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.