Deretan Benefit Tools Data Science di 2023
Ilmu Data Science adalah hal yang sangat dibutuhkan sejak perkembangan teknologi digital. Banyak perusahaan atau bisnis yang mulai mengadaptasi teknologi digital untuk bisa mempertahankan eksistensinya. Hampir semua hal bisa diakses melalui smartphone selama kita memiliki kuota internet, mulai dari sosial media, perbankan, e-commerce, bahkan kebutuhan harian pun bisa dibeli melalui smartphone. Hal ini membuat jumlah data yang dihasilkan menjadi sangat banyak dan beragam jenisnya.
Dalam menghadapi volume data yang besar dan kompleks, serta permintaan untuk mendapatkan insight yang lebih dalam, praktisi Data Science membutuhkan tools yang kuat dan efisien untuk memproses, menganalisis, dan memahami data dengan lebih baik. Hal inilah yang membuat tools Data Science memegang peran penting dalam mengoptimalkan analisis data. Tools Data Science seperti bahasa pemrograman, framework, dan software khusus, menyediakan environment yang mendukung dalam menjalankan tugas-tugas analisis data yang kompleks. Dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa manfaat utama penggunaan tools Data Science. Yuk, simak pembahasannya!
1. Mengelola dan Memproses Data
Pekerjaan utama praktisi Data Science adalah mengelola dan memproses data untuk mendapatkan insight. Tools Data Science seperti Python, R, dan SQL akan sangat dibutuhkan untuk mengelola, membersihkan, dan memanipulasi data dengan efisien. Bahasa pemrograman tersebut menyediakan fungsi dan metode yang kuat untuk operasi agregasi, transformasi data, dan filtering. Hal ini memungkinkan pengolahan data yang lebih cepat dan efisien.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Pembuatan Model Prediktif
Praktisi data, khususnya Data Scientist dituntut untuk bisa menghasilkan model prediktif dengan melihat data historis. Library Python seperti Scikit-Learn, TensorFlow, dan Keras telah menyediakan algoritma dan metode yang siap pakai untuk membangun model prediktif. Sehingga dengan tools ini, praktisi Data Science dapat mengimplementasikan model Machine Learning seperti regresi, klasifikasi, clustering, dan model Machine Learning lainnya dengan lebih mudah dan efisien.
3. Visualisasi Data
Visualisasi data adalah cara untuk menampilkan data yang awalnya berbentuk non visual menjadi visual. Penggunaan visualisasi data dibutuhkan agar audiens yang melihat lebih mudah untuk memahami keadaan yang terjadi. Beberapa library Python seperti Pandas, Matplotlib, serta Tableau adalah contoh tools visualisasi data yang menyediakan beragam fitur untuk menganalisis dan memvisualisasikan data secara interaktif. Dengan memanfaatkan tools ini, praktisi data science dapat membuat visualisasi yang menarik, seperti grafik atau digabungkan dalam bentuk dashboard yang membantu dalam pemahaman pola, tren, dan insight dari data yang dianalisis.
4. Mengatasi Big Data
Data terus bertambah dalam volume yang besar setiap detiknya. Tidak hanya volume yang besar namun juga dalam ragam yang berbeda-beda. Sehingga praktisi data memang harus menyiapkan diri untuk menghadapi hal ini dengan cara yang berbeda. Dalam menghadapi Big Data, tools Data Science seperti Apache Spark, Hadoop, dan Flink membantu praktisi data science dalam pemrosesan dan analisis data secara terdistribusi. Tools ini menyediakan kemampuan pemrosesan data paralel dan terdistribusi untuk mengatasi volume data yang besar dan mempercepat waktu pemrosesan.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
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