5 Tools Data Scientist Populer pada 2023

Pekerjaan seorang Data Scientist tidak akan jauh-jauh dari data serta tools pengolahannya. Python merupakan salah satu tools yang akan sering digunakan oleh Data Scientist untuk memproses data, bahkan untuk membangun model Machine Learning.

Tidak hanya digemari oleh Data Scientist, Python juga menjadi favorit para developer karena fleksibilitas nya. Python bisa menyelesaikan banyak jenis pekerjaan, mulai dari analisis data, scraping data, hingga membuat aplikasi. 

Tidak hanya itu, Python juga memiliki banyak library yang bisa digunakan untuk mempermudah pekerjaan Data Scientist dan praktisi data lainnya. Kita mungkin tidak asing lagi dengan library Numpy, Pandas, Matplotlib, dan library lain yang digunakan dalam pengolahan data dasar.

Tapi bagaimana jika ingin mengolah data yang lebih rumit? Selain menggunakan library dasar, tentu saja kita akan membutuhkan library lain yang mampu menyelesaikan permasalahan di tingkat advanced.

Dalam artikel ini akan dibahas beberapa library yang akan dibutuhkan oleh Data Scientist untuk memproses pengolahan data tingkat advanced. Apa saja sih library nya? Yuk, simak pembahasan berikut ini!

1. Matplotlib

Matplotlib adalah salah satu alat visualisasi data yang paling populer dan sering digunakan oleh ilmuwan data untuk membuat grafik dan visualisasi dari data. Alat ini ditulis dalam bahasa pemrograman Python dan menyediakan berbagai jenis grafik, termasuk grafik garis, scatter plot, histogram, dan banyak lagi.

Matplotlib memungkinkan pengguna untuk mengontrol setiap aspek visualisasi, seperti skala sumbu, warna, label, dan banyak lagi. Alat ini juga dapat digunakan dengan berbagai platform dan bahasa pemrograman lainnya, seperti R dan Julia.

Matplotlib adalah alat yang sangat fleksibel dan dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, dari analisis data sederhana hingga pengembangan model yang kompleks.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Pandas

Pandas adalah sebuah library open-source Python yang digunakan untuk melakukan manipulasi dan analisis data. Library ini menyediakan struktur data yang fleksibel dan efisien untuk mengolah data dalam berbagai format seperti CSV, Excel, SQL, dan lainnya.

Pandas sangat populer di kalangan Data Scientist dan Analis Data karena kemampuan kelasnya dalam melakukan manipulasi data.

Beberapa fitur penting dari Pandas antara lain:

• DataFrame: struktur data tabular yang mudah untuk dimanipulasi seperti filter, agregasi, dan join.

• Series: struktur data satu dimensi yang bisa menjadi kolom atau baris dari DataFrame.

• Pembaca data: Pandas menyediakan fungsi untuk membaca data dari berbagai format file seperti CSV, Excel, SQL, dan lainnya.

• Pembersihan data: Pandas menyediakan fungsi untuk membersihkan dan memproses data yang tidak terstruktur seperti data yang hilang, duplikat, atau data yang tidak valid.

• Manipulasi data: Pandas menyediakan fungsi untuk melakukan manipulasi data seperti slicing, filtering, agregasi, pivot table, dan lainnya.

• Visualisasi data: Pandas menyediakan fitur untuk membuat visualisasi data yang mudah dan cepat seperti grafik, histogram, dan scatter plot.

Pandas merupakan library yang sangat berguna bagi Data Scientist dan Analis Data untuk melakukan manipulasi dan analisis data dengan mudah dan efektif.

3. NumPy

NumPy (Numerical Python) adalah sebuah library open-source Python yang digunakan untuk melakukan perhitungan matematika pada array dan matriks multidimensi.

Library ini menyediakan objek array yang efisien dan cepat, serta menyediakan fungsi-fungsi matematika yang kuat untuk mengoperasikan data dalam array.

Beberapa fitur penting dari NumPy antara lain:

• Objek Array: NumPy menyediakan objek array multidimensi yang efisien dan cepat. Objek array NumPy dapat dianggap sebagai alternatif yang lebih efisien dari list Python, karena array NumPy dapat memproses data dengan lebih cepat dan lebih sedikit memori.

• Operasi Matematika: NumPy menyediakan fungsi-fungsi matematika yang kuat seperti sin, cos, log, dan lainnya, serta menyediakan operasi matematika pada array seperti penjumlahan, pengurangan, perkalian, dan lainnya.

• Indeks dan Slicing: NumPy menyediakan fitur untuk melakukan slicing dan indexing pada array dengan lebih mudah dan efisien.

• Fungsi untuk Matriks: NumPy juga menyediakan fungsi-fungsi untuk operasi matriks seperti determinan, invers, dan lainnya.

• Integrasi dengan Library lain: NumPy dapat diintegrasikan dengan library lain seperti Pandas, Matplotlib, dan lainnya.

NumPy digunakan oleh banyak orang di berbagai bidang, termasuk Data Science, Machine Learning, dan Artificial Intelligence, karena efisiensi dan kemampuannya dalam melakukan perhitungan matematika pada array multidimensi.

4. Sci-Kit Learn

Scikit-learn (atau sklearn) adalah sebuah library open-source Python yang digunakan untuk melakukan Machine Learning.

Library ini menyediakan berbagai algoritma Machine Learning seperti klasifikasi, regresi, klastering, pengurangan dimensi, dan lainnya, serta menyediakan berbagai tools untuk melakukan preprocessing data, evaluasi model, dan tuning parameter.

Beberapa fitur penting dari Scikit-learn antara lain:

• Algoritma Machine Learning: Scikit-learn menyediakan berbagai algoritma Machine Learning yang umum digunakan seperti k-NN, Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, SVM, dan lainnya.

• Tools Preprocessing Data: Scikit-learn menyediakan tools untuk preprocessing data seperti encoding kategori, scaling data, dan lainnya.

• Evaluasi Model: Scikit-learn menyediakan tools untuk melakukan evaluasi model seperti confusion matrix, accuracy score, ROC curve, dan lainnya.

• Tuning Parameter: Scikit-learn menyediakan tools untuk melakukan tuning parameter pada model seperti GridSearchCV, RandomizedSearchCV, dan lainnya.

• Integrasi dengan Library lain: Scikit-learn dapat diintegrasikan dengan library lain seperti Pandas, NumPy, dan lainnya.

Scikit-learn merupakan salah satu library Machine Learning yang paling populer dan digunakan di kalangan Data Scientist dan Machine Learning Engineer. Library ini sangat berguna untuk melakukan Machine Learning pada data dengan mudah dan efisien.

5. Scrapy

Scrapy adalah sebuah framework open-source Python yang digunakan untuk melakukan web scraping atau pengambilan data dari website secara otomatis.

Scrapy menyediakan fitur-fitur yang memudahkan untuk melakukan web scraping seperti penjadwalan, pengambilan data secara otomatis, dan ekstraksi data dari website.

Beberapa fitur penting dari Scrapy antara lain:

• Arsitektur terdistribusi: Scrapy dapat digunakan untuk melakukan pengambilan data dari beberapa website secara bersamaan atau terdistribusi.

• Pemodelan Website: Scrapy menyediakan fitur untuk memodelkan website dan melakukan ekstraksi data dari website.

• Penjadwalan: Scrapy menyediakan fitur untuk melakukan penjadwalan pengambilan data secara otomatis pada waktu tertentu.

• Proses Otomatis: Scrapy dapat melakukan pengambilan data secara otomatis dan menghindari proses manual.

• Support HTTP Cache: Scrapy mendukung HTTP Cache, yang memungkinkan pengambilan data yang lebih cepat dan menghindari pengambilan data yang sama dari website yang sama.

Scrapy sangat berguna bagi Data Scientist, Analis Data, dan pengembang web yang ingin mengambil data dari website secara otomatis dengan mudah dan cepat.

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

Gimana sahabat DQ? Kamu bisa belajar lebih lanjut terkait Data Science dan rangkaian skillset untuk menjadi praktisi data.

DQLab merupakan salah satu situs belajar online yang tepat kamu pilih terutama jika kamu adalah seorang pemula atau profesional yang ingin beralih profesi sebagai praktisi data.

Karena pembelajaran DQLab berfokus dengan pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti python dan R.

Selain itu juga merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasikan fitur ChatGPT. DQLab juga menerapkan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome Based yang dirancang ramah untuk pemula. Sehingga membuat kamu terlatih berdasarkan trial and error. 

Yuk, langsung saja sign up sekarang mudah banget kok caranya cukup ke DQLab.id lalu pilih menu learn. Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago Data Science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!