Perbedaan Antara R dan Python

Baik R dan Python adalah dua bahasa pemrograman open-source paling populer yang berorientasi pada ilmu data. R adalah teknologi mutakhir terbaru yang banyak digunakan di kalangan penambang data dan ahli statistik untuk mengembangkan perangkat lunak statistik dan analisis data. R adalah bahasa pemrograman yang kuat yang dengan cepat menjadi standar de facto di antara para profesional dan telah digunakan dalam setiap disiplin ilmu mulai dari sains dan kedokteran hingga teknik dan bisnis. Namun, teknologi ini bukannya tanpa kerugian yang adil. R bukan bahasa pemrograman yang cepat dan kode yang ditulis dengan buruk bisa sangat lambat. Python terkenal karena hebat dengan kumpulan data besar dan fleksibilitas tetapi masih mengejar jumlah perpustakaan statistik bagus yang tersedia di R. Tapi bahasa mana yang mudah digunakan dan yang terbaik untuk dipelajari?

Apa itu "R"?

R adalah bahasa pemrograman open-source yang kuat dengan aspek bahasa pemrograman fungsional dan berorientasi objek (OO). R lebih dari sekedar program komputer; ini adalah lingkungan pemrograman statistik dan bahasa untuk komputasi statistik dan grafik. Ini dimulai sebagai proyek penelitian oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman pada awal 1990-an dan pada 1995, program tersebut menjadi sumber terbuka yang berarti siapa pun dapat memodifikasi atau mengubah kode yang benar-benar bebas biaya. Versi pertama dirilis pada tahun 2000. Sejak itu, telah digunakan dalam setiap disiplin ilmu yang dapat dibayangkan mulai dari sains hingga teknik. Secara teknis, ini adalah bahasa dalam statistik serta ilmu komputer dan perangkat lunak analitik dengan kegunaan yang signifikan dalam analisis data. Perpustakaan kaya fitur R adalah apa yang membuatnya menjadi pilihan yang paling disukai untuk analisis statistik.

Apa itu Python?

Python adalah bahasa pemrograman berorientasi objek tingkat tinggi yang banyak digunakan dalam komputasi ilmiah dan numerik. Ini digunakan di sisi server karena paradigma pemrograman multipel yang melibatkan pemrograman fungsional imperatif dan berorientasi objek. Python memungkinkan Anda untuk bekerja lebih cepat dan mengintegrasikan sistem Anda lebih efektif. Fondasi Python kembali ke akhir 1980-an. Ini awalnya dikonsep oleh Guido van Rossum pada tahun 1989 dan versi pertama dari bahasa pemrograman diperkenalkan pada tahun 1991, dan kemudian dinamai “Python”. Ini telah melalui beberapa pembaruan sejak saat itu dan sekarang menjadi salah satu bahasa pemrograman open-source paling populer yang digunakan di kalangan komunitas. Ini juga salah satu bahasa yang banyak digunakan dalam ilmu data, kedua dari R.

Perbedaan antara R dan Python

1. Sifat R dan Python

 - Baik R dan Python adalah dua bahasa pemrograman open-source paling populer yang digunakan untuk statistik dan analisis data dan keduanya gratis. Namun, Python adalah bahasa pemrograman multi-paradigma tujuan umum yang menyediakan pendekatan yang lebih umum terhadap ilmu data. Sebaliknya, R lebih dari sekadar program komputer; ini adalah lingkungan pemrograman statistik dan bahasa untuk komputasi statistik dan grafik yang tampaknya jauh lebih baik dalam visualisasi data. Istilah lingkungan dalam R mencirikan sistem yang sepenuhnya terencana dan koheren, bukan akumulasi tambahan alat spesifik dan tidak fleksibel dengan perangkat lunak analisis data lainnya seperti Python.

2. Kegunaan

 - R adalah program komputer dan lingkungan pemrograman statistik yang memungkinkan berbagai metode analisis untuk digunakan dan menghasilkan grafik berkualitas presentasi. Ini terutama digunakan untuk analisis statistik mengingat ahli statistik. Ini menangani pendekatan statistik yang kompleks semudah yang sederhana. Ini tidak seperti kebanyakan program yang dapat menangani berbagai macam tugas matematika dan statistik. Python dapat melakukan hampir semua hal yang dilakukan R. Ia dikenal karena sintaksisnya yang mudah dipahami yang membuat pengkodean dan debugging jauh lebih mudah daripada dengan bahasa pemrograman lain. 

3. Lingkungan Bahasa 

- IDE mengintegrasikan beberapa alat yang dirancang khusus untuk pengembangan perangkat lunak. Satu IDE, IDLE, hadir sebagai bagian dari paket instalasi Python standar sejak 1.5.2b1. Seiring berjalannya waktu, IDE lain bermunculan yang menggabungkan beberapa perpustakaan yang lebih populer yang tidak disediakan oleh IDLE. Beberapa IDE Python yang populer adalah Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev, dan banyak lagi. Beberapa R IDE populer termasuk RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS, dan banyak lagi. Paket-paket populer termasuk Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table, dan sebagainya.

4. Fleksibilitas dalam R dan Python

 - R adalah bahasa dan lingkungan pemrograman yang fungsional namun canggih untuk komputasi statistik dan grafik. Sangat mudah untuk mengambil dan memiliki sejumlah besar paket terutama yang berhubungan dengan analisis data. Karena bersifat open-source, ia menyediakan lebih banyak fleksibilitas yang pada kenyataannya memberikan kemampuan untuk memperluas dan memodifikasi fungsionalitas analitik sesuai dengan kebutuhan organisasi Anda. Python dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi GUI dan aplikasi web dan karena ini adalah bahasa tujuan umum, ia dapat digunakan untuk membangun apa pun secara harfiah, dengan alat dan perpustakaan yang tepat. Namun, perpustakaannya tidak sebanyak R.

R vs. Python: Chart Perbandingan

Ringkasan R Vs. Python

Baik R dan Python adalah bahasa pemrograman open-source tingkat tinggi dan di antara yang paling populer dalam ilmu data dan statistik. Namun, R lebih cocok untuk analisis statistik tradisional sedangkan Python sering digunakan untuk aplikasi ilmu data tradisional. R memiliki kurva belajar yang curam dan orang-orang tanpa pengalaman sebelumnya akan merasa sulit untuk memahami bahasa pada awalnya. Python relatif mudah dipelajari karena berfokus pada kesederhanaan dan karena merupakan bahasa pemrograman untuk tujuan umum, Python dapat digunakan untuk membangun hampir semua hal, dengan alat dan perpustakaan yang tepat. Python terkenal karena hebat dengan kumpulan data besar dan fleksibilitas tetapi masih mengejar jumlah perpustakaan statistik baik yang tersedia di R.