Big data merujuk pada volume data yang sangat besar, kompleks, dan beragam yang dihasilkan setiap detik dari berbagai sumber seperti media sosial, sensor, transaksi bisnis, dan lainnya.
Dalam era digital saat ini, big data memiliki peran yang sangat penting karena dapat memberikan wawasan mendalam yang membantu pengambilan keputusan strategis di berbagai sektor, mulai dari bisnis hingga kesehatan.
Dalam artikel ini, kita akan membahas kelebihan dan kekurangannya dalam konteks big data, sehingga Anda dapat memahami mengapa Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang populer!
Baca Juga :
Fungsi Bahasa Pemrograman Python pada Big Data
Python adalah bahasa pemrograman yang populer dan serbaguna, ideal untuk analisis dan pengolahan big data. Python memiliki berbagai fitur yang membuatnya unggul dalam menangani data besar, baik dalam bentuk terstruktur maupun tidak terstruktur.
Berikut adalah 3 fungsi utama Python dalam big data:
1. Dukungan Pemrosesan Data
Python adalah bahasa yang mampu memproses berbagai jenis data tidak terstruktur, termasuk data gambar dan suara, yang sering ditemukan dalam analisis data media sosial. Dukungan ini sangat penting dalam big data, di mana data sering kali tidak dalam format konvensional.
2. Pustaka Python
Salah satu keunggulan bahasa Python adalah keberadaan pustaka yang kuat, seperti Pandas. Pustaka ini memungkinkan pengolahan kumpulan data besar dengan mudah.
Pandas dapat memuat data ke dalam bingkai data (data frames), memudahkan penambahan kolom baru berdasarkan berbagai operasi matematika yang sederhana namun kuat.
3. Mudah Dipahami, Serbaguna, dan Fleksibel
Python adalah bahasa yang mudah dipelajari dan dipahami, menjadikannya pilihan favorit bagi data scientist dan analyst untuk melakukan big data mining, membangun algoritme machine learning, serta manipulasi dan menganalisis data.
Fleksibilitas Python memungkinkan pengguna untuk mengembangkan berbagai aplikasi dan solusi yang efektif untuk berbagai kebutuhan. Python juga dapat digunakan untuk berbagai tujuan lainnya, termasuk:
- Menjalankan skrip Python dengan Power BI untuk visualisasi data.
- Bekerja dengan data Excel dan mengotomatiskan banyak fungsi Excel.
- Melakukan kueri SQL pada kumpulan data terstruktur.
Keunggulan-keunggulan ini menjadikan Python salah satu bahasa pemrograman paling populer untuk big data, terutama karena mudah dipelajari, serbaguna, dan memiliki ekosistem pustaka yang kuat.
Dibandingkan dengan bahasa pemrograman lain seperti Java, Python menawarkan fleksibilitas dan kemudahan yang signifikan bagi developer dan programmer.
Kelebihan dan Kekurangan Bahasa Pemrograman Python untuk Big Data
Berikut ini, kita akan membahas kelebihan dan kekurangan Python dalam konteks big data:
5 Kelebihan Python untuk Big Data
Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang sangat cocok untuk pengembangan aplikasi big data dan analisis data yang mendalam. Berikut kelebihannya:
- Kemudahan Penggunaan: Penggunaan Python tidak memerlukan banyak pengetahuan mendalam tentang konsep pemrograman, sehingga siapa pun bisa memulai belajar dan mengembangkan aplikasi dengan cepat.
- Keterbacaan Kode: Python sangat berfokus pada keterbacaan dan interpretasi kode. Hal ini sangat penting dalam tugas-tugas analisis data, mulai dari mengumpulkan dan membersihkan data hingga mengeksplorasi dan mengekstraksi wawasan dari kumpulan data besar.
- Pustaka Python: Python menawarkan ekosistem pustaka yang kaya, yang sangat bermanfaat dalam pengolahan big data. Salah satu pustaka paling populer adalah Pandas, yang menyediakan struktur data seperti Data Frame untuk mengelola tabel data besar.
- Sifat Open Source: Sifat open source ini memungkinkan Python untuk terus berkembang dan diperbarui oleh komunitas global, memastikan bahwa Python tetap relevan dan up-to-date dengan kebutuhan teknologi terbaru.
- Sensitivitas Huruf Besar/Kecil: Python memiliki sensitivitas terhadap huruf besar dan kecil, yang membantu menjaga kejelasan dan menghindari konflik penamaan dalam kode program dan aplikasi.
Kekurangan Python untuk Big Data
Python memiliki beberapa kekurangan yang perlu diperhatikan, terutama dalam konteks pengolahan big data. Salah satu kelemahan utama Python adalah rentannya terhadap kesalahan runtime.
Hal ini disebabkan oleh sifat Python sebagai bahasa yang diketik secara dinamis, di mana tipe data variabel dapat berubah kapan saja selama program berjalan.
Perubahan tipe data yang tidak terduga ini bisa menyebabkan bug yang sulit dideteksi dan diatasi, sehingga mempengaruhi keandalan dan stabilitas aplikasi yang dibangun untuk mengelola dan menganalisis big data.
Baca Juga : CMD Adalah : Pengertian, Cara Pakai & Manfaatnya
Rekomendasi Tempat Belajar Bahasa Python untuk mengolah Big Data dengan Praktisi Profesional untuk Karir Anda
Python telah menjadi salah satu bahasa pemrograman utama dalam dunia big data berkat berbagai kelebihan yang dimilikinya, seperti sintaksis yang sederhana, pustaka yang kaya, dan komunitas yang aktif.
Namun, Python juga memiliki beberapa kelemahan yang patut diperhatikan. Dengan memahami kelebihan dan kekurangan Python, Anda dapat membuat keputusan yang lebih baik tentang penggunaannya dalam proyek big data.
Untuk meningkatkan keterampilan Anda dalam mengolah big data menggunakan Python, Anda mempersiapkan diri dengan bergabung pada Bootcamp Data Science & Machine Learning.
Bootcamp Data Analyst juga dapat Anda pertimbangkan untuk mendapatkan pelatihan intensif oleh coach praktisi aktif dengan pengalaman lebih dari 5 tahun. Daftar sekarang untuk menguasai skill IT profesional!
