4 Tools Pilihan Data Scientist untuk Visualisasi Data
Data scientist tidak hanya pintar dalam menganalisis data dan mengolah hasil data temuannya kepada pihak manajemen. Data scientist juga dituntut memiliki pemahaman tentang visualisasi data. Visualisasi data adalah salah satu aspek yang sangat penting dalam pekerjaan seorang data scientist.
Visualisasi data memungkinkan data scientist untuk mengubah data mentah yang kompleks menjadi gambaran visual yang lebih mudah dimengerti. Grafik dan plot memungkinkan mereka untuk melihat pola, tren, dan anomali dalam data dengan lebih jelas.
Data scientist harus berkomunikasi hasil analisis kepada berbagai pemangku kepentingan, termasuk manajer, rekan kerja, atau klien. Visualisasi data membuatnya lebih mudah untuk menjelaskan temuan dan insight dengan cara yang lebih mudah dimengerti daripada angka-angka atau tabel data.
Ada beberapa rekomendasi tools yang bisa digunakan oleh data scientist untuk melakukan visualisasi data. So, apa aja pilihan tools untuk visualisasi datanya? Pada artikel kali ini, kita akan bahas masing-masing tentang tools yang biasanya digunakan oleh data scientist. Simak artikelnya yuk sahabat DQLab!
1. Matplotlib
Matplotlib adalah perpustakaan (library) Python yang digunakan untuk membuat visualisasi data dalam bentuk grafik, plot, dan gambar. Matplotlib merupakan salah satu perpustakaan visualisasi data yang paling populer dalam ekosistem Python dan sangat berguna bagi ilmuwan data, analis data, dan berbagai profesional lain yang bekerja dengan data.
Sumber Gambar: Jovian
Matplotlib memungkinkan pengguna untuk membuat berbagai jenis visualisasi data, seperti grafik garis, grafik batang, grafik lingkaran, histogram, scatter plot, heatmap, dan banyak lagi. Visualisasi ini membantu mengubah data menjadi bentuk yang lebih mudah dimengerti dan memfasilitasi analisis data.
Matplotlib dapat digunakan dalam berbagai lingkungan pemrograman Python, termasuk Jupyter Notebook, IDE seperti Jupyter, Spyder, dan lainnya. Hal ini membuatnya sangat mudah diintegrasikan dengan proses analisis data yang lebih luas.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Seaborn
Seaborn adalah perpustakaan (library) Python yang digunakan untuk membuat visualisasi data statistik yang lebih menarik dan informatif. Tools ini memanfaatkan Matplotlib (perpustakaan visualisasi data dasar dalam Python) di belakang layar untuk menghasilkan grafik yang lebih menarik dan estetis.
Seaborn dirancang khusus untuk visualisasi data statistik dan sering digunakan oleh ilmuwan data, analis data, dan peneliti dalam berbagai disiplin ilmu. Seaborn dapat langsung berinteraksi dengan struktur data frame Pandas, yang merupakan cara umum untuk menyimpan dan mengelola data dalam analisis data Python. Ini mempermudah penggunaan Seaborn dalam alur kerja analisis data.
Sumber Gambar: PyPI
3. Power BI
Power BI adalah sebuah perangkat lunak bisnis yang dikembangkan oleh Microsoft, yang digunakan untuk analisis data, pelaporan, dan visualisasi data. Hal ini adalah salah satu platform business intelligence (BI) terkemuka yang dirancang untuk membantu organisasi dan individu dalam membuat keputusan yang didasarkan pada data.
Power BI sangat populer di kalangan bisnis dan organisasi yang mencari cara untuk mengoptimalkan analisis data mereka dan membuat keputusan berdasarkan data yang lebih baik. Dengan dukungan Microsoft dan komunitas yang aktif, Power BI terus berkembang dan menjadi salah satu solusi dalam menggunakan visualisasi berbasis business intelligence yang paling banyak digunakan.
Sumber Gambar: Microsoft Learn
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
4. QlikView
QlikView adalah perangkat lunak bisnis yang digunakan untuk analisis data dan business intelligence. QlikView memungkinkan pengguna untuk membuat visualisasi data interaktif dalam bentuk grafik, tabel, grafik batang, peta, dan lainnya.
Hal ini mempermudah pemahaman data kompleks dan membantu pengguna dalam mengeksplorasi data dengan lebih mudah. QlikView telah digunakan dalam berbagai industri dan organisasi untuk membantu dalam pengambilan keputusan yang didasarkan pada data. Ini dapat digunakan untuk analisis kinerja bisnis, pemantauan data real-time, pelaporan, dan banyak aplikasi lainnya yang melibatkan analisis data.
Ayo mulai perjalanan kamu dalam mengasah keterampilan Data Scientist dan bergabunglah dengan kursus yang tepat untuk membantu mencapai kesuksesan dalam karir ini!
DQLab sebagai platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti Python dan SQL, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT siap membantu kamu menggeluti karir di industri data.
Metode HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang ramah pemula juga membantu kamu untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif! Tunggu apa lagi? sign up sekarang di DQLab.id!
Penulis: Reyvan Maulid