7 Tools Rekomendasi untuk Jadi Data Scientist Profesional

Menjadi seorang data scientist bukan hanya memerlukan kemampuan analisis data, tapi juga penguasaan pada berbagai tools dan bahasa pemrograman. Di tengah berkembangnya dunia digital dan kebutuhan akan pengambilan keputusan berbasis data, kemampuan teknis menjadi fondasi utama dalam karier ini.

Banyak tools dan bahasa pemrograman yang kini tersedia untuk membantu proses pengolahan, analisis, hingga visualisasi data. Beberapa di antaranya sudah sangat umum digunakan di industri, sementara yang lain mungkin masih baru namun menawarkan keunggulan tersendiri.

Artikel ini akan membahas tentang berbagai tools penting yang wajib dikuasai oleh seorang data scientist, mulai dari SQL untuk pengolahan database, Python dan R untuk pemrograman dan analisis data, hingga software seperti Excel, SAS, MATLAB, dan bahkan JavaScript yang kini juga mulai banyak digunakan dalam ranah data science.

Yuk, kita kupas satu per satu fungsinya dan bagaimana masing-masing tools ini berperan dalam membentuk karier data scientist yang kompeten!

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.

Kamu, sebagai 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: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

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.

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.

Baca juga: Rahasia Sukses Jadi Data Scientist dengan Otodidak

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.

Menjadi data scientist bukan hanya soal pintar membaca data, tapi juga tentang bagaimana kita mampu memanfaatkan tools yang tepat untuk menghasilkan insight yang bernilai. Semua tools tersebut punya peran penting dalam dunia data science yang dinamis dan terus berkembang.

Namun, mempelajari semua itu tentu butuh panduan dan pembelajaran yang terstruktur. Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan, dilengkapi studi kasus dari berbagai industri yang membantu kalian belajar memecahkan masalah nyata. Bahkan, kini sudah terintegrasi dengan ChatGPT!

DQLab juga menggunakan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang ramah untuk pemula. Dan jika kalian mendaftar sebagai member Platinum, semua modul bisa kalian akses, mulai dari R, Python, SQL, hingga Excel. Dengan begitu, skill kalian akan semakin matang dan siap untuk dunia kerja.

Jadi, tunggu apa lagi? Waktunya mulai belajar dan membangun karier data science kamu dengan cara yang menyenangkan dan terarah.

FAQ:

1. Kenapa saya harus belajar SQL sebagai data scientist?

SQL adalah bahasa utama untuk mengakses dan mengelola data dalam database. Hampir semua perusahaan menyimpan datanya dalam bentuk relasional database, jadi kemampuan SQL adalah skill dasar yang wajib dikuasai oleh data analyst maupun data scientist.

2. Apa perbedaan utama antara Python dan R dalam konteks data science?

Secara umum, Python lebih fleksibel dan banyak digunakan untuk pengembangan machine learning dan aplikasi. R unggul di visualisasi dan analisis statistik yang kompleks.