Karena kemajuan Ilmu Data semakin populer, peluang kerja di bidang ini pun semakin banyak. Oleh karena itu, untuk memperoleh pengetahuan dan menjadi pekerja profesional, Anda perlu memiliki sedikit pengetahuan tentang setidaknya satu dari bahasa-bahasa yang dibutuhkan dalam Ilmu Data.
PITON
Python adalah bahasa tujuan umum, multiparadigma, dan salah satu bahasa paling populer. Ini sederhana, mudah dipelajari, dan banyak digunakan oleh para data scientist. Python memiliki sejumlah besar perpustakaan yang merupakan kekuatan terbesarnya dan dapat membantu kita melakukan banyak tugas seperti pemrosesan gambar, pengembangan web, penambangan data, basis data, antarmuka pengguna grafis, dll. Karena teknologi seperti Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin telah berkembang pesat. tinggi, permintaan akan pakar Python telah meningkat. Karena Python menggabungkan peningkatan dengan kemampuan untuk berinteraksi dengan algoritma berkinerja tinggi yang ditulis dalam C atau Fortran, Python telah menjadi bahasa yang paling populer digunakan di kalangan data scientist. Proses Ilmu Data berkisar pada proses ETL (extraction-transformation-loading) yang membuat Python sangat cocok.
R
Untuk keperluan komputasi statistik, R dalam ilmu data dianggap sebagai bahasa pemrograman terbaik. Bahasa ini merupakan bahasa pemrograman dan lingkungan perangkat lunak untuk grafik dan komputasi statistik. Bahasa ini bersifat spesifik domain dan memiliki jangkauan berkualitas tinggi yang sangat baik. R terdiri dari paket sumber terbuka untuk aplikasi statistik dan kuantitatif. Paket ini mencakup pembuatan grafik tingkat lanjut, regresi non-linier, jaringan saraf, filogenetik, dan masih banyak lagi. Untuk menganalisis data, Ilmuwan Data dan Penambang Data menggunakan R secara luas.
SQL
SQL, yang juga dikenal sebagai Bahasa Kueri Terstruktur, juga merupakan salah satu bahasa terpopuler di bidang Ilmu Data. Bahasa ini merupakan bahasa pemrograman khusus domain dan dirancang untuk mengelola basis data relasional. Bahasa ini sistematis dalam memanipulasi dan memperbarui basis data relasional dan digunakan untuk berbagai aplikasi. SQL juga digunakan untuk mengambil dan menyimpan data selama bertahun-tahun. Sintaksis deklaratif SQL menjadikannya bahasa yang mudah dibaca. Efisiensi SQL merupakan bukti bahwa ilmuwan data menganggapnya sebagai bahasa yang berguna.
JULIA
Julia adalah bahasa kompilasi JIT (“just-in-time”) tingkat tinggi. Ia menawarkan pengetikan dinamis, kemampuan skrip, dan kesederhanaan bahasa seperti Python. Karena eksekusinya yang lebih cepat, ini menjadi pilihan tepat untuk menangani proyek kompleks yang berisi kumpulan data dalam jumlah besar. Keterbacaan adalah keunggulan utama bahasa ini dan Julia juga merupakan bahasa pemrograman untuk tujuan umum.
SKALA
Scala adalah bahasa pemrograman multiparadigma, sumber terbuka, dan serbaguna. Program Scala dipatuhi dengan Java Bytecode yang berjalan pada JVM. Hal ini memungkinkan interoperabilitas dengan bahasa Java sehingga menjadikannya bahasa substansial yang sesuai untuk Ilmu Data. Scala + Spark adalah solusi terbaik saat komputasi untuk beroperasi dengan Big Data.
JAWA
Java juga merupakan bahasa pemrograman berorientasi objek yang sangat populer dan serbaguna. Program Java dikompilasi menjadi kode byte yang bersifat independen terhadap platform dan berjalan pada sistem apa pun yang memiliki JVM. Instruksi dalam Java dieksekusi oleh sistem run-time Java yang disebut Java Virtual Machine (JVM). Bahasa ini digunakan untuk membuat aplikasi web, sistem backend, dan juga aplikasi desktop dan seluler. Java dikatakan sebagai pilihan yang baik untuk Ilmu Data. Keamanan dan kinerja Java dikatakan sangat menguntungkan bagi Ilmu Data karena perusahaan lebih suka mengintegrasikan kode produksi ke dalam basis kode yang ada, secara langsung.