Back to news
Pemrograman
319

Pelajari 8 bahasa pemrograman berikut untuk bekerja di data science

Kami akan menyajikan langkah mendasar untuk belajar pengembangan web. Selain betapa pentingnya bidang ini, kami menyuguhkan tempat belajar terbaik bagi semua kalangan

Data Science merupakan ilmu penting era sekarang. Kebutuhan akan analisa dari waktu ke waktu semakin meningkat. Peningkatannya membuktikan Ilmu tersebut semakin digemari banyak orang dari berbagai perusahan. Melalui artikel ini, pembaca akan disuguhkan penjelasan seputar Bahasa pemrograman untuk data science.

Sebelum melangkah ke coding, pembaca perlu mengerti dulu apa definisi, fungsi serta mengapa menjadi penting untuk zaman sekarang.

DEFINISI DATA SCIENCE

Secara sederhana bisa dikatakan bahwa ilmu ini merupakan bidang yang menggabungkan berbagai jenis seperti statistika, artificial intelligence (AI), maupun analisa. Para pelaku kerja disebut sebagai analis. Para spesialis  menggabungkan berbagai kemampuan menelaah yang diambil dari situs, telpon pintar, customer, juga sumber lain untuk memperoleh informasi agar ditindaklanjuti.

Data science meliputi preparing agar dianalisis termasuk cleaning serta manipulating. Aplikasi analisis itu juga analis  kemudian berguna untuk melihat hasilnya sehingga menemukan pola tertentu. Maka dari itu, hal ini akan membantu para pemimpin bisnis mendapatkan gambaran tertentu yang terpercaya serta predictable.

Hubungan dengan pembacaan pola, data science menjadi sangat penting. Misalnya, membaca pola atau kebiasaan kapan permintaan barang tertentu akan naik. Jika bisa membaca pola maka pemilik bisnis mampu mengantisipasi lebih awal untuk pengambilan keputusan agar tidak terjadi kekurangan persediaan.

APA SAJA BAHASA PEMROGRAMAN ILMU DATA?

Nah setelah mengerti tentang definisi serta fungsinya, saatnya pembaca beralih ke tahap lanjut yaitu language apa saja yang  dipakai.

Berikut, 8 programming language rujukan:

1. Python

Python: Bahasa pemrograman tingkat tinggi dengan menyediakan pendekatan terbaik berorientasi pada objek. Salah satu language pilihan nomor satu ilmu data. Python memiliki fungsionalitas terbaik untuk menjalankan fungsi matematika, statistic dan ilmiah.

2. R

R dibentuk untuk menjalankan kumpulan informasi berjumlah besar dan lebih kompleks. Sekalipun kenyataannya, Bahasa R maupun Python keduanya saling bersaing satu sama lain. R merupakan language programming hebat karena mampu mengeksplorasi ataupun menyelidiki informasi. Fakta di atas menjadikan R sebagai pilihan programming language. Salah satu  buku rujukannya: “R for Data Science”. Buku ini menjelaskan bagaimana R bekerja  serta menunjukan skill praktis dalam kerjaan.

3. SQL

SQL merupakan singkatan dari Structured Query Language. Bahasa pemrograman ini membolehkan user mengakses dan memanipulasi. Data science menuntut pemeriksaan besar terakomodasi oleh SQL.

60%
+
Dapatkan kesempatan
memenangkan hadiah:

iPhone dan hadiah lainnya
Sebelum 31 Agustus
Mulailah perjalanan Anda hari ini
Mendaftar kursus dengan diskon 60%!
sampai
31.12
Semua Profesi
60% Off

4. SCALA

Scala masuk salah satu pilihan coding. Seperti Bahasa pemrograman lainnya, scala dapat menangani informasi berjumalah besar juga gampang diperdalam pemula. Salah satu buku rujukannya: “SCALA for Data Science” ditulis oleh Pascal Bugnion.

5. JULIA

Bahasa Pemrograman yang dirancang khusus demi kebutuhan komputasi dan analisis numerik. Julia dirancang untuk memenuhi kebutuhan para peneliti juga ahli data mengoptimalkan eskperimen juga penerapan desain.

6. JAVASCRIPT

Tentu tidak asing lagi dengan JavaScript. Bahasa coding terpopuler. Selain itu, Javascript mudah dipahami. Maka bagi seorang pemula yang hendak mempelajari Data Science, JavaScript dapat menjadi salah satu rujukan. Bahasa pemrograman ini menawarkan beberapa “library” untuk membangun dashboard, visualisasi, serta kepentingan seorang analis.

7. MATLAB

Matlab dibuat khusus bagi keperluan komputasi dan matematik. Memberikan kemudahan dalam menggambarkan data dinamis juga gampang dipakai. Matlab memampukan pengguna menggabungkan statistic juga learning engine dengan teknik aplikai khusus pemrosesan sinyal, gambar, analisis teks, pengoptimalan serta kontrol.

8. C/C++

Bahasa Pemrograman ini memberikan kemampuan luar biasa dalam membangun tools statistic. Dapat diterjemahkan dengan bagus ke Python. Selain itu, bisa menggabungkan informasi begitu cepat. Pemula dianjurkan boleh menggunakan Bahasa pemrograman ini untuk kepentingan data science.

DI MANA HARUS BELAJAR

Nah, setelah memahami beberapa pilihan Bahasa permorgraman di atas, lalu kapan dan di mana harus memulai belajar? Kini telah hadir bagi siapapun yang ingin memperdalam Teknologi Informasi (TI). Genius Education dapat menjadi tempat terbaik pilihan anda sekalian.

Menawarkan banyak latihan demi memperoleh profesi menjanjikan gaji tinggi. Tentu salah satunya Data Science.

What’s a Rich Text element?

The rich text element allows you to create and format headings, paragraphs, blockquotes, images, and video all in one place instead of having to add and format them individually. Just double-click and easily create content.

Static and dynamic content editing

A rich text element can be used with static or dynamic content. For static content, just drop it into any page and begin editing. For dynamic content, add a rich text field to any collection and then connect a rich text element to that field in the settings panel. Voila!

  1. ghg
  2. ghgh
  • hjhjh
  • hjhjh

How to customize formatting for each rich text

Headings, paragraphs, blockquotes, figures, images, and figure captions can all be styled after a class is added to the rich text element using the "When inside of" nested selector system.

Headings, paragraphs, blockquotes, figures, images, and figure captions can all be styled after a class is added to the rich text element using the "When inside of" nested selector system.

60% Off
sampai
31.12
hari
:
:
semua profesi
Bersembunyi
60% Off
pelajari-8-bahasa-pemrograman-berikut-untuk-bekerja-di-data-science