Bahasa yang Relevan untuk Profesional Data

Bahasa-bahasa ini dapat dikategorikan menjadi tiga kelompok utama: bahasa query, bahasa pemrograman, dan bahasa skrip shell. Menguasai setidaknya satu bahasa dari setiap kategori sangat penting bagi seorang profesional data.

1. Bahasa Query
   Bahasa query dirancang untuk mengakses dan memanipulasi data dalam database. Contohnya adalah SQL (Structured Query Language). SQL digunakan untuk:
   • Menyisipkan, memperbarui, dan menghapus data dalam database.
   • Membuat database, tabel, dan view baru.
   • Menulis prosedur tersimpan (stored procedures) yang dapat dipanggil kembali.
   Keunggulan SQL:
   • Portabel dan dapat digunakan di berbagai platform.
   • Sintaksisnya sederhana dan mirip bahasa Inggris.
   • Dapat mengambil data dalam jumlah besar dengan cepat.
   • Mendukung prototyping cepat karena dijalankan pada sistem interpreter.
2. Bahasa Pemrograman
   Bahasa pemrograman digunakan untuk mengembangkan aplikasi dan mengontrol perilaku aplikasi. Contohnya adalah Python, R, dan Java.
   • Python:
     Python adalah bahasa pemrograman open-source yang mudah dipelajari dan memiliki sintaksis yang ringkas. Keunggulannya:
     • Cocok untuk tugas komputasi tinggi dan analisis data.
     • Memiliki banyak library seperti Pandas (untuk analisis data), Numpy (untuk komputasi numerik), dan Matplotlib (untuk visualisasi data).
     • Mendukung berbagai paradigma pemrograman (object-oriented, functional, dll.).
   • R:
     R adalah bahasa pemrograman open-source yang khusus dirancang untuk analisis data, statistik, dan visualisasi. Keunggulannya:
     • Dapat menangani data terstruktur dan tidak terstruktur.
     • Memiliki library seperti Ggplot2 dan Plotly untuk visualisasi data yang menarik.
     • Cocok untuk pembuatan laporan dan aplikasi web interaktif.
   • Java:
     Java adalah bahasa pemrograman berbasis objek yang platform-independent. Keunggulannya:
     • Digunakan dalam proses analisis data seperti pembersihan data, analisis statistik, dan visualisasi.
     • Menjadi dasar untuk framework big data seperti Hadoop, Hive, dan Spark.
3. Bahasa Skrip Shell
   Bahasa skrip shell ideal untuk tugas operasional yang berulang dan memakan waktu. Contohnya adalah Unix/Linux Shell dan PowerShell.
   • Unix/Linux Shell:
     Skrip shell adalah serangkaian perintah UNIX yang ditulis dalam file teks untuk menyelesaikan tugas tertentu. Biasanya digunakan untuk:
     • Manipulasi file.
     • Administrasi sistem (seperti backup disk dan evaluasi log sistem).
     • Menjalankan tugas rutin seperti backup dan instalasi program.
   • PowerShell:
     PowerShell adalah alat otomatisasi lintas platform yang dikembangkan oleh Microsoft. Keunggulannya:
     • Optimasi untuk bekerja dengan data terstruktur seperti JSON, CSV, dan XML.
     • Cocok untuk data mining, pembuatan GUI, dan laporan interaktif.
     • Memungkinkan manipulasi objek dalam pipeline data.

Kesimpulan:
Menguasai setidaknya satu bahasa dari setiap kategori (query, pemrograman, dan shell scripting) sangat penting untuk menjadi profesional data yang kompeten. SQL, Python, R, Java, Unix Shell, dan PowerShell adalah beberapa bahasa yang paling relevan dan banyak digunakan dalam industri data saat ini.