4 Tools Data Science Favorit Recruiter di Tahun 2023

Meningkatnya volume dan kompleksitas data perusahaan dan semakin pentingnya data dalam pengambilan keputusan dan perencanaan strategis, mendorong perusahaan untuk berinvestasi pada manusia, proses, dan teknologi yang mereka butuhkan untuk mendapatkan insight bisnis yang berharga dari aset data yang mereka miliki. Oleh karena itu, perusahaan memerlukan tools data science untuk bisa mengolah dan mendapatkan insight dari data. 

Dalam survei tahunan yang dilakukan oleh New Vantage Partners dari perusahaan konsultan Wavestone, dari 116 organisasi 87,8% chief data officer dan eksekutif IT mengatakan bahwa investasi mereka dalam inisiatif data dan analisis, seperti program data science, meningkat selama tahun 2022. 

Menurut laporan dari Data and Analytics Leadership Executive Survey yang diterbitkan pada Januari 2023, 83,9% responden yang merupakan stakeholder perusahaan  mengharapkan peningkatan lebih lanjut tahun ini terlepas dari kondisi ekonomi saat ini. Hal ini merupakan salah satu contoh penerapan data science semakin meluas, termasuk di Indonesia. 

Sumber daya manusia di bidang data science yang dicari oleh perusahaan adalah sumber daya manusia yang sudah memiliki pengalaman di bidang data science dan menguasai beberapa tools yang akan menunjang pekerjaan harian mereka. Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan tools data science yang banyak dibutuhkan oleh perusahaan dan bisa kamu gunakan sebagai ‘kisi-kisi’ mengembangkan skill agar bisa berkarir di dunia data. Penasaran apa saja? Yuk kita simak bersama!

1. Apache Spark

Apache Spark adalah tools pemrosesan dan analisis data open source  yang dapat menangani data dalam jumlah besar, bahkan diklaim dapat memproses data hingga beberapa petabyte. Kemampuan Spark untuk memproses data dengan cepat merupakan salah satu faktor mengapa tools data science ini tumbuh sangat signifikan sejak dibuat pada tahun 2009. Hal ini sekaligus menjadikan proyek Spark sebagai salah satu komunitas open source terbesar di antara teknologi big data lain. Spark masih sering digunakan dengan Hadoop tetapi juga dapat berjalan mandiri dengan sistem file dan penyimpanan data lainnya. Tools ini menampilkan serangkaian library dan API yang ekstensif seperti library machine learning dan support untuk bahasa pemrograman utama sehingga memudahkan data scientist untuk membuat platform bekerja dengan cepat.

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

2. Python

Python adalah bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan untuk data science dan machine learning. Situs web open source Python menggambarkan tools ini sebagai "bahasa pemrograman tingkat tinggi yang ditafsirkan, berorientasi objek, dengan semantik dinamis". Kelebihan lain dari python adalah memiliki struktur data bawaan dan kemampuan pengetikan dan pengikatan dinamis. Python tidak hanya digunakan oleh data scientist, programming, dan web engineer, tetapi juga oleh pekerja di luar disiplin komputasi, dari akuntan hingga ahli matematika dan ilmuwan. Hal ini membuktikan bahwa Python bisa digunakan oleh siapa saja.

3. R dan RStudio

Bahasa pemrograman R adalah open source environment yang dirancang untuk komputasi statistik dan aplikasi grafik, manipulasi data, analisis, dan visualisasi. Banyak data scientist, peneliti akademik, dan ahli statistik menggunakan R untuk mengambil, membersihkan, menganalisis, dan menyajikan data. Hal ini menjadikan R menjadi salah satu bahasa paling populer untuk data science dan analisis tingkat lanjut.

RStudio (pengembangan dari R) adalah bahasa yang ditafsirkan seperti Python dan memiliki reputasi relatif intuitif. Bahasa pemrograman R dibuat pada tahun 1990-an sebagai versi alternatif dari S, bahasa pemrograman statistik yang dikembangkan pada tahun 1970-an. 

4. SAS

SAS adalah rangkaian software terintegrasi untuk analisis statistik, analitik lanjutan, Business Intelligence, dan manajemen data. Dikembangkan dan dijual oleh vendor perangkat lunak SAS Institute Inc, platform ini dapat digunakan untuk mengintegrasikan, membersihkan, menyiapkan, dan memanipulasi data, kemudian users dapat menganalisis outputnya menggunakan teknik statistik yang berbeda. SAS dapat digunakan untuk berbagai tugas, mulai dari visualisasi data, manajemen risiko, analisis operasional, data mining, analisis prediktif, dan machine learning.

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

Yuk pelajari bahasa pemrograman R, Python dan SQL dengan modul DQLab! Tidak perlu install tools tambahan karena modul ini sudah dilengkapi live code editor sehingga kita bisa langsung menulis script code di environment modul DQLab. Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mencoba live code editor DQLab melalui FREE MODULE ‘Introduction to Data Science’.

Penulis: Galuh Nurvinda K