LAST DAY PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!
0 Hari 0 Jam 23 Menit 8 Detik

3 Tools Data Science Wajib Dikenali Pemula

Belajar Data Science di Rumah 12-Desember-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/978a5fc698ac578e772a2cc5b02d94cd_x_Thumbnail800.jpeg

Data science adalah tentang mengekstrasi, memproses, menganalisis, dan memvisualisasikan data untuk memecahkan masalah dunia nyata. Tapi, bagaimana seorang data scientist berhasil melakukan tugas-tugas ini? Tools data science memungkinkan data scientist untuk melakukan tugas kompleks apapun secara efisien. Tanpa tools data science, data scientist merasa sulit untuk memecahkan masalah bisnis yang penting bagi suatu organisasi. Bisnis membutuhkan data scientist untuk mengembangkan solusi menggunakan kekuatan tools data science yang akan mempercepat tingkat keberhasilan mereka. 


Salah satu poin paling penting yang perlu diingat adalah meningkatkan keterampilan diri kamu dalam tools dan teknologi data science paling populer. Data scientist perlu memperluas keahlian dan pengetahuan mereka tentang semua tools data yang populer yang dibutuhkan untuk mendapatkan keunggulan kompetitif. Nah pada artikel kali ini kita akan membahas tools apa saja yang wajib kalian ketahui untuk dapat menjadi seorang data scientist. 


1. Numpy

Data Science

Numerical Python atau yang sering disingkat sebagai Numpy ini adalah salah satu library dari python yang memungkin untuk para programmer mengerjakan array dan juga matriks secara kompleks, melakukan perhitungan ilmiah, dan lain sebagainya. Untuk semua perhitungan matematis, contohnya seperti mengiris sebuah item dan juga menjalankan operasi vektor, Pandas series dan juga dataframe sangatlah bergantung kepada Numpy array. Jadi library python yang satu ini menawarkan berbagai fungsi standar yang bisa memungkinkan operasi matematika yang efisien. 


Dalam library Numpy terdapat alat yang berfungsi untuk menulis dan juga membaca set data besar yang berasal dari disk, dan ini memungkinkan untuk pemetaan file yang berbasis memori untuk operasi I/O. Numpy ndarray adalah array multidimensi dengan memiliki kemampuan penyiaran yang cukup kuat. Dikarenakan fungsi bawaannya yang ekstensif, yang membuat Numpy menjadi salah satu library yang penting untuk Python.


Baca juga : Linear Regression Algoritma Data Science Terpopuler


2. SciKit Learn

Data Science


SciKit Learn adalah salah satu library python yang bisa dibilang open source dan juga dapat membantu kinerja dari machine learning. Yang memungkin kan kalian untuk membuat sebuah model machine learning dan juga menyediakan fungsi pra pemrosesan dan juga analisis data. 


Fungsi ini menampilkan banyak algoritma machine learning yang bisa dibilang diawasi dan tidak diawasi untuk membuat dan membangun berbagai macam aplikasi data science yang siap untuk di produksi. Nah fungsi ini berasal dari tiga macam library yang ada di python yaitu Scipy, Numpy, dan juga Matplotlib. Library SciKit Learn ini memiliki klasifikasi dan pengelompokan algoritma yang berbeda seperti SVM, K-Means, Random Forest, dan lain sebagainya. Untuk alat dalam pemrosesan datanya dapat mendukung ekstraksi fitur dan juga normalisasi untuk analisis data.


3. Scrapy

Data Science

Scrapy adalah salah satu tools data science yang cukup populer dan juga efisien yang ada dalam Python dan memiliki fungsi untuk web scraping. Ini adalah tools yang cukup ampuh untuk membuat web spider dengan level yang cukup tinggi untuk digunakan sebagai pengikis data. Scrapy ini juga cukup fleksibel dan memiliki banyak sekali spider classes di dalamnya dan juga memiliki infrastruktur yang sesuai untuk mengunduh banyak sekali file. 


Library Python yang satu ini dilengkapi juga dengan dokumentasi yang cukup detail yang membuatnya lebih mudah untuk dipelajari. Keuntungan dari menggunakan library ini adalah library ini memiliki sifat yang asynchronous, bisa menggunakan berbagai macam plugin, dan bisa dikombinasikan dengan pipeline dan middleware buatan, menghemat dari segi memori kita, dan juga bisa digunakan dengan CPU yang rendah.


4. RapidMiner

Data Science

RapidMiner adalah platform data science end-to-end yang sangat populer dan dapat membantu dalam pemodelan prediksi dengan mendukung persiapan data, pengembangan model, validasi, dan juga deployment. RapidMiner Juga menawarkan fitur yang cukup bagus untuk data preparation otomatis dan juga model konstruksi serta alat visual ekstensif untuk mengembangkan pipeline dan juga machine learning. 


RapidMiners studio adalah pembuat pipeline data science visual yang mempercepat pembuatan prototipe dan juga validasi model. Kalian dapat memperoleh, memuad, dan juga menganalisis format data apapun yang menggunakan RapidMiner Studio ini, termasuk data terstruktur maupun yang tidak terstruktur. Library ini juga dapat mengekstrak informasi dari data tidak terstruktur dan mengubahnya menjadi data yang lebih terstruktur. 


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


Sahabat DQ ingin berkarir di bidang data science tapi, tidak memiliki background pendidikan yang linier dengan itu? Sudah mencoba belajar otodidak tapi malahan overdosis materi? Mengingat skill data science terbilang cukup banyak yang wajib dikuasai salah satunya adalah memahami algoritma data science nya hingga tahap penerapannya pada dataset. 


Yuk, coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang 

Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn. Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login