satu keterampilan teknologi yang paling diminati, dengan beberapa perusahaan menggunakan ML dan AI untuk menjalankan operasi penting. Bahasa pemrograman R menduduki peringkat ke-12th dalam laporan tersebut menjadikannya salah satu dari 20 bahasa pemrograman teratas. Pemrogram R juga diminati, meskipun pada tingkat yang berbeda dari mereka yang memiliki keterampilan Python. Mereka dapat melamar posisi seperti analis data, arsitek data, ilmuwan data, atau administrator data.

4. Keduanya cocok untuk AI dan pembelajaran mesin

Python sering digunakan untuk mendukung pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI), karena dapat dikodekan untuk memproses data dalam . Itu juga menggunakan sintaks sederhana, memiliki perpustakaan yang luas, dan memiliki komunitas pengembang yang besar. Pemrogram juga dapat menggunakan R untuk mendukung AI dan ML. Ini open-source dan memiliki komunitas yang berkembang. Bahasa pemrograman ini memfasilitasi tugas-tugas AI seperti pengenalan gambar dan ucapan.

5. Keduanya platform-independen

Baik bahasa pemrograman Python dan R adalah platform-independen. Mereka melakukan fungsi serupa terlepas dari platform yang digunakan programmer. Mereka kompatibel dengan platform seperti sistem Linux, Windows, dan versi macOS

Lihat Lebih Banyak. Terraform vs. Mungkin. Memahami Perbedaan Utama

Membawa pergi

Python dan R adalah bahasa pilihan untuk developer yang bekerja dengan data, ML, dan AI, dan dengan alasan yang bagus. Keduanya open-source, membuka komunitas pembelajaran, diskusi, dan inovasi yang masif. Namun, R berakar pada analisis statistik, membuatnya sangat cocok untuk aplikasi dan visualisasi ilmu data. Python lebih mudah digunakan, terutama di lingkungan produksi.  

Untuk apa pemrograman R digunakan?

Apa perbedaan antara pemrograman R dan Python?

Apakah R dan Python bahasa yang sama?

Apakah R lebih baik dari Python?