Apa Saja Tools Data Scientist yang Perlu Dikuasai?
Data Scientist adalah pekerjaan yang berkaitan erat dengan data. Setiap perusahaan akan menghadapi permasalahannya masing-masing, baik untuk mempertahankan eksistensinya atau untuk mengembangkan usahanya. Data Scientist akan bertugas untuk mencari permasalahan yang bisa diangkat lengkap dengan solusinya. Untuk mendapatkan insight atau wawasan demi menghadapi permasalahan tersebut, Data Scientist akan menggunakan data yang ada.
Pekerjaan seorang Data Scientist akan berkaitan erat dengan skill yang bersifat teknikal. Data Scientist yang akan mengolah data yang berukuran besar. Tentunya dalam hal ini mereka tidak akan bisa untuk menyelesaikan pekerjaannya dengan efektif dalam waktu singkat jika tanpa bantuan tools pengolahan data. Dalam artikel ini, kita akan membahas mengenai tools yang biasa digunakan oleh seorang Data Scientist. Yuk, simak pembahasannya!
1. Bahasa Pemrograman
Bahasa pemrograman adalah bahasa yang harus dikuasai oleh praktisi data khususnya Data Scientist. Ada banyak sekali bahasa pemrograman yang bisa menjadi pilihan. Namun hal ini akan dikembalikan lagi kepada kebijakan masing-masing perusahaan. Biasanya setiap perusahaan akan memiliki bahasa pemrograman unggulan masing. Akan tetapi, bahasa pemrograman seperti Python, R, dan SQL untuk analisis data, machine learning, dan visualisasi data adalah bahasa pemrograman yang cukup umum digunakan oleh hampir semua perusahaan.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Cloud Computing Platform
Saat ini data yang ada berukuran sangat besar karena volume data yang sangat banyak. Hal ini berdampak pada penyimpanan data yang tidak muat lagi jika harus disimpan di lokal komputer. Cloud computing platform seperti Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), dan Microsoft Azure menjadi salah satu tools yang akan sering digunakan oleh Data Scientist untuk penyimpanan, melakukan pemrosesan, serta menganalisis data berbasis cloud.
3. Data Warehouse Tools
Data yang akan diolah oleh Data Scientist tidak hanya berukuran besar namun juga beragam jenisnya. Setidaknya data yang ada saat ini bisa terbagi menjadi tiga jenis, yaitu data terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur sama sekali. Sehingga tools data warehousing seperti Snowflake, Amazon Redshift, dan Google BigQuery untuk penyimpanan dan pengelolaan data terstruktur dan tidak terstruktur dalam skala besar adalah tools yang juga harus dikuasai oleh Data Scientist.
4. Business Intelligence Tools
Tidak hanya mengolah data sampai menjadi insight saja, Data Scientist juga bertugas untuk mengubah data non visual menjadi bentuk visual. Hal ini berguna pada saat proses eksplorasi data analisis. Ada banyak pilihan tools Business Intelligence (BI) yang bisa digunakan, semuanya akan disesuaikan dengan perusahaan masing-masing. Namun yang cukup umum digunakan di beberapa perusahaan adalah seperti Tableau, Power BI, dan QlikView untuk membuat dashboard, laporan, dan visualisasi data bagi pengguna bisnis.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Data Science ternyata merupakan ilmu yang bisa menempatkan diri dimana saja. Bahkan di dunia marketing dan branding yang penuh dengan kreativitas. Perkembangan Data Science di berbagai sektor membuat kita harus mulai membuka mata untuk melihat peluang besar ini. Jika tidak ingin ketinggalan zaman, maka kita harus mengupgrade diri. Salah satu caranya, kamu bisa mempelajari Data Science bersama DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri