4 Rekomendasi Tools Favorit Data Scientist

Data Science adalah istilah yang sedang booming bagi industri TI dan bisnis. Teknologi ini mencakup proses memperoleh value dari data, memahami data dan polanya, dan memprediksi atau menghasilkan output dari data tersebut. Data Science sangat diminati oleh perusahaan untuk menganalisis dataset bervolume besar dan menghasilkan insights bisnis yang bisa dioptimalkan untuk meningkatkan keuntungan bagi perusahaan.

Namun, agar bisa terjun dan berkarir di bidang Data Science, kita harus memiliki skill pemrograman, analisis data dan membangun framework data. Dengan memahami cara pemrograman, kita akan lebih mudah untuk melakukan analisis data tertentu dengan cara yang scalable dan membangun engineer framework yang dapat menyimpan dan memproses data. 

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 anomali data hingga visualisasi data dengan bantuan tools Data Science yang digunakan sehari-hari. Tanpa bantuan tools tersebut, tugas Data Scientist juga tidak akan bisa bekerja maksimal.

Apa saja sih tools yang digunakan Data Scientist? Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!

1. Data Cleansing Tools

Data mentah yang tidak melewati tahap data cleansing merupakan data yang buruk. Data yang buruk akan menyebabkan pula hasil yang buruk. Pernyataan ini sudah sangat dikenal dalam dunia data science, "garbage in, garbage out". Untuk menghasilkan output yang diinginkan, kita harus mencegah kesalahan input data dan masalah yang akan mengacaukan algoritma terlebih dahulu. Pembersihan data adalah aspek analisis data yang memakan waktu cukup lama dan wajib untuk dilakukan sebelum data tersebut diolah.

Selain itu, alasan lainnya mengapa data cleansing penting untuk dilakukan, karena banyak perusahaan yang memanfaatkan data sebagai tolok ukur untuk mengambil keputusan. Melalui data cleansing, keputusan bisnis kamu akan menjadi lebih baik.

Dikembangkan pada tahun 2005, Talend adalah tool integrasi data yang bersifat open source. Tool ini dikenal menghasilkan solusi software untuk data preparation, integrasi, dan integrasi aplikasi. Keunggulan dari tools ini adalah dapat digunakan untuk real time statistics, skalabilitas yang mudah, manajemen yang efisien, pembersihan awal, perancangan yang lebih cepat, kolaborasi yang lebih baik, dan native code.

Baca juga: Teknik Data Mining pada Algoritma Data Science

2. ETL Tools

Ternyata tanpa alat ETL Sahabat DQ akan kurang maksimal dalam menggunakan tools analytics. Membuat model untuk menyusun database dan merancang sistem bisnis dengan memanfaatkan diagram, simbol, dan teks, yang pada akhirnya mewakili bagaimana data mengalir dan terhubung di antaranya. 

Bisnis menggunakan alat pemodelan data untuk menentukan sifat pasti dari informasi yang mereka kendalikan dan hubungan antara kumpulan data, dan analis sangat penting dalam proses ini. Jika Sahabat DQ perlu menemukan, menganalisis, dan menentukan perubahan pada informasi yang disimpan dalam sistem perangkat lunak, database, atau aplikasi lain, kemungkinan besar keterampilan Sahabat DQ sangat penting untuk keseluruhan bisnis.

3. Data Visualization Tools

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.

4. Business Intelligence Tools

Business Intelligence Tools adalah salah satu cara yang paling terwakili untuk melakukan analisis data. Dalam aktivitas analisis bisnis, alat ini akan terbukti bermanfaat bagi setiap analis data yang perlu menganalisis, memantau, dan melaporkan temuan penting. 

Fitur seperti self-service, analitik prediktif, dan mode SQL tingkat lanjut membuat solusi ini mudah disesuaikan untuk setiap tingkat pengetahuan, tanpa memerlukan keterlibatan team IT yang berat. Dengan menyediakan serangkaian fitur yang berguna, team data analis dapat memahami tren dan membuat keputusan taktis.

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

Tidak hanya empat tools di atas, menguasai bahasa-bahasa pemrograman yang umum digunakan menjadi hal yang wajib untuk dilakukan jika kita tertarik untuk menjadi Data Scientist. 

Sekarang, Sahabat DQ tidak perlu pusing lagi mencari tempat belajar karena DQLab bisa kamu jadikan tempat belajar ternyamanmu. Ada 3 bahasa pemrograman yang bisa kamu pelajari di DQLab saat ini, yaitu bahasa R, Python, dan juga SQL. Selain modul yang berbayar, kamu juga bisa menikmati free modul dari DQLab loh.

Caranya gampang banget, kamu cukup Sign Up menjadi member di DQLab.id dan akan bisa menikmati modul-modul yang ada. Yuk, tunggu apa lagi?

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita