FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 74 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 7 Jam 16 Menit 29 Detik 

8 Tools Favorit untuk Day to Day Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 08-Desember-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/6c96f0324a49cf9392a062a949f9d630_x_Thumbnail800.jpeg

Profesi data scientist dalam kesehariannya tidak terlepas dari tools yang digunakan. Kondisi ini membuat pekerjaan yang dilakukan oleh Data Scientist menjadi lebih efisien. Tidak dapat dipungkiri memang jika data scientist seringkali berkutat soal pengolahan dan analisis data sehingga menghasilkan insight yang berasal dari kumpulan data yang sudah dikumpulkan. Baik yang sifatnya terstruktur maupun tidak terstruktur nih sahabat DQLab


Data Scientist melibatkan banyak tools, library maupun software yang dapat membantu Data Scientist dalam melakukan deteksi anomali pada data, melakukan prediksi data dengan menggunakan analisis prediktif, menemukan pola maupun informasi yang bermanfaat dari kumpulan data yang sangat besar jumlahnya.


Tools data scientist adalah sederetan perangkat yang dapat dijadikan sebagai alat untuk melakukan kegiatan pengolahan data dan analisis. Setiap tools yang digunakan oleh Data Scientist memiliki perbedaan, cara kerja dan fungsi masing-masing. 


Tools data scientist digunakan untuk menganalisis data, membuat visualisasi data yang estetik, membuat model prediktif dengan menggunakan algoritma machine learning, maupun keperluan lain dalam bidang data science. Tanpa keberadaan tools maka tugas-tugas yang dikerjakan oleh data scientist tidak akan maksimal. Justru tools malah mempermudah kinerja mereka. 


Kira-kira apa saja tools yang biasanya dipakai oleh Data Scientist untuk menunjang pekerjaannya. Simak bareng-bareng yuk penjelasannya melalui artikel berikut! 


1. Apache Hive

Masuk ke tools yang pertama yaitu Apache Hive. Apache Hive adalah proyek open source yang dijalankan oleh relawan di Apache Software Foundation. Apache Hive Apache Hive memungkinkan peringkasan data, pembuatan kueri, dan analisis data. 


Data Scientist


Kueri Apache Hive ditulis dalam HiveQL, yang merupakan bahasa kueri yang mirip dengan SQL. Apache Hive memungkinkan Anda untuk memproyeksikan struktur pada data yang sebagian besar tidak terstruktur. Setelah menentukan struktur, Anda dapat menggunakan HiveQL untuk membuat kueri data tanpa pengetahuan tentang Java atau MapReduce


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Keras

Keras adalah high-level neural network API yang dikembangkan dengan Python dengan fokus tujuan untuk mempercepat proses riset atau percobaan.

Data Scientist

Beberapa fitur utama dari Keras:

  • Mampu menjalankan source code yang sama menggunakan CPU atau GPU dengan lancar

  • API yang user-friendly sehingga mempermudah penggunanya dalam proses prototipe model deep learning

  • Dukungan built-in untuk CNN atau Convolutional Neural Networks (Computer Vision), RNN atau Recurrent Neural Networks (untuk sequence processing), dan kombinasi keduanya

  • Dapat digunakan untuk hampir semua jenis dari model deep learning


3. MATLAB

MATLAB merupakan salah satu tools yang digunakan oleh data scientist dengan (high-performance) kinerja tinggi untuk komputasi masalah teknik. Matlab mengintegrasikan antara komputasi, visualisasi, dan pemrograman dalam suatu model yang sangat mudah untuk pakai dimana masalah-masalah dan penyelesaiannya diekspresikan dalam notasi matematika yang familiar. 


Data Scientist


Matlab merupakan sistem interaktif yang memiliki elemen data dalam suatu array sehingga tidak lagi kita dipusingkan dengan masalah dimensi. Hal ini memungkinkan kita untuk memecahkan banyak masalah teknis yang terkait dengan komputasi, khususnya yang berhubungan dengan matrix dan formulasi vektor.


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


4. Apache Spark

Apache Spark adalah sebuah framework komputasi yang dapat digunakan untuk mengakses data, memproses data, menanyakan data serta menganalisis big data. Fitur-fitur dalam Apache Spark akan sangat membantu para data engineer dalam pemrosesan big data. Apache Spark ini memproses data melalui in-memory, sehingga waktu pemrosesannya lebih cepat. 


Data Scientist


Selain itu apache Spark ini tergolong yang mudah digunakan serta dilengkapi dengan beberapa komponen pendukungnya. Apache Spark ini tergolong framework yang pemrosesannya cepat serta mudah digunakan. Di belakang itu, terdapat beberapa komponen pendukung yang ada pada Apache Spark antara lain Bahasa Pemrograman (Scala, R, Java, Python); Library (Spark SQL, MLlib, Graphx, Streaming), Engine (Spark Core), Cluster Management (Hadoop Yarn, Apache Mesos, Spark Scheduler).


5. Julia

Julia merupakan bahasa pemrograman umum (general purpose) level atas (high level) yang dikembangkan oleh tim dari MIT (Massachusetts Institutes of Technology) seperti bahasa python, perl, ruby yang dari jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral B. Shah, dan Alan Edelman. Ketiga merupakan  ilmuwan komputer di MIT yang memiliki cita-cita menciptakan bahasa pemrograman high-level tapi dengan performa yang cepat untuk siapa saja. 


Data Scientist


Melalui performanya yang tinggi sangat diandalkan para ilmuwan untuk melakukan analitik big data, melakukan penelitian yang memiliki komputasi tinggi untuk penelitian ilmiah, serta simulasi desain rekayasa


6. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook adalah singkatan dari 3 bahasa pemrograman yaitu Ju (Julia), Py (Python), dan R. Ia merupakan tools yang populer digunakan untuk melakukan pengolahan data bagi seorang data scientist yang memungkinkan untuk mengintegrasikan antara kode dengan output di dalam satu dokumen secara interaktif yang berisi live code, persamaan, visualisasi dan teks naratif yang kaya. 


Data Scientist


Kemudahan aspek penulisan dan berbagi teks maupun code dalam aplikasi ini juga membuatnya cocok digunakan untuk berkolaborasi. Jupyter Notebook membuat kerja sama antara insinyur dan data scientist lebih mudah dan lancar. Aplikasi ini juga memudahkan data scientist melakukan kolaborasi dengan sesama data scientist, data researchers, maupun data engineers lainnya. 


7. Docker

Docker adalah sebuah aplikasi open-source yang berfungsi sebagai wadah untuk menyatukan file-file yang dibutuhkan sebuah software. Data yang dikumpulkan ini nantinya akan menjadi satu kesatuan data yang lengkap dan bisa berjalan sesuai dengan fungsi. File-file pendukung ini biasanya disebut dengan image. Sedangkan wadah tempat image itu terkumpul dinamakan sebagai container.


Data Scientist


Singkatnya, docker adalah platform yang dibangun dengan dasar teknologi container. Platform ini digunakan untuk menyimpan data-data penting untuk sebuah aplikasi dan software. Tidak hanya itu, Docker juga mampu menjalankan berbagai macam aplikasi dengan konfigurasi sistem yang berbeda dalam satu perangkat komputer atau server.


8. PyTorch

PyTorch adalah pustaka tensor deep learning yang dioptimalkan berdasarkan Python dan Torch. Library ini utamanya digunakan untuk aplikasi yang menggunakan GPU dan CPU. Ia cenderung lebih disukai daripada framework deep learning lainnya (seperti TensorFlow dan Keras) karena menggunakan grafik komputasi dinamis dan sepenuhnya Pythonic.


Dengan menggunakan library ini, ilmuwan, pengembang, dan neural network debugger bisa menjalankan dan menguji bagian dari kode secara real-time. Jadi, user tidak perlu menunggu untuk memeriksa apakah sebagian kode berfungsi atau tidak setelah seluruh kode diimplementasikan

Data Scientist

Pada pembahasan diatas sudah disebutkan bahwa profesi Data Scientist bisa dicapai oleh siapa saja baik yang berasal dari bidang IT maupun non IT. Bagi yang sudah punya background IT mungkin akan lebih mudah menyesuaikan dalam menggunakan tools-tools yang dibutuhkan. Namun bagi non IT akan membutuhkan lebih banyak waktu untuk belajar tools-tools tersebut apalagi jika sama sekali belum pernah berinteraksi dengan bahasa pemrograman. 


Yuk, daftar di DQLab.id! Dengan modul pembelajaran yang disusun oleh para mentor data akan memudahkan pemula dalam belajar data dan mendalami tools-tools yang digunakan Data Scientist mulai dari nol. 


Tersedia juga project yang menggunakan real case study sehingga dapat memberikan gambaran seperti apa kasus yang terjadi di industri dan meningkatkan kemampuan analitik.


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :