5 Tools Data Scientist Ramah untuk Pemula
Data scientist menjadi profesi yang kian bersinar karena perkembangan teknologi yang pesat. Setiap industri di Indonesia kini mulai menerapkan analisis data dalam setiap pengambilan keputusan. Hal itu menyebabkan profesi data scientist semakin banyak diminati. Menjadi data scientist kompeten memerlukan beragam tools dalam menjalankan tugas dan tanggung jawabnya.
Tools yang digunakan data scientist berfungsi untuk banyak hal, mulai dari pembersihan data, manipulasi data, visualisasi data, prediksi data, pembuatan laporan, atau dashboard yang memerlukan tools berbeda satu sama lain. Bagi sahabat data yang ingin berkarir sebagai data scientist, yuk, simak 5 rekomendasi tools ramah untuk pemula dibawah ini!
1. Excel untuk Analisis Data
Excel menjadi salah satu tools yang populer di industri manapun. Fitur yang dimiliki Excel cocok untuk talenta data yang masih berada pada tahap pemula maupun profesional. Kita bisa dengan mudah menganalisis data menggunakan rumus dan fungsi yang ada pada Excel.
Beberapa proses manipulasi data juga bisa dengan mudah kamu lakukan dengan mengaplikasikan rumus sederhana. Hal inilah yang menjadi alasan Excel banyak digunakan untuk mengenali data sebelum lanjut pada tahapan yang lebih lanjut.
Meski begitu, Excel memiliki limit 1 juta baris saja dalam penggunaannya. 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. Manajemen Data dengan SQL
SQL Server merupakan produk software yang dikembangkan oleh Microsoft. SQL Server digunakan untuk manajemen basis data yang bersifat relasional atau lebih dikenal dengan RDBMS. Tools ini banyak digunakan di industri yang telah menerapkan analisis data karena bersifat fleksibel.
Salah satu keunggulan dari SQL Server adalah pengendalian data yang terpusat. SQL Server juga membantu penggunanya untuk meminimalisir kesalahan dalam manajemen data dengan melakukan pengelolaan data secara terpusat. Keunggulan lainnya adalah backup database. Backup database tersebut sangat membantu jika nantinya dilakukan pembangunan sistem yang mirip sehingga proses pemindahan database lebih mudah.
3. Jupyter Notebook 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.
Tools ini juga memiliki interface yang sederhana dan ramah bagi pemula. Sehingga sangat cocok untuk pemula yang baru mempelajari ilmu data science. Menariknya, 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.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
4. Eksplorasi Statistik Data Menggunakan R Studio
RStudio merupakan Integrated Development Environment (IDE) untuk bahasa pemrograman R. Secara sederhana, RStudio menjadi perangkat lunak yang bisa digunakan untuk proses analisis data menggunakan bahasa R. Tools 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.
R Studio juga memiliki interface yang mudah diatur sehingga kita dapat melihat coding, visualisasi, dan output lainnya dalam waktu yang sama pada satu tampilan sekaligus. Ini sangat memudahkan seorang praktisi data untuk mengecek input dan output apakah sudah sesuai kebutuhan.
5. Mempermudah Visualisasi Data dengan Tableau
Tableau dikenal sebagai tools terbaik untuk melakukan visualisasi data. Meski pemula sering menggunakan excel untuk melakukan visualisasi data, tableau juga dapat dipelajari untuk meningkatkan skill yang ada. Pengolahan data menjadi informasi umumnya disajikan dalam bentuk visualisasi dashboard. Inilah salah satu kelebihan Tableau. Tools 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.
Ada berbagai tools yang bisa dipelajari oleh pemula untuk mempersiapkan diri berkarir di industri data. Yuk, mulai pelajari Excel hingga Tableau sekarang di DQLab! Ada banyak kelas dan pelatihan yang bisa kamu ikuti segera, jangan sampai ketinggalan ya!