Permintaan untuk data sciencetist tumbuh secara cepat di semua lini industri. Mereka membutuhkan alat yang tepat dan keterampilan yang tepat untuk memprediksi,membersihkan serta mengolah data agar dapat digunakan untuk membantu perusahaan mengambil keputusan
Berdasarkan laporan Forbes, Ilmu data adalah pekerjaan terbaik di AS selama tiga tahun terakhir . Juga, menurut sebuah studi IBM, permintaan data Scientist akan meningkat 28% pada tahun 2020, dengan hampir tiga juta pekerjaan untuk para profesional data science.
Ilmu Data adalah konsep menyatukan statistik, analisis data dan strategi terkait untuk memahami dan menganalisis keajaiban nyata dengan data. Ini melibatkan teori dan teknik yang diambil dari berbagai bidang di wilayah yang luas dari statistik, matematika, ilmu komputer, dan ilmu informasi.
Seiring dengan kemajuan machine learning, data science pun menjadi semakin populer. Untuk menjadi data scientist, Anda harus belajar setidaknya satu bahasa pemrograman (semakin banyak yang anda pelajari, semakin besar juga peluang anda).
Baca Juga: apa itu data science
Sekarang, mari kita lihat ini di bahasa pemrograman atas yang harus dikuasai oleh ilmuwan data dalam 2020.
1.Python
Python adalah bahasa yang sangat populer, dinamis, dan merupakan bahasa yang digunakan secara luas dalam komunitas data science. bahasa ini adalah bahasa yang sangat cocok untuk pemula karena sintaksnya yang mudah dan simple, Python telah menjadi bahasa pemrograman terkemuka untuk data science.
Dengan kemajuan teknologi seperti Artificial Intellegent,Machine learning dan analisis prediktif, permintaan untuk data scientist yang memiliki keterampilan Python meningkat secara signifikan.secara garis besar python juga digunakan untuk berbagai mcam kebutuhan diantaranya pengembangan web, komputasi ilmiah, data mining, dan banyak lagi.
2.R
Ini adalah salah satu alat yang paling sering digunakan. R adalah bahasa open source dan lingkungan perangkat lunak untuk komputasi statistik dan grafis, yang didukung oleh R Yayasan Komputasi Statistika. keahlian ini memiliki permintaan tinggi di semua perekrut dalam mesin pembelajaran dan ilmu pengetahuan data.
R menyediakan banyak model statistik, dan banyak analis telah mengumpulkan aplikasi mereka di R. Ini adalah puncak dari analisis statistik terbuka, dan ada fokus yang jelas pada model statistik yang telah dikembangkan dengan memanfaatkan R. Arsip paket R publik , berisi lebih dari 8.000 jaringan berkontribusi paket. Microsoft, RStudio, dan berbagai organisasi memberikan dukungan untuk bisnis berbasis komputasi R.
3.Java
Java adalah bahasa pemrograman yang sangat populer yang berjalan di Java Virtual Machine (JVM). Banyak organisasi, terutama organisasi MNC menggunakan bahasa ini untuk membuat sistem backend dan aplikasi desktop / mobile / web. Java memiliki sistem komputasi yang unik yang didukung oleh Oracle yang memberdayakan portabilitas antara platform.
Kebutuhan pasar akan bahasa pemrograman java terus meningkat. selain digunakan untik data science, java juga banyak digunakan di berbagai bidang seperti software architects, software engineering, dan DevOps engineering.
4.SQL
SQL (Structured Query Language) adalah salah satu yang paling populer di kalangan bidang data data science. Hal ini digunakan baik untuk memberikan perintah dan mengedit informasi yang tersimpan dalam database relasional. Dan juga, SQL digunakan untuk menyimpan dan mengambil data selama beberapa dekade. Hal ini digunakan untuk mengelola DataBase yang sangat besar, mempercepat waktu koneksi ke server dalam hal pengambilan data. keterampilan SQL dapat menjadi aset untuk ilmu pembelajaran mesin dan data, karena SQL adalah keterampilan yang paling disukai untuk semua industri.
5.Julia
Julia adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang dinamis dan dirancang agar dapat memenuhi kebutuhan komputasi yang tinggi untuk analisisis numerik dan komputasi ilmiah. dengan cepat julia mendapatkan popularitas di kalangan Data Scientist.
Karena pelaksanaan lebih cepat, Julia telah menjadi pilihan yang sempurna untuk menangani proyek-proyek kompleks yang mengandung volume tinggi set data.Julia memiliki kecepatan yang sangat tinggi dan bahkan berjalan 30 kali lebih cepat dari Python dan masih lebih cepat dari kode C. Jika anda membutuhkan bahasa pemrograman yang cepat untuk keperluan analisis dan computing, maka Julia adalah bahasa pemrograman yang harus dipelajari.
6.Scala
Scala (scalable language) adalah salah satu bahasa yang terkenal dan memiliki komunitas data science terbesar. Scala adalah bahasa yang open source dan berjalan pada JVM. Scala adalah pilihan ideal bagi mereka yang bekerja dengan set data yang banyak dan mememerlukan dukungan penuh untuk fungsional dan jenis sistem statis yang kuat.
Scala berjalan pada JVM dan hal itu memungkinkan Scala dapat dikombinasikan dengan java itu sendiri. hal itu membuat Scala menjadi bahasa yang dinamis dan tepat untuk data science.
Cluster computing framework Apache Spark ditulis dalam Scala. Jika Anda ingin mengubah data Anda menjadi ribuan kelompok proses Scala adalah solusi open source yang luar biasa.
7.MATLAB
MATLAB dikembangkan dan dilisensikan oleh MathWorks. bahasa ini cepat, stabil dan solid untuk komputasi numerik, Matlab juga banyak digunakan di seluruh akademisi dan industri.dia dianggap sebagai bahasa yang cocok untuk matematikawan dan ilmuwan yang menangani kebutuhan matematika canggih seperti transformasi Fourier, pemrosesan sinyal, pengolahan gambar, dan aljabar matriks.
MATLAB secara luas digunakan dalam analisis statistik yang memerlukan fungsi matematika intensif dan canggih. hal itu membuatnya menjadi pilihan yang bagus untuk data science.
Bidang data science berkembang dengan cepat, alat yang digunakan untuk mengekstraksi nilai dari ilmu data juga meningkat jumlahnya. Mempelajari salah satu dari bahasa pemrograman yang disebutkan di atas akan membuka peluang karir data science Anda. Padahal, ingat, anda bisa memilih bahasa apapun untuk anda gunakan. Python, dan R adalah 2 bahasa yang paling sering digunakan di industri. Namun, memiliki lebih dari satu keterampilan bahasa memberi Anda fleksibilitas dan kompetensi sebagai Data Scientist.
