Dalam dunia data science, terdapat beberapa bahasa pemrograman yang sering digunakan oleh para ilmuwan data untuk mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Dua bahasa pemrograman yang paling populer dan favorit adalah Python dan R, meskipun bahasa lain seperti SQL, Julia, dan SAS juga memiliki peran penting dalam beberapa konteks. Berikut adalah penjelasan lebih lanjut tentang beberapa bahasa pemrograman favorit dalam data science: 

  1. Python

Python adalah bahasa pemrograman yang sangat populer di kalangan ilmuwan data dan digunakan secara luas dalam data science karena kemudahan penggunaannya, fleksibilitas, dan kekayaan pustaka (library) yang mendukung berbagai teknik analisis data. Pustaka Python seperti Pandas, NumPy, SciPy, dan Matplotlib sangat berguna dalam manipulasi data, analisis statistik, dan visualisasi data. Untuk pembelajaran mesin, Python menawarkan pustaka seperti Scikit-learn, TensorFlow, dan Keras, yang mempermudah pembangunan dan pelatihan model machine learning. Python juga sangat kuat dalam menangani data besar dan bekerja dengan API untuk mengakses data dari berbagai sumber. 

  1. R

R adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan di dunia statistik dan analisis data. Bahasa ini memiliki berbagai pustaka yang sangat kuat dalam analisis statistik dan visualisasi data, seperti ggplot2 untuk visualisasi, dplyr untuk manipulasi data, dan caret untuk machine learning. R dirancang khusus untuk analisis data dan memiliki kemampuan untuk melakukan perhitungan statistik tingkat lanjut, yang menjadikannya pilihan utama di kalangan akademisi, peneliti, dan profesional di bidang statistik. R juga sangat berguna untuk membuat laporan dan presentasi berbasis data, berkat integrasi yang kuat dengan Markdown dan alat lain seperti R Markdown. 

  1. SQL (Structured Query Language)

Meskipun bukan bahasa pemrograman lengkap, SQL adalah alat penting dalam data science yang digunakan untuk mengelola dan mengakses data yang disimpan dalam sistem basis data relasional. SQL memungkinkan ilmuwan data untuk menulis query untuk mengambil, memperbarui, menggabungkan, dan menganalisis data dengan cara yang efisien. Dalam proyek data science, SQL sering digunakan untuk mengakses dan memanipulasi data dalam database sebelum data tersebut diproses lebih lanjut menggunakan Python atau R. Kemampuan untuk bekerja dengan database adalah keterampilan yang sangat dihargai dalam dunia data science. 

  1. Julia

Julia adalah bahasa pemrograman yang relatif baru, namun semakin populer dalam bidang data science, terutama untuk aplikasi yang memerlukan komputasi numerik yang cepat dan efisien. Julia dirancang untuk menangani perhitungan matematika yang kompleks dengan kecepatan yang hampir setara dengan bahasa pemrograman yang lebih cepat seperti C dan Fortran, sambil tetap menawarkan sintaksis yang lebih mudah dipahami. Julia sangat cocok untuk analisis data besar, pemrosesan paralel, dan simulasi yang memerlukan waktu komputasi yang tinggi, sehingga sering digunakan dalam ilmu data dan machine learning yang memerlukan pemrosesan berkecepatan tinggi. 

  1. SAS (Statistical Analysis System)

SAS adalah alat analisis statistik yang digunakan oleh banyak profesional di industri yang membutuhkan analisis data yang mendalam dan pelaporan yang komprehensif. Meskipun tidak sepopuler Python atau R dalam komunitas ilmuwan data open-source, SAS masih digunakan di banyak perusahaan besar, terutama di sektor kesehatan, keuangan, dan pemerintahan. SAS menawarkan berbagai alat untuk analisis statistik, pemodelan prediktif, dan analisis multivariat yang membantu profesional dalam membuat keputusan berbasis data. 

Secara keseluruhan, bahasa pemrograman yang digunakan dalam data science bervariasi sesuai dengan kebutuhan spesifik proyek dan preferensi pengguna. Python dan R adalah dua bahasa utama yang paling sering dipilih karena fleksibilitas, pustaka yang kaya, dan kemudahan penggunaannya. Namun, SQL tetap menjadi keterampilan dasar yang tak terhindarkan dalam mengelola data besar, sementara Julia dan SAS menawarkan kekuatan dalam analisis data tertentu yang memerlukan komputasi tinggi dan aplikasi industri spesifik.