4 Rekomendasi Tools Data Scientist

Data scientist saat ini semakin dicari oleh banyak perusahaan. Karena setiap perusahaan saat ini sudah memiliki data dalam jumlah banyak dan sudah menerapkan analisis data dalam setiap pengambilan keputusan.

Sehingga semakin banyak juga perusahaan yang membutuhkannya dan terbukanya lowongan untuk para data scientist baru. Salah satu syarat untuk menjadi seorang data scientist adalah memahami tools yang ada untuk membantu proses analisis data.

Dengan tools yang beragam ini akan memudahkan dalam proses analisis data. Fungsi tools ini bisa membersihkan data, memanipulasi data, visualisasi data, membuat prediksi data, dan lain sebagainya.

Untuk bisa memperdalam pemahaman akan data scientist, kalian dapat memulai dengan mempelajari tools tersebut. Nah, pada artikel kali ini kita akan mempelajari tools data scienti. Yuk simak artikel berikut ini!

1. QlikView

QlikView adalah tools data scientist yang dapat membantu kalian dalam mengumpulkan, integrasi, dan memproses data menjadi sangat cepat dengan fitur penyimpanan dan juga memori yang sudah disediakan.

QlikView ini dapat digunakan untuk membuat laporan data dengan menggunakan software visualisasi dan dapat dihubungkan secara otomatis oleh software QlikView. Fungsi dari QlikView ini adalah pencarian pola data dan juga tren di dalam kumpulan data.

Sehingga, software ini bisa membantu kalian untuk memahami dan melihat pola dengan menyediakan tools bantu visual grafik, tabel, peta, dan lain sebagainya.

Credit by Javatpoint

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Apache Spark

Apache Spark adalah tools data scientist yang dirancang dengan menggunakan banyak API untuk memfasilitasi data dengan baik dan membuat akses ke dalam data yang diperlukan menjadi lebih mudah. Apache spark ini juga memiliki banyak APi machine learning yang bisa membantu kalian dalam membuat prediksi lebih kuat dengan berdasarkan data.

Apache spark ini juga menawarkan berbagai API yang bisa diprogram dengan menggunakan Python, R, dan juga Java. Apache Spark juga dapat mencapai performa yang cukup tinggi dalam hal pemrosesan data.

Credit by Wikipedia

3. R

R adalah salah satu bahasa pemrograman yang cukup populer dalam dunia data science. R adalah bahasa sekaligus lingkungan untuk komputasi statistik dan grafis.

Bahasa ini juga sudah menyediakan berbagai macam statistik seperti pemodelan linier dan non linear, klasifikasi, dan lain sebagainya. Bahasa pemrograman ini tidak hanya digunakan oleh para programmer dan developer, tetapi juga bisa dimanfaatkan untuk mengolah, analisis, dan juga visualisasi data. 

Credit by Wikipedia

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

4. Hadoop

Hadoop adalah software yang bisa digunakan untuk mengelola data dalam jumlah yang banyak. Tools data science ini dapat menghubungkan banyak sekali komputer untuk bisa bekerja sama dan juga saling terkoneksi untuk bisa menyimpan dan mengelola data dalam satu komputer.

Model pemrograman yang biasa digunakan untuk menyimpan dan mengolah big data oleh Hadoop ini adalah Map Reduce. Map reduce ini dapat digunakan untuk memproses data dalam jumlah yang banyak secara terdistribusi dan paralel dalam cluster yang terdiri dari banyak sekali komputer. 

Credit by Analytics Vidhya

Jangan khawatir jika kamu pemula yang tidak memiliki background STEM karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data scientist agar bisa berkarir di industri 4.0. Buruan gabung bersama DQLab dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

• Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

• Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

• Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!