4 Tips Tentukan Tools dalam Profesi Data Scientist
Data Scientist dalam mengerjakan pekerjaannya pasti akan selalu membutuhkan bantuan tools analisis data. Dengan adanya tools ini, maka pekerjaan Data Scientist bisa menjadi cepat, efektif, serta efisien. Hingga saat ini, ada banyak sekali pilihan tools yang bisa digunakan oleh Data Scientist. Namun tools seperti apakah yang menjadi tools terbaik dan dianjurkan untuk digunakan oleh Data Scientist?
Dalam dunia yang serba membutuhkan data ini, pemilihan tools analisis data yang tepat merupakan langkah krusial yang harus dihadapi oleh Data Scientist. Tools yang cocok dengan kebutuhan akan membuat para praktisi data bisa mengoptimalkan analisis, membangun model yang akurat, serta menghasilkan insight yang berharga dari data. Dalam artikel ini, kita akan coba melihat beberapa tips yang bisa dijadikan sebagai pertimbangan dalam pemilihan tools analisis data untuk Data Scientist. Yuk, simak pembahasannya!
1. Perhatikan Tujuan dan Kebutuhan
Sebagai langkah awal, kita bisa mulai dengan mengidentifikasi tujuan dan kebutuhan project data dengan jelas. Apakah kita ingin berfokus pada eksplorasi data, Machine Learning, analisis statistik, atau bahkan mungkin visualisasi? Setiap tugas tersebut tentunya akan membutuhkan tools yang berbeda-beda pula.
Misalnya kita ingin mengolah data tabular dan melakukan analisis statistik, maka library Pandas pada Python dan R bisa menjadi pilihan yang baik. Namun, jika kita harus membuat visualisasi data dengan cepat, maka tools seperti Tableau atau Power BI bisa menjadi pilihan yang lebih tepat.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Lihat dari Segi Kemampuan Teknis
Selain tujuan dan kebutuhan, kita juga perlu mempertimbangkan level hard skill yang kita miliki dalam mengoperasikan tools tertentu. Apakah kita sudah terbiasa dengan bahasa pemrograman tertentu atau library analisis data? Misalkan kita sudah mahir dalam mengoperasikan Python, maka dengan memilih tools yang sesuai dengan ekosistem Python, seperti Pandas, NumPy dan Scikit-Learn, mungkin akan membuat kita lebih mudah dalam memahami dan menggunakannya secara efisien.
3. Kompleksitas dan Kebutuhan Skalabilitas
Data Scientist juga perlu mempertimbangkan dari tingkat skala kebutuhan dan kompleksitas project data yang akan dikerjakan. Jika nantinya kita akan bekerja dengan data yang sangat besar, tools yang mampu menangani pemrosesan secara paralel dan skala besar seperti Apache Spark, bisa menjadi pilihan yang tepat.
Namun, jika project data yang kita kerjakan lebih kecil dan tidak memerlukan skala besar, maka tools yang lebih ringan seperti Jupyter Notebook bisa menjadi solusi yang lebih efisien.
4. Dukungan dan Komunitas
Selain itu, kita juga perlu melihat dan mempertimbangkan dari tools mana yang memiliki dukungan yang kuat dari komunitas. Tools dengan komunitas yang aktif biasanya akan kaya dengan dokumentasi, memiliki forum diskusi, serta tersedianya banyak tutorial.
Sehingga hal ini akan mempermudah kita dalam mempelajari ataupun mengatasi masalah yang mungkin akan muncul. Adanya dukungan dari komunitas juga berarti kita akan memiliki sumber daya tambahan ketika nantinya menghadapi tantangan teknis.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Pemilihan tools analisis data yang tepat adalah langkah penting dalam kesuksesan seorang Data Scientist. Terkadang, kombinasi tools yang berbeda juga bisa saja diperlukan sesuai dengan kebutuhan project data. Untuk memulai proses belajar agar bisa menjadi Data Scientist, kamu bisa memulai dengan mengerjakan modul Data Science yang disediakan oleh DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri