7 Tools Rekomendasi untuk Jadi Data Scientist Profesional

Bahasa pemrograman membantu Data Scientist untuk ‘berkomunikasi’ dengan komputer. Ada banyak bahasa pemrograman berbeda yang dapat kita gunakan untuk menulis program tergantung tujuan dan masalah yang ingin diselesaikan menggunakan bahasa pemrograman.

Bagi seorang Data Scientist, bahasa pemrograman dan tools analisis adalah "senjata perang" mutlak yang harus dikuasai. Bahasa pemrograman yang seperti Python, SQL, R dan Java menjadi bahasa pemrograman paling umum yang diperlukan dalam Data Science. Bahasa pemrograman ini akan membantu Data Scientist untuk mengatur kumpulan data yang tidak terstruktur.

Data Scientist bekerja dengan data yang berukuran besar, memiliki kecepatan pertambahan data yang tinggi, dan jenis datanya bervariasi. Oleh karena itu, mereka membutuhkan tools powerful untuk membantu pekerjaan mereka. Pada artikel kali ini kita akan membahas tools khususnya bahasa pemrograman yang digunakan oleh Data Scientist.

Yuk, simak pembahasan mengenai tools-tools tersebut satu per satu!

1. SQL

Data yang digunakan oleh perusahaan disimpan dalam database. SQL adalah bahasa khusus yang digunakan untuk berkomunikasi, mengedit, dan mengekstrak data dari database. Seorang Data Scientist harus memahami database dan SQL. Ada banyak database relasional yang bisa menjadi alternatif untuk menyimpan data.

Seorang Data Scientist tidak perlu memahami semuanya, namun pada dasarnya penulisan query pada database tersebut tidak berbeda jauh. Beberapa database tools populer adalah SQLite, MySQL, dan PostgreSQL.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Python

Python adalah bahasa pemrograman yang sering digunakan oleh Data Scientist. 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 memiliki 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. Bahasa R

Tak kalah populer dengan Python, R adalah bahasa pemrograman yang juga banyak digunakan oleh Data Scientist. Bahasa pemrograman yang satu ini juga bersifat open source. Bahasa pemrograman R sangat populer di bidang finance, akademis dan bidang-bidang lainnya.

R dirancang untuk manipulasi data, pemrosesan dan visualisasi data, serta komputasi statistik dan machine learning. Sama dengan Python, R juga memiliki komunitas users yang besar dan memiliki banyak library untuk berbagai tujuan. Beberapa library terkenal R adalah Tidyverse, dplyr, ggplot2, dan lain-lain.

4. Microsoft Excel

Microsoft Excel adalah aplikasi pengolah angka yang berbentuk spreadsheet. Microsoft Excel termasuk dalam package Microsoft Office. Aplikasi ini sudah tidak asing digunakan oleh banyak orang untuk membantu mengolah angka atau sebagai penyimpanan data agar lebih rapi seperti data penjualan, data nilai siswa, dan lain-lain.

Merujuk pada fungsi utamanya, Data Scientist menggunakan Microsoft Excel untuk mengolah data, melakukan perhitungan statistik, membuat grafik atau plot untuk visualisasi data, hingga analisis data.

Microsoft Excel menyediakan fungsi yang cukup lengkap untuk pekerjaan tersebut seperti pilihan formula yang cukup lengkap untuk perhitungan statistik, fungsi Data Analytics dengan beberapa pilihan metode pengolahannya, pilihan grafik atau plot yang bervariasi, dan masih banyak fungsi lainnya.

5. SAS (Statistical Analysis System)

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.

6. MATLAB

MATLAB adalah lingkungan komputasi numerik multi-paradigma untuk memproses informasi matematika. Ini adalah perangkat lunak yang bersifat closed source yang memfasilitasi fungsi matriks, implementasi algoritma, dan pemodelan statistik data. MATLAB paling banyak digunakan dalam beberapa disiplin ilmu.

Dalam Ilmu Data, MATLAB digunakan untuk mensimulasikan jaringan saraf dan logika fuzzy. Menggunakan perpustakaan grafis MATLAB, sahabat data dapat membuat visualisasi yang kuat. MATLAB juga digunakan dalam pemrosesan gambar dan sinyal.

MATLAB menjadi tools yang sangat serbaguna bagi Data Scientist karena mereka dapat mengatasi semua masalah, mulai dari pembersihan dan analisis data hingga algoritma Deep Learning yang lebih canggih.

Selain itu, integrasi MATLAB yang mudah untuk aplikasi perusahaan dan sistem tertanam menjadikannya tools Data Science yang ideal. MATLAB juga membantu dalam mengotomatisasi berbagai tugas mulai dari ekstraksi data hingga penggunaan kembali skrip untuk pengambilan keputusan. 

7. Javascript

Javascript awalnya digunakan untuk membuat interaksi dinamis untuk aplikasi web. Tetapi sekarang banyak digunakan dalam Data Science karena library yang powerfull seperti Tensorflow.js dan kemampuan Machine Learning-nya.

Javascript adalah pilihan yang cocok untuk developer web yang melakukan transisi ke Data Science. Kelebihan dari javascript adalah memiliki berbagai library yang dapat digunakan untuk Machine Learning serta memiliki modul bawaan untuk visualisasi data.

Sementara kekurangan dari bahasa pemrograman ini adalah tidak menawarkan library Data Science bawaan sebanyak bahasa pemrograman lainnya dan code Javascript sisi klien dapat dilihat oleh pengguna, dan ini dapat digunakan untuk menjelajahi kerentanannya.

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

Profesi Data Scientist dapat dicapai oleh siapa saja baik yang punya background IT maupun tidak. Banyak kisah sukses sahabat DQ yang berasal dari non IT namun mampu berkarir di bidang data. Tentunya hal ini diraih dengan ketekunan dalam belajar tentang data dan penguasaan tools-tools Data Science yang baik. 

DQLab adalah lembaga kursus Data Science yang memberikan pembelajaran terstruktur sehingga mudah dipelajari oleh pemula. Tidak hanya itu, tersedia juga project dan challange yang akan membantu kamu meningkatkan skill yang sudah dipelajari sebelumnya. 

Yuk, daftar di DQLab.id! Jangan lewatkan kesempatan berkarir di bidang data melalui job connector DQLab.

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita