Industri yang berkaitan dengan machine learning dan data scientist dibanjiri dengan bahasa pemrograman yang tak terhitung banyaknya yang bertujuan untuk memilah-milah kompleksitas bisnis dan membawa inovasi teknologi. 

Bahasa Pemrograman Paling di Cari Untuk Machine Learning dan Data Scientist

Bahasa Pemrograman Paling di Cari Untuk Machine Learning dan Data Scientist 2018

Setiap tahun ada bahasa pemrograman, framework dan teknologi yang muncul, tetapi hanya sedikit yang bertahan dalam ujian waktu. Tahun ini juga kita bisa melihat bahasa pemrograman seperti Q# yang merupakan besutan Microsoft membuat kemajuan, yang difokuskan pada pengembangan aplikasi berbasis komputasi kuantum.

Dengan perkembangan yang semakin meningkat, penting bagi developer untuk terus mempelajari keterampilan bahasa pemrograman baru agar tetap relevan. Tetapi jika Anda seorang pemula yang ingin memilih bahasa pemrograman terbaik untuk ditambahkan dalam keahlian Anda, tugas itu akan semakin sulit. 
Mengingat fakta bahwa bisa saja setiap proyek dapat menuntut serangkaian tools dan fungsi yang berbeda, itu membuat jalan untuk memilih bahasa pemrograman yang tepat untuk dipelajari menjadi berat.

BigDataDBA membawa daftar 10+ bahasa pemrograman yang dapat Anda pilih di tahun 2018 (List bahasa pemrograman ini tanpa maksud pengurutan dari yang terendah/terjelek atau tertinggi/terbaik) untuk digunakan dalam pengembangan machine learnig dan data scientist, yang telah dikuratori berdasarkan popularitas di antara perekrut, jumlah lowongan pekerjaan, bayaran yang ditawarkannya, dan yang lainnya.
Informasi ini disadur dan dirangkum dari kdnuggets dot com dalam tulisan machine learning data visualization  deep learning tools.



1. Bahasa Pemrograman Python

Bahasa pemrograman python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang paling populer, baik dalam hal pembayaran (salary) yang ditawarkan dan popularitas di antara perekrut yang mencari tenaga kerja dengan keterampilan Python. 

Bahasa Pemrograman Paling di Cari Untuk Machine Learning dan Data Scientist

Dengan peningkatan teknologi seperti machine learning, artificial intelligence (kecerdasan buatan) dan analitik prediktif (predictive analytic), kebutuhan akan tenaga kerja profesional dengan pengetahuan menyeluruh tentang keterampilan bahasa pemrograman Python sangat diminati. 

Terlepas dari tujuan umumnya digunakan untuk pengembangan web, bahasa pemrograman python banyak digunakan dalam komputasi ilmiah, data mining, dan kebutuhan lainnya.


2. Bahasa Pemrograman Java

Java adalah bahasa pemrograman komputer yang memiliki tujuan umum yang konkuren, berbasis class, berorientasi objek, [15] dan secara khusus dirancang untuk memiliki dependensi implementasi sesedikit mungkin. (Wikipedia)

Bahasa Pemrograman Paling di Cari Untuk Machine Learning dan Data Scientist

Ini dimaksudkan agar pengembang aplikasi "cukup menulis sekali, bisa dijalankan di mana saja"  yang berarti bahwa kode Java yang dikompilasi dapat berjalan di semua platform yang mendukung Java tanpa perlu kompilasi ulang. 

Mobil self-driving, perangkat lunak pendeteksi wajah, dan speaker yang dikendalikan suara semuanya dibangun di atas teknologi dan machine learning framework- dan ini hanyalah gelombang pertama. 

Selama dekade berikutnya, generasi produk baru akan mengubah dunia kita, memulai pendekatan baru untuk pengembangan perangkat lunak dan aplikasi serta produk yang kita buat dan gunakan.

Sebagai pengembang Java, Anda tentunya ingin maju dari kurva ini, saat ini juga - ketika perusahaan teknologi mulai serius berinvestasi dalam machine learning. Apa yang Anda pelajari hari ini, Anda dapat membangun selama lima tahun ke depan, tetapi Anda harus memulai dari suatu tempat dengan tepat ..

3. Bahasa Pemrograman R

R adalah bahasa pemrograman dan environment untuk komputasi statistik dan grafik. Ini adalah proyek GNU yang mirip dengan bahasa S dan lingkungan yang dikembangkan di Bell Laboratories (sebelumnya AT&T, sekarang Lucent Technologies) oleh John Chambers dan rekannya. R dapat dianggap sebagai implementasi yang berbeda dari S. Ada beberapa perbedaan penting, tetapi banyak kode yang ditulis untuk S berjalan tanpa ada perubahan di bawah R.

Bahasa Pemrograman Paling di Cari Untuk Machine Learning dan Data Scientist

R menyediakan berbagai macam statistik (pemodelan linier dan nonlinier, uji statistik klasik, analisis deret waktu, klasifikasi, pengelompokan, dan lain sebagainya) dan teknik grafis, dan tentu saja sangat bisa diperluas. 

Bahasa S sering menjadi wahana pilihan untuk penelitian dalam metodologi statistik, dan R menyediakan rute Open Source untuk berpartisipasi dalam aktivitas itu.

Salah satu kekuatan R adalah kemudahan menghasilkan plot kualitas publikasi yang dirancang dengan baik, termasuk simbol dan formula matematika apabila diperlukan. Perhatian besar telah diberikan untuk pilihan desain minor dalam hal grafik, tetapi pengguna tetap memegang kendali penuh.

R tersedia sebagai Perangkat Lunak Open Source di bawah ketentuan Lisensi Publik Umum GNU Yayasan Perangkat Lunak Free dalam bentuk kode sumber. Ini mengkompilasi dan berjalan pada berbagai platform UNIX dan sistem serupa (termasuk FreeBSD dan Linux), Windows dan MacOS.


4. Bahasa Pemrograman Julia

Komputasi ilmiah secara tradisional membutuhkan kinerja tertinggi, namun para pakar domain sebagian besar telah pindah ke bahasa yang lebih lambat untuk pekerjaan sehari-hari mereka. 

Bahasa Pemrograman Paling di Cari Untuk Machine Learning dan Data Scientist

Dengan munculnya bahasa pemrograman yang dipercaya ada banyak alasan bagus untuk memilih bahasa dinamis untuk aplikasi ini, tentu saja tidak berharap penggunaannya berkurang. 

Untungnya, desain bahasa pemrograman modern dan teknik penyusunannya memungkinkan untuk sebagian besar menghilangkan pelambatan kinerja dan menyediakan environment tunggal yang cukup produktif untuk pembuatan prototipe dan cukup efisien untuk menyebarkan aplikasi yang memiliki kinerja secara intensif. 

Bahasa pemrograman Julia mengisi peran ini: Bahasa pemrograman Julia adalah bahasa dinamis yang fleksibel, sesuai untuk komputasi ilmiah dan numerik, dengan kinerja yang sebanding dengan bahasa tradisional yang diketik secara statis.

Karena kompiler Julia berbeda dari penerjemah yang digunakan untuk bahasa seperti Python atau R, Anda mungkin mendapati bahwa kinerja Julia pada awalnya tidak intuitif. 

Jika Anda menemukan ada sesuatu yang lambat, sangat disarankan bagi anda untuk membaca bagian Tips Kinerja sebelum mencoba yang lain. Setelah Anda memahami cara kerja Julia, cukup mudah untuk menulis kode yang hampir secepat C.

Julia memiliki fitur pengetikan opsional, pengiriman ganda, dan kinerja yang baik, dicapai dengan menggunakan inferensi tipe dan kompilasi just-in-time (JIT), diimplementasikan menggunakan LLVM. Ini adalah multi-paradigma, menggabungkan fitur pemrograman imperatif, fungsional, dan berorientasi objek. 

Julia memberikan kemudahan dan ekspresi untuk komputasi numerik tingkat tinggi, dengan cara yang sama seperti bahasa R, MATLAB, dan Python, tetapi juga mendukung pemrograman umum. Untuk mencapai hal ini, Julia membangun garis keturunan dari bahasa pemrograman matematika, tetapi juga meminjam banyak dari bahasa dinamis yang populer, termasuk Lisp, Perl, Python, Lua, dan Ruby.

Keberangkatan Julia yang paling signifikan dari bahasa dinamis yang khas adalah:

Bahasa inti nya sangat sedikit; Julia Base dan library standar ditulis dalam Julia itu sendiri, termasuk operasi primitif seperti bilangan bulat aritmatika

Bahasa yang kaya tipe untuk membangun dan mendeskripsikan objek, yang juga dapat secara opsional digunakan untuk membuat deklarasi tipe

Kemampuan untuk mendefinisikan perilaku fungsi di banyak kombinasi tipe argumen melalui pengiriman ganda

Pembuatan kode khusus otomatis dan efisien untuk berbagai jenis argumen

Performa bagus, mendekati bahasa yang dikompilasi secara statis seperti C

Meskipun seseorang kadang-kadang berbicara tentang bahasa dinamis sebagai "tanpa ketik", jelas tidak: dikarenakan setiap objek, apakah primitif atau yang ditentukan pengguna, dipastikan memiliki tipe. 

Kurangnya deklarasi tipe dalam kebanyakan bahasa dinamis, bagaimanapun, berarti seseorang tidak dapat menginstruksikan kompiler tentang tipe nilai, dan seringkali tidak dapat secara eksplisit berbicara tentang tipe sama sekali. 

Dalam bahasa statis, di sisi lain, ketika seseorang memberi anotasi tipe untuk kompiler, tipe hanya ada pada waktu kompilasi dan tidak dapat dimanipulasi atau diekspresikan pada saat run time. 

Di Julia, type sendiri adalah objek run-time, dan juga dapat digunakan untuk menyampaikan informasi kepada kompiler.

Sementara programmer biasa tidak perlu secara eksplisit menggunakan jenis atau pengiriman ganda, karena sudah memiliki fitur pemersatu inti Julia: fungsi didefinisikan pada kombinasi yang berbeda dari jenis argumen, dan diterapkan dengan mengirimkan ke definisi pencocokan paling spesifik. 

Model ini sangat cocok untuk pemrograman matematika, di mana tidak wajar untuk argumen pertama untuk "memiliki" operasi seperti dalam pengiriman berorientasi objek tradisional. Operator hanyalah fungsi dengan notasi khusus untuk memperluas penambahan tipe data baru yang ditentukan pengguna, Anda mendefinisikan metode baru untuk fungsi +. Kode yang ada kemudian berlaku untuk tipe data baru.

Sebagian karena inferensi tipe run-time (ditambah dengan anotasi tipe opsional), dan sebagian karena fokus yang kuat pada kinerja sejak dimulainya proyek, efisiensi komputasi bahasa pemrograman Julia melebihi bahasa dinamis lainnya, dan bahkan bahasa pemrograman saingan yang dikompilasi secara statis. 

Untuk masalah numerik dalam skala besar, kecepatan selalu akan menjadi sangat penting: jumlah data yang sedang diproses dengan mudah mengikuti Hukum Moore selama beberapa dekade terakhir.

Bahasa pemrograman Julia bertujuan untuk menciptakan kombinasi yang belum pernah terjadi sebelumnya dari kemudahan penggunaan, kekuatan, dan efisiensi dalam satu bahasa pemroragraman komputer. 

Selain hal di atas, beberapa keunggulan Julia dibandingkan sistem yang sebanding meliputi:
  • Sumber gratis dan open (berlisensi MIT)
  • Jenis yang ditentukan pengguna sama cepat dan kompaknya dengan built-in
  • Tidak perlu membuat vektor kode untuk kinerja; kode yang dikhususkan secara cepat
  • Dirancang untuk paralelisme dan perhitungan terdistribusi
  • “Green” Threading  yang ringan (coroutine)
  • Sistem tipe yang tidak mengganggu namun kuat
  • Konversi dan promosi yang elegan dan dapat diperluas untuk jenis numerik dan lainnya
  • Dukungan efisien untuk Unicode, serta tidak terbatas pada UTF-8
  • Dapat memanggil fungsi C secara langsung (tidak diperlukan pembungkus atau API khusus)
  • Kemampuan mirip shell yang kuat untuk mengelola proses lainnya
  • Macro seperti tiger dan fasilitas pemrograman meta lainnya

5. Bahasa Pemrograman SAS

Pemrograman SAS didasarkan pada dua blok bangunan:

Bahasa Pemrograman Paling di Cari Untuk Machine Learning dan Data Scientist

Step DATA: Step DATA membuat kumpulan data SAS dan kemudian meneruskan data ke langkah PROC
Step PROC: Step PROC memproses data

Program SAS harus mengikuti aturan yang disebutkan di bawah ini:
  • Hampir setiap kode akan dimulai dengan Step DATA atau PROC
  • Setiap baris kode SAS berakhir dengan titik koma
  • Kode SAS berakhir dengan kata kunci RUN atau QUIT
  • Kode SAS tidak peka huruf besar-kecil (case sensitive)
  • Anda dapat menulis kode melintasi baris yang berbeda atau Anda dapat menulis beberapa pernyataan dalam satu baris

Sekarang kita telah melihat beberapa terminologi dasar, mari kita lihat contoh bahasa pemrograman SAS dengan kode dasar ini:

DATA Employee_Info;
entry Emp_ID Emp_Name $ Emp_Vertical $;
datalines;
101 Mak SQL
102 Rama SAS
103 Priya Java
104 Karthik Excel
105 Mandeep SAS
;
run;

Dalam kode di atas, kita membuat kumpulan data yang disebut sebagai Employee_Info. Employee_Info memiliki tiga variabel, satu variabel numerik sebagai Emp_Id dan dua variabel karakter sebagai Emp_Name dan Emp_Verticals. Perintah run menampilkan kumpulan data di Jendela Output.


Itulah 5 bahasa pemrograman yang banyak digunakan untuk menyelesaikan permasalahan seputar machine learning dan data scientist.

Harusnya dalam artikel ini ada 10+ bahasa pemrograman yang digunakan untuk case machine learning dan data scientist. 

Dikarenakan nulisnya udah kepanjangan, maka saya sambung di bagian ke 2 untuk lanjutan artikel bahasa pemrograman yang banyak digunakan untuk machine learning dan data sientist ini. Nantikan dan terus stay tune di blog big data dba.


Bagian ke-2 :

10+ Bahasa Pemrograman Paling di Cari Untuk Machine Learning dan Data Scientist 2018 Bag 2


Reff :