GEBYAR DISKON 95%+10%! KEJUTAN SPESIAL KEMERDEKAAN
Belajar Data Science 6 Bulan Bareng Ahli Bersertifikat hanya Rp. 170K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 2 Hari 7 Jam 30 Menit 27 Detik 

4 Tools Data Scientist Terupdate yang Sering Digunakan di Industri

Belajar Data Science di Rumah 07-Juli-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/df4da464d0a8f89ccd4c4672306b48fe_x_Thumbnail800.jpg

Data Scientist menjadi profesi yang banyak diperbincangkan belakangan ini seperti di media sosial atau webinar. Selain itu banyak juga workshop yang membahas cara menjadi Data Scientist. Banyak pendapat dari tokoh-tokoh penting yang mengatakan bahwa Data Scientist memiliki peran yang penting untuk menyelesaikan permasalahan industri.


Seperti yang kita tahu sekarang ini perkembangan teknologi digital telah merambah ke berbagai bidang industri. Dengan penerapan teknologi digital ini juga akan menambah data yang dimiliki perusahaan dan perlu manajemen yang baik agar data yang ada dapat digunakan dengan optimal.


Profesi Data Scientist tidak hanya menarik bagi yang sudah memiliki latar belakang IT, namun juga non IT. Selain gaji yang cukup menggiurkan, peluang karir yang masih terbuka lebar juga menjadi salah satu alasan mengapa banyak yang mengincar profesi ini.


Untuk menjadi Data Scientist tentu ada skill-skill yang wajib dikuasai salah satunya adalah penguasaan tools-tools Data Scientist. Tools ini yang membantu Data Scientist lebih mudah dalam melakukan tugas-tugasnya. Apa saja sih tools yang digunakan Data Scientist? Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!


1. SQL

sql

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk membangun, mengakses, mengubah, dan memanipulasi data berbasis relasional. Sedikit informasi mengenai sejarah SQL. Bahasa SQL distandarisasi oleh American National Standard Institute (ANSI) sejak tahun 1986.


Pada awalnya istilah untuk bahasa data relasional ini adalah SEQUEL (Standard English Query Language). Namun ketika IBM merencanakan proyek basis data relasional, istilah SEQUEL cukup sulit dieja sehingga disingkat menjadi SQL. 


Proses standarisasi SQL selesai pada tahun 1986, kemudian mengalami perbaikan pada tahun 1989. Perintah-perintah pada SQL cukup mudah diingat dan dipahami karena menggunakan bahasa inggris dasar seperti select, insert, delete, dan sebagainya. Kemampuan SQL wajib hukumnya dikuasai oleh Data Scientist. 


Sehari-harinya seorang Data Scientist akan berhadapan dengan banyak sekali data sehingga harus mampu melakukan manajemen data dan menganalisis data. Bahasa query akan memudahkan Data Scientist melakukan pekerjaan tersebut lebih efisien. Beberapa tools SQL yang populer digunakan yaitu MS SQL, MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle, dan MongoDB. 


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Python

data scientist

Bahasa pemrograman selanjutnya yang populer di kalangan Data Scientist adalah Python. Mungkin sahabat DQ sudah tidak asing lagi dengan Python. Bahasa pemrograman ini sudah sering dibahas di berbagai webinar maupun workshop. Python dianggap sebagai bahasa pemrograman yang mudah untuk dipelajari bahkan oleh pemula sekalipun. Istilah-istilah yang digunakan merupakan bahasa inggris dasar yang mudah dipahami dan diingat. 


Python menyediakan banyak library yang mendukung pekerjaan Data Scientist mulai dari analisis data hingga membangun machine learning. Tidak hanya itu, Python juga disukai developer karena dapat diandalkan untuk membangun aplikasi berbasis web. Beberapa library Python yang sering digunakan yaitu Pandas, Numpy, Matplotlib, dan Scikit Learn. 


Instalasi librarynya termasuk mudah, kita bisa menggunakan perintah pip atau conda di CMD. Sahabat DQ bisa dengan mendapatkan file untuk instal Python di website resmi Python. Unduh sesuai sistem operasi yang berjalan di perangkatmu dan ikuti instruksinya. 


3. SAS

data scientist

Data Scientist harus memiliki pemahaman yang baik mengenai matematika dan statistik karena akan sering menggunakan metode-metode statistik untuk menganalisis data. Salah satu tools yang populer digunakan Data Scientist yaitu SAS. Statistical Analysis System (SAS) adalah tools yang dikembangkan untuk data science khususnya melakukan operasi statistik atau pemodelan statistik. Library yang disediakan juga mendukung dalam melakukan operasi tersebut. 


Berbeda dengan tools yang bersifat open source, SAS merupakan tools yang bersifat closed source yang artinya tools tersebut berbayar untuk menggunakannya dengan library yang lengkap. SAS masih menjadi tools termahal diantara tools analisis data lainnya sehingga biasanya hanya digunakan oleh industri-industri besar. Sebagian besar negara menggunakan SAS untuk analisis data dan perencanaan keuangan. Indonesia juga menjadi negara yang menggunakan SAS yaitu Direktorat Jenderal Perbendaharaan Kementerian Keuangan RI.


4. Matlab

data scientist

Selain SAS, masih ada tools lainnya yang juga berguna memproses data statistik yaitu MATLAB. MATLAB dikembangkan oleh The MathWorks yang mendukung data science khususnya statistik hingga pengembangan user interface. Tools ini unggul dalam melakukan analisis data, komputasi aljabar linear atau matriks, dan pembuatan grafik atau plot untuk visualisasi data yang sangat mendukung. 


MATLAB juga mudah diintegrasikan ke dalam enterprise dan embedded system yang dapat membantu automatisasi berbagai tugas dalam data science. Namun, penggunaan MATLAB bagi pemula yang sebelumnya tidak memiliki background IT atau belum terbiasa dengan bahasa pemrograman akan tampak rumit, sehingga biasanya MATLAB lebih digunakan oleh yang sudah biasa bekerja atau berinteraksi dengan bahasa pemrograman.


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


Pada pembahasan diatas sudah disebutkan bahwa profesi Data Scientist bisa dicapai oleh siapa saja baik yang berasal dari bidang IT maupun non IT. Bagi yang sudah punya background IT mungkin akan lebih mudah menyesuaikan dalam menggunakan tools-tools yang dibutuhkan. Namun bagi non IT akan membutuhkan lebih banyak waktu untuk belajar tools-tools tersebut apalagi jika sama sekali belum pernah berinteraksi dengan bahasa pemrograman. 


Yuk, daftar di DQLab.id! Dengan modul pembelajaran yang disusun oleh para mentor data akan memudahkan pemula dalam belajar data dan mendalami tools-tools yang digunakan Data Scientist mulai dari nol. 


Tersedia juga project yang menggunakan real case study sehingga dapat memberikan gambaran seperti apa kasus yang terjadi di industri dan meningkatkan kemampuan analitik. 


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya




Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :