4 Referensi Tools Data Science Terpopuler
Menjadi seorang data scientist di era sekarang adalah pilihan yang tepat, karena semakin bertambah zaman teknologi pun berkembang dan perputaran data disana sangatlah cepat. Hampir semua industri sudah berkembang teknologinya dan ini memungkinkan bahwa di setiap industri akan memiliki jumlah data yang tidak sedikit. Maka dari itulah menjadi seorang data scientist menjadi pilihan yang tepat di era sekarang ini.
Dengan adanya data yang jumlahnya besar, seorang data scientist memerlukan tools khusus untuk memudahkan mereka dalam bekerja. Mulai membersihkan data, manipulasi data, visualisasi data, membuat prediksi data, dan lain sebagainya. Nah, jika kalian ingin menjadi seorang data scientist yang hebat, kalian bisa memulai untuk mempelajari tools data scientist. Sehingga nantinya kalian akan semakin paham dengan tools apa saja yang harus digunakan pada saat tertentu. Jadi apa saja sib tools tersebut? Mari kita simak pembahasannya di bawah ini!
1. Julia
Julia adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang memiliki performa cukup tinggi dan dapat menyaingi bahasa low level. Julia ini juga disebut sebagai bahasa pemrograman yang memiliki kecepatan seperti C dan dengan kemudahan seperti Python. Julia ini memang bahasa pemrograman yang bisa digunakan untuk keperluan apapun, salah satunya adalah mengolah big data. Karena Julia ini memiliki performa yang tinggi untuk membantu para data scientist dalam melakukan analisis big data, melakukan penelitian yang memiliki komputasi tinggi untuk penelitian ilmiah dan juga simulasi desain rekayasa.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. KNIME
KNIME atau singkatan dari Konstanz Information Miner adalah sebuah analytic platform yang memiliki sifat open source dan sangat membantu dalam hal membuat model statistika, machine learning, data science, dan lain sebagainya. KNIME ini sangat memudahkan para pemula yang ingin masuk ke dunia data science untuk menjadi seorang data scientist, karena platform ini bisa dibilang tanpa coding. KNIME ini juga sudah terintegrasi dengan beberapa bahasa pemrograman seperti Python dan juga R.
3. mongoDB
mongoDB adalah sebuah sistem database yang populer di kalangan para pengembang perangkat lunak. mongoDB ini juga dirancang dengan menggunakan pendekatan NoSQL (Not Only SQL), yang dimana NoSQL ini adalah sistem pengelolaan database yang cukup fleksibel dan tidak membutuhkan perintah ataupun query yang rumit. mongoDB ini dapat menyimpan data dalam format BSON (Binary JSon). Dengan menggunakan format yang mirip dengan JSON, maka proses membaca dan juga menulis datanya akan menjadi lebih mudah dan juga cepat. mongoDB ini juga menyediakan beragam fitur seperti integrasi dengan berbagai bahasa pemrograman populer, memproses dan mencari data yang efisien, dan memiliki kemampuan untuk mengelola query yang kuat.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
4. Apache Hadoop
Apache Hadoop merupakan salah satu implementasi dari teknologi big data. Software ini bisa diakses secara terbuka alias open source. Hadoop ini sendiri adalah sekumpulan software yang mampu menyelesaikan permasalahan dari sekumpulan data dengan jumlah yang cukup besar. Dengan banyaknya aliran data dalam perkembangan internet saat ini, Hadoop bisa menjadi sebuah solusi yang diperlukan untuk model penyimpanan dan juga pengelolaan data dalam jumlah yang sangat besar. Selain itu, dengan besarnya data dan juga banyaknya variasi yang diperoleh suatu perusahaan dan juga kebutuhan akses data yang harus cepat, Hadoop ini diharapkan bisa menyelesaikan hal tersebut.
Gimana sahabat DQ? Kamu bisa belajar lebih lanjut terkait data science dan rangkaian skillset untuk menjadi praktisi data. DQLab merupakan salah satu situs belajar online yang tepat kamu pilih terutama jika kamu adalah seorang pemula atau profesional yang ingin beralih profesi sebagai praktisi data. Karena pembelajaran DQLab berfokus dengan pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti python dan R.
Selain itu juga merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasikan fitur ChatGPT. DQLab juga menerapkan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome Based yang dirancang ramah untuk pemula. Sehingga membuat kamu terlatih berdasarkan trial and error. 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 machine learning bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!