4 Tools Data Science, Beginner Wajib Catat
Data science menjadi bidang yang tumbuh paling cepat dan merupakan keyword yang mulai dikenal dan dimanfaatkan oleh berbagai industri. Keunikan dari data science adalah menangani data dengan cara yang berbeda. Data science membantu perusahaan memahami data dan mendapatkan insight yang berarti dan bisa ditindaklanjuti untuk menghasilkan strategi yang efisien. Menurut laporan GlobeNewswire, proyeksi pertumbuhan demand data science akan meningkat hingga CAGR 25 persen pada tahun 2030. Data science berfokus pada pemrosesan data dengan mengklasifikasikan data ke dalam berbagai kelompok, mengumpulkan data, mengatur data, membersihkan data, dan menyiapkannya untuk analisis dan visualisasi.
Data science memerlukan tools berupa software, aplikasi atau framework yang membantu para data scientist profesional untuk melakukan berbagai tugas data science seperti analisis, pembersihan, visualisasi, mining, reporting, dan pemfilteran data. Masing-masing tools data science dapat digunakan untuk mengerjakan beberapa atau semua task tersebut. Apa saja tools data science yang bisa digunakan untuk mengerjakan semua tugas data science tersebut? Yuk kita simak bersama!
1. Apache Spark
Apache Spark adalah tools data science, framework, dan library data science yang terkenal dengan sistem analisisnya tangguh yang dapat menyediakan flow dan batch processing. Tools data science yang satu ini dapat menganalisis data secara real-time dan melakukan manajemen cluster. Apache Spark jauh lebih cepat daripada tools analisis lainnya seperti Hadoop. Selain analisis data, tools ini juga dapat membantu mengerjakan project machine learning. Apache Spark menyediakan API machine learning bawaan yang dapat membantu machine learning engineer dan data scientist untuk membuat model prediktif.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Matlab
Matlab adalah tools close source berkinerja tinggi untuk penghitungan numerik, komputasi, pembuatan simulasi, dan tools data science multifungsi untuk memproses project matematika dan berbasis data. Dengan tools ini, data scientist dapat melakukan operasi matriks, menganalisis performa algoritma, dan merender pemodelan statistik. Tools ini merupakan penggabungan dari visualisasi, komputasi matematis, analisis statistik, dan pemrograman yang berada dalam satu ekosistem yang mudah digunakan.
3. SAS
SAS adalah tools data science populer yang dirancang oleh SAS Institute untuk analisis lanjutan, analisis multivariat, business intelligence (BI), operasi manajemen data, dan analisis prediktif. Software close source ini menyediakan berbagai fungsi data science dengan interface grafis, bahasa pemrograman SAS, dan Base SAS. Banyak perusahaan multinasional dan Fortune 500 menggunakan tools ini untuk pemodelan statistik dan analisis data. SAS memiliki fitur untuk mengakses data lebih mudah dari file database, database online, tabel SAS, dan tabel Microsoft Excel. Tools ini juga digunakan untuk memanipulasi kumpulan data untuk mendapatkan insight berbasis data dengan memanfaatkan library dan tools statistiknya.
4. Apache Flink
Flink adalah software data science lainnya yang dikembangkan oleh Apache dan digunakan untuk melakukan analisis data real time. Data scientist perlu melakukan analisis dan perhitungan realtime, misalnya pada data aktivitas users web, mengukur data yang diproduksi oleh perangkat Internet of Things (IoT), feedback pelacakan lokasi, transaksi keuangan dari aplikasi, atau layanan lainnya. Di sinilah peran Flink dibutuhkan untuk memberikan eksekusi aliran data paralel dan pipelined yang lebih rendah. Apache Flink memiliki sangat populer untuk merender pemrosesan dan analisis berkecepatan tinggi sekaligus mengurangi kerumitan dalam menangani pemrosesan data realtime.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Selain empat tools di atas, ada juga tools data science lain, terutama bahasa pemrograman seperti R dan Python. Seorang data scientist harus menguasai paling sedikit satu bahasa pemrograman karena akan sering bekerja menggunakan big data yang tidak bisa diolah dengan tools konvensional. Yuk perdalam tools data science kamu bersama DQLab! DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python.
Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti training corporate DQLab dengan klik tautan https://dqlab.id/b2b berikut untuk informasi lebih lengkapnya!
Penulis: Galuh Nurvinda K