5 Tools Data Scientist & Penggunaannya di Industri

Profesi data scientist semakin dicari karena perkembangan teknologi yang pesat. Setiap industri di Indonesia kini mulai menerapkan analisis data dalam setiap pengambilan keputusan. Sehingga semakin banyak pula yang kini mulai tertarik untuk menjadi data scientist. Belajar data science tentu juga berkaitan dengan mengenal tools yang akan digunakan. Dikarenakan ukuran data yang besar dan kompleksitasnya, tentu data science memerlukan tools khusus sesuai kebutuhan masing-masing.

Tahapan pada data science yang beragam tentu akan mudah diselesaikan dengan tools. Mulai dari pembersihan data, manipulasi data, visualisasi data, prediksi data, pembuatan laporan, atau dashboard memerlukan tools yang berbeda satu sama lain. Sahabat DQ yang ingin memperdalam pemahaman data science dapat memulai dengan mempelajari tools tersebut. Sehingga nantinya semakin paham tools apa yang harus digunakan pada tahap-tahap tertentu. Yuk, pelajari tools data scientist di bawah ini!

1.Excel: Tools yang Membantu Menganalisis Data 

Excel adalah salah satu tools yang populer di industri manapun. Fitur yang dimiliki Excel cocok untuk Sahabat DQ yang masih pemula dan ingin mengenal data science lebih jauh. Kita bisa dengan mudah menganalisis data menggunakan rumus dan fungsi yang ada pada Excel. Bahkan beberapa proses manipulasi data bisa dengan mudah Sahabat DQ lakukan dengan mengaplikasikan rumus sederhana. Hal inilah yang menjadi alasan Excel banyak digunakan untuk mengenali data sebelum lanjut pada tahapan yang lebih lanjut. 

Namun, Excel tidak mampu digunakan untuk data dalam jumlah yang besar. Excel memiliki limit 1 juta baris saja. Excel juga kurang tepat digunakan jika berkaitan dengan eksplorasi data tingkat lanjut karena fitur yang diberikan juga terbatas. Oleh karena itu, terkadang Excel hanya digunakan untuk kebutuhan yang sederhana seperti edit data, menyimpan data, visualisasi standar, atau penghitungan statistik sederhana.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2.SQL Server: Tools yang Membantu Manajemen Data

SQL Server adalah produk perangkat lunak yang bersifat client/server yang dikembangkan oleh Microsoft. SQL Server digunakan untuk manajemen basis data yang bersifat relasional atau lebih dikenal dengan RDBMS. SQL Server banyak digunakan di industri yang telah menerapkan analisis data karena bersifat fleksibel. Perangkat lunak ini melakukan manajemen data dengan cara melakukan perintah query SQL. 

Salah satu keunggulan dari SQL Server adalah pengendalian data yang terpusat. SQL Server membantu penggunanya untuk meminimalisir kesalahan dalam manajemen data dengan melakukan pengelolaan data secara terpusat. Artinya, hanya ada satu komputer saja yang digunakan sebagai pusat kendali. Keunggulan lainnya adalah backup database. Dalam kegiatan manajemen data, tentu proses backup database sangat diperlukan jika terdapat gangguan selama penggunaan atau implementasi. Backup database juga sangat membantu jika nantinya dilakukan pembangunan sistem yang mirip sehingga proses pemindahan database lebih mudah.

3.Jupyter Notebook: Tools yang Membantu Manipulasi Data

Jupyter Notebook adalah aplikasi web gratis yang dapat digunakan dalam tiga bahasa pemrograman yaitu Julia (Ju), Python (Py), dan R. Oleh karena itu tools ini sangat populer di bidang data science karena ketiga bahasa pemrograman tersebut sering digunakan oleh praktisi data. Salah satu implementasi Jupyter Notebook adalah digunakan dalam tahap manipulasi data. Terkadang proses manipulasi data membutuhkan fungsi atau syntax yang cukup kompleks. Jupyter Notebook memiliki keunggulan kecepatan pemrosesan data sehingga aktivitas tersebut dapat dengan mudah dilakukan.

Jupyter Notebook juga memiliki interface yang sederhana dan ramah bagi pemula. Sehingga sangat cocok untuk Sahabat DQ yang baru mempelajari ilmu data science. Menariknya lagi, kita dapat melihat secara langsung coding dan output yang diberikan dalam tampilan yang sama sehingga sangat mudah untuk mengidentifikasi jika ada kesalahan atau kebutuhan perubahan. Kita juga dapat menambahkan catatan pengantar seperti halnya notebook pada coding yang kita buat, sehingga akan membantu dalam memahami alur pemrograman yang sedang berlangsung. Inilah yang menjadi alasan terkadang Jupyter Notebook sangat direkomendasikan untuk kebutuhan kolaborasi dengan tim data di industri.

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

4.RStudio: Tools yang Membantu Eksplorasi Statistik Data

RStudio adalah Integrated Development Environment (IDE) untuk bahasa pemrograman R. Secara sederhana dapat dikatakan bahwa RStudio merupakan perangkat lunak yang bisa digunakan untuk proses analisis data menggunakan bahasa R. Software ini memiliki tampilan yang lebih lengkap dan interaktif sehingga memudahkan pengguna dalam proses analisis dan pengolahan data. Fitur-fitur yang ada pada RStudio dapat digunakan sebagai alternatif pengguna dibandingkan harus menuliskan sintaks yang diinginkan. Misalkan kita ingin mengatur direktori kerja, maka kita tinggal memilihnya pada menu tanpa harus menuliskannya lagi pada commander.

RStudio memiliki interface yang mudah diatur sehingga kita dapat melihat coding, visualisasi, dan output lainnya dalam waktu yang sama dan pada satu tampilan sekaligus. Ini sangat memudahkan seorang praktisi data untuk mengecek input dan output apakah sudah sesuai kebutuhan. RStudio juga dikenal sebagai tools untuk proses analisis statistik lanjut. Hal ini dikarenakan RStudio dilengkapi dengan fitur atau istilahnya ‘paket’ yang praktis yang dapat langsung digunakan. 

5.Tableau: Tools yang Membantu Visualisasi Data

Tableau sangat dikenal sebagai tools terbaik untuk visualisasi data. Sebuah data akan berguna di industri jika diolah sehingga menghasilkan informasi untuk pengambilan keputusan. Pengolahan data menjadi informasi salah satunya disajikan dalam bentuk visualisasi dashboard. Inilah salah satu kelebihan Tableau. Software ini dilengkapi dengan beragam fitur yang dapat menghasilkan variasi visualisasi data sesuai kebutuhan. Bahkan kita dapat bekerja secara kolaboratif dengan tim lainnya ketika menggunakan Tableau. 

Salah satu keunggulan Tableau adalah dapat digunakan oleh praktisi data tanpa harus memiliki pemahaman coding yang mendalam. Sistem drag and drop pada Tableau memudahkan kita untuk memvisualisasikan data. Selain itu, jika perangkat lain hanya mampu memvisualisasikan data dalam bentuk statis, Tableau mampu mengubah data menjadi visualisasi yang bergerak sesuai kebutuhan. Tableau tidak hanya mampu membaca satu sumber data saja, namun dengan pengaturan tertentu, praktisi data dapat mengintegrasikan beragam sumber data sehingga visualisasi lebih akurat. Tableau sangat cocok digunakan oleh Sahabat DQ yang ingin mengubah data menjadi insight yang mudah dipahami melalui grafik.

Banyak sekali ya ternyata tools yang perlu diketahui dalam data science? Tapi Sahabat DQ tidak perlu khawatir karena semua modul yang disiapkan DQLab akan membantu kalian memahaminya. Bahkan sangat cocok untuk para pemula. Penjelasannya yang detail, dimulai dari dasar teori, hingga praktik secara studi kasus akan membantu Sahabat DQ mahir menjadi data scientist. Jadi, tunggu apa lagi? 

Yuk segera akses semua modul pembelajarannya dengan sign up di DQLab!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya