10 Tools Data Science Ramah untuk Data Enthusiast

Data science merupakan cabang ilmu terpopuler pada abad ke-21. Kondisi ini membuat kalangan data enthusiast (penggiat data) dan para pemula di bidang data mulai menggeluti bidang ini dan mulai belajar data science sebagai skill yang perlu digali. Banyak perusahaan mulai merekrut calon data scientist dengan persyaratan tertentu. 

Salah satunya adalah wajib menguasai satu atau beberapa tools data science ketika calon kandidat ingin berkarir di ranah industri data. Seperti yang kita tahu bahwa tugas dari Data Scientist sendiri bertanggung jawab untuk melakukan ekstraksi data, manipulasi data, prediksi dan anomali data dengan bantuan tools data science yang digunakan sehari-hari. Tanpa bantuan tools tersebut, tugas data scientist juga tidak akan bisa bekerja maksimal.

Tools data science digunakan untuk menganalisis data, membuat visualisasi data yang estetik, membuat model prediktif dengan menggunakan algoritma machine learning, maupun keperluan lain dalam bidang data science.

Sebagian besar software maupun aplikasi biasanya menawarkan fungsionalitas, kelebihan dan keunggulan pada masing-masing alat sesuai dengan kebutuhan mereka. Misalnya ggplot dalam bahasa pemrograman R lebih cocok untuk melakukan visualisasi data, Pandas dalam bahasa pemrograman Python dipakai untuk manipulasi dan pengolahan data. 

1. BigML

Kita mulai dengan tools data science yang pertama yaitu BigML. Kenapa ada di urutan pertama? Sebab BigML adalah tools yang banyak digunakan oleh penggiat data diseluruh belahan dunia. BigML memberikan lingkungan GUI berbasis cloud yang dapat berinteraksi untuk memproses Algoritma Machine Learning.

Dari sini, perusahaan dapat menggunakan algoritma untuk melakukan prediksi penjualan, analisis risiko dan permodelan prediktif seperti clustering, klasifikasi, analisis time series dan lain-lain.

BigML menyediakan antarmuka web yang mudah menggunakan REST API dan membuat akun gratis atau premium account tergantung kebutuhan kamu. Hal ini memungkinkan pengguna bisa membuat visualisasi data interaktif dan memberikan kesempatan mereka untuk mengekspor grafik pada perangkat mobile ataupun berbasis IOT (Internet of Things).

Baca juga: Cara Kerja Algoritma Data Science Pada Aplikasi

2. Google Data Studio

Selanjutnya adalah Google Data Studio. Tools yang satu ini merupakan produk dari Google yang sangat cocok dipakai dalam visualisasi data. Disini kamu bisa membuat dashboard interaktif dan menyusun laporan data yang tampak keren serta mudah dimengerti.

Melansir Search Engine Land, Google Data Studio bisa mendapatkan data dari Facebook. Kemudian catatan informasinya diinputkan langsung ke dalam Google Sheet. Seperti yang sudah disinggung sebelumnya bahwa Google Data Studio ini cocok dipakai dalam visualisasi data. 

Bila dibandingkan dengan Google Analytics, software untuk traffic website hanya menyediakan 12 pilihan grafik untuk membuat sebuah laporan. Sedangkan Google Data Studio malah menyediakan lebih dari itu. Disini kamu bisa mengakses banyak pilihan widget untuk membuat visualisasi data. Misalnya heat graph, pie chart, time series graph dan lain-lain. Jadi, kamu bisa pilih sesuai dengan selera.

Salah satu keunggulan lainnya dari Google Data Studio adalah mudah dibagikan kepada siapapun. Hal ini juga dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas karyawan saat membuat dashboard. Kelebihan ini membuat semua orang dapat melihat file tersebut dan dapat melakukan perbaikan, input data secara bersamaan.

3. Qlikview

QlikView merupakan tool yang bagus untuk data visualization serta membuat dashboard. Cara mengoperasikan tool ini cukup dengan drag-and-drop saja, sehingga sangat mudah bagi siapa pun. Kamu bisa menggunakan sumber data yang bermacam-macam untuk tool ini, begitu pula dengan tipe file-nya. 

QlikView sudah mampu menggunakan natural language processing, sehingga pencarian data lebih mudah dan akurat.

4. Mito 

Mito merupakan salah satu tools yang berasal dari program Python. Fiturnya gratis yang memungkinkan pengguna mengintegrasikan antarmuka spreadsheet ke dalam notebook Jupyter yang digunakan. Setiap perubahan yang dilakukan pada spreadsheet akan tercermin dalam sel kode Python di bawahnya.

Mito adalah alat yang sangat baik untuk pengguna Python yang ingin membangun sintaks tanpa mencarinya di Stack Overflow atau Google. Ini juga digunakan oleh pengguna Excel yang ingin beralih ke Python.

Mito menyertakan banyak fitur berguna untuk analisis data eksplorasi, pembersihan data, dan analisis data, seperti:

• Membuat grafik dan kode yang sesuai

• Menyusun tabel pivot

• Menggunakan rumus Excel untuk menggabungkan kumpulan data

• Pemfilteran dan pengurutan kumpulan data

• Menganalisis statistik ringkasan

Berikut adalah cara instalasi Mito:

python3 -m pip install mitoinstaller
python3 -m mitoinstaller install --test-pypi

5. Tableau

Tableau adalah tools visualisasi data yang dikhususkan untuk keperluan intelijen bisnis (business intelligence). Fungsi dari Tableau adalah mempercepat pembuatan visualisasi interaktif dari pengolahan data tertentu. Fitur penting dari Tableau adalah kemampuannya untuk berinteraksi dengan database, spreadsheet, dan OLAP (Online Analytical Processing). 

Dengan fitur-fitur tersebut, data science tools ini memiliki kemampuan untuk memvisualisasikan data geografis dan dapat digunakan untuk merencanakan bujur dan lintang pada peta. Tidak hanya itu, Tableau memungkinkan industri perbankan untuk memonitor kinerja bisnis, pergerakan transaksi nasabah, dan potensi untuk melakukan cross-selling produk

6. Pandas

Pandas adalah sebuah library di Python yang berlisensi BSD dan open source yang menyediakan struktur data dan analisis data yang mudah digunakan. Pandas biasa digunakan untuk membuat tabel, mengubah dimensi data, mengecek data, dan lain sebagainya.

Struktur data dasar pada Pandas dinamakan DataFrame, yang memudahkan kita untuk membaca sebuah file dengan banyak jenis format seperti file .txt, .csv, dan .tsv. Fitur ini akan menjadikannya table dan juga dapat mengolah suatu data dengan menggunakan operasi seperti join, distinct, group by, agregasi, dan teknik lainnya yang terdapat pada SQL. 

Library Pandas memiliki dua tipe struktur data untuk versi terbaru yaitu Series dan Data Frame serta satu deprecated struktur data yaitu Panel (deprecated). Series diibaratkan sebagai array satu dimensi sama halnya dengan numpy array, hanya bedanya mempunyai index dan kita dapat mengontrol index dari setiap elemen tersebut. Sedangkan data frame merupakan array dua dimensi dengan baris dan kolom.

Struktur data ini merupakan cara paling standar untuk menyimpan data dalam bentuk tabel/data tabular. Dapat disimpulkan, bahwa Pandas merupakan library analisis data yang diperlukan untuk membersihkan data mentah ke dalam sebuah bentuk yang bisa untuk diolah

7. Dash

Dash adalah framework yang dibuat oleh pengembang Plotly untuk membuat aplikasi web interaktif. Dash membantu seorang data scientist membangun aplikasi web analitis tanpa memerlukan pengetahuan pengembangan web tingkat lanjut seperti HTML, CSS, dan JavaScript.

Dash dibangun diatas Plotly.js, react, dan flask dan memiliki banyak fungsi bawaan untuk membuat banyak elemen UI modern seperti dropdown, slider, bagan, dan grafik langsung ke kode Python kita.

Cara instalasi 

Pip install dash

8. Apache Superset

Apache Superset adalah aplikasi visualisasi data berbasis web. Superset dapat digunakan untuk eksplorasi dan visualisasi data dalam berbagai pilihan diagram, mulai dari diagram pie sederhana hingga diagram geospasial yang sangat detail. Tidak hanya menyediakan pilihan visualisasi data yang beragam, 

Apache Superset juga memiliki keunggulan yang memungkinkan Data Analyst membangun visualisasi custom. Selain mendukung visualisasi data, data science tools ini mendukung sebagian besar database berbasis SQL melalui SQLAlchemy. Hal ini memungkinkan integrasi ke berbagai platform SQL, seperti MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server, Redshift, MariaDB, SQLite, dan banyak lagi

9. Python

Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling populer di dunia. Bahasa pemrograman ini dapat digunakan dalam banyak hal. Mulai dari machine learning, membangun situs web, dan pengujian software. 

Bahasa pemrograman ini dapat digunakan oleh para developer maupun non-developer seperti Data Analyst dan Data Scientist. Data Analyst memanfaatkan Python untuk menganalisis data. Dengan jumlah data yang besar, Python membantu Data Analyst lebih mudah mengubah data.

Tidak hanya itu, Python juga digunakan Data Analyst untuk memvisualisasikan data untuk mengubah data menjadi insight yang bermakna

Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis

10. R

R adalah bahasa dan juga lingkungan untuk komputasi statistik dan grafis. Bahasa R menyediakan berbagai macam statistik seperti pemodelan linier dan nonlinier, uji statistik klasik, analisis deret waktu, klasifikasi, dan pengelompokan, serta teknik grafis, dan sangat dapat dikembangkan.

Seperti Python, bahasa pemrograman ini tidak hanya digunakan Programmer dan Developer, untuk namun juga bisa dimanfaatkan untuk pengolahan, analisis, dan visualisasi data. Bahkan, salah satu keunggulan Bahasa R adalah kemampuan analisis yang canggih.

Ingin mengasah skill dan berkarir menjadi data science secara mandiri dan tanpa terikat peraturan, waktu, dan tempat? Apalagi ingin belajar lebih banyak terkait tools-tools yang ada dalam data science?

Yuk belajar dengan modul dari DQLab! Modul DQLab disusun oleh expertise yang sudah didesain mulai untuk pemula hingga tingkat lanjut sehingga bisa diakses dan dipelajari oleh siapapun.

Coba modul gratis "Introduction to Data Science" dengan bahasa pemrograman dan tools yang banyak digunakan oleh data scientist professional dan nikmati sensasi menggunakan live code editor sehingga kita tidak perlu membuka software tambahan. Selamat belajar sahabat DQLab!

Penulis: Reyvan Maulid