4 Referensi Tools Data Science untuk NON IT

Data science adalah salah satu cabang yang cukup populer di zaman sekarang. Dengan perkembangan seperti ini membuat banyak sekali kalangan yang ingin memulai mempelajari data science ini baik dari kalangan penggiat data maupun pemula yang belum terjun ke dalam dunia data. Salah satu akibatnya adalah banyak perusahaan yang membutuhkan calon data scientist dengan persyaratan tertentu. 

Salah satu persyaratan yang wajib dipenuhi oleh para calon praktisi data ini adalah mengetahui tools data science. Sudah kita ketahui bahwa tugas utama dari seorang data scientist adalah memiliki tanggung jawab untuk bisa melakukan ekstrasi data, memanipulasi data, prediksi, dan lain sebagainya dengan bantuan tools data science yang bisa dipakai setiap saat. Tools data science ini digunakan untuk menganalisis data, membuat sebuah visualisasi data, membuat model prediktif dengan menggunakan algoritma machine learning. 

Jika kalian masih bingung tentang tools apa saja yang dimiliki Data science, di artikel ini kita akan membahasnya bersama. Jadi simak terus artikel berikut ini ya!

1. Domo

Tools yang pertama bernama Domo. Domo ini adalah sebuah ruang manajemen bisnis yang berbasis cloud. Software ini dapat menggabungkan beberapa sumber jenis data seperti dari database, spreadsheet, dan juga software yang memiliki basis cloud. Domo ini memiliki fokus kepada kecepatan dan juga pemahaman akan data. Dengan kemampuan business intelligence yang dimiliki oleh software ini, memungkinkan domo dapat berkolaborasi dengan melalui visualisasi dan juga fitur pemberian komentarnya. Software ini juga mendukung penggunaan melalui handphone. Dengan adanya fitur ini membuat user menjadi lebih mudah untuk mengaksesnya dimana dan kapan saja.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. RapidMiner

Tools selanjutnya ada rapidminer. RapidMiner ini merupakan jenis tools yang open source dengan memiliki banyak kelebihan yang bisa dipakai untuk menganalisa data secara spesifik di dalam berbagai jenis bisnis yang ada. Tools ini dapat mengotomatiskan sebagian besar proses analitik dan juga menyederhanakan prosedur operasional sehingga membuat kalian hanya fokus kepada interpretasi data saja. Kelebihan lainnya adalah tools ini memiliki 1,5 ribu algoritma asli, data tracking dan juga anlytics secara real-time, dapat menunjang transformasi, dabn juga data cleaning, dan adanya fitur keamanan yang cukup superior.

3. Dash

Selanjutnya data science memiliki tools bernama dash. Dash adalah jenis framework yang dibuat oleh pengemabng plotly untuk membuat sebuah aplikasi web interaktif. Dash ini dapat membantu data scientist dalam membangun sebuah aplikasi web dtanpa memerlukan pengetahuan pengambangan web tingkat lanjut contohnya seperti HTML, CSS, dan juga JavaScrips. Dash ini dibangun dengan Plotly.js, react, dan juga flask, yang memiliki banyak fungsi bawaan untuk membuat sebuah banyak elemen UI modern seperti slider, bagan, grafik dan juga bagan.

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

4. Sisense

Tools berikutnya adalah sisense. Sinsense ini mampu menyederhanakan analisis data. Oleh sebab itu, hasil dari olahan data tidak hanya dapat dipahami oleh tim analisis saja, tapi juga user yang lebih awam. Tools ini juga menawarkan beberapa fitur, mulai dari pengaturan tampilan dari dashboard sesuai ddengan kenyamanan dan juga kebutuhan, visualisasi yang cukup interaktif, dan juga memiliki kemampuan analisis yang cukup baik.

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. 

Yuk, langsung saja sign up sekarang mudah banget kok caranya cukup 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!