PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 14 Jam 36 Menit 43 Detik 

Deretan Tools Powerfull Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 01-November-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d88d0ba6780078b9a6c10bb8a4331a91_x_Thumbnail800.jpg

Data Scientist adalah orang yang bertanggung jawab untuk mengolah dan menganalisis data untuk dijadikan pertimbangan pengambilan keputusan perusahaan. Mereka membutuhkan tools untuk memproses data dengan berbagai algoritma dan menghasilkan prediksi dari data tersebut.


Data Scientist harus mampu memanfaatkan tools-tools yang ada dalam proses penarikan dan penggunaan data mentah. Tools ini kemudian mengolah, menyortir, dan mengubah data menjadi bentuk serta pola yang dapat dipahami.


Ada banyak tools yang tersedia untuk mengolah data. Beda tools, beda pula peruntukannya. Hal itu juga bergantung pada besar dan kompleksnya data yang diolah maupun dianalisis menjadi sebuah informasi penting. Tools juga dibedakan berdasarkan lisensinya, ada yang open source, yang artinya gratis digunakan. Namun ada juga yang butuh untuk membeli lisensi agar bisa digunakan secara legal


Lantas apa saja tools yang digunakan oleh data scientist? Simak melalui artikel ini ya.


1. Spreadsheet

data scientist

Photo by Mika Baumeister on Unsplash


Spreadsheet adalah sebuah program komputer yang digunakan untuk menyimpan, menampilkan, serta mengolah data dalam bentuk baris dan kolom. Baris biasanya menggunakan label angka 1,2,3 dan seterusnya. Sedangkan kolom menggunakan label abjad seperti A, B, C, dan seterusnya. Pengolahan data dalam spreadsheet disimpan dalam sebuah sel.


Beberapa contoh spreadsheet populer yang digunakan dalam dunia kerja diantaranya

  • google sheet

  • microsoft excel

  • libreoffice calc;

  • WPS


Meskipun spreadsheet di atas berbeda, namun untuk rumus-rumus yang sering digunakan sama. Baik dari cara penulisan maupun cara pemakaian. Berikut rumus-rumus yang sering digunakan dalam dunia kerja

  • =SUM, rumus SUM yang berguna untuk melakukan penjumlahan.

  • =AVERAGE, selain penjumlahan, rumus umum lainnya yang pasti Anda butuhkan adalah mencari rata-rata dari sebuah data

  • =COUNT, selanjutnya ada rumus COUNT yang tak kalah penting. Rumus COUNT di Google Sheets membantu Anda menghitung jumlah semua sel dengan angka dalam rentang data tertentu


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. SQL

data scientist

Photo by Sunder Muthukumaran on Unsplash


SQL alias Structured Query Language, adalah bahasa standar yang digunakan dalam mengelola sistem manajemen basis data relasional. Mengelola disini termasuk memasukkan, mencari, memperbarui, dan menghapus data pada basis data relasional.


Berdasarkan hasil survei stackoverflow, SQL termasuk bahasa pemrograman nomor 4 terpopuler. Hal ini dikarenakan SQL digunakan di banyak bidang, termasuk bidang data. Kemampuan SQL menjadi syarat wajib untuk berkarir di bidang data.


Ada beberapa basis data relasional yang menggunakan SQL sebagai bahasa kuerinya, salah satunya adalah MySQL. Awalnya MySQL dikembangkan oleh MySQL AB, namun kini telah diakuisisi dan dikembangkan oleh Oracle Corporation.


Kabar baiknya MySQL masih bersifat open source, setidaknya sampai sekarang. Sehingga MySQL bebas dan gratis digunakan oleh siapa saja. Walau begitu, penggunaannya tentu harus sesuai dengan lisensi yang digunakan MySQL.


Ada beberapa fungsi dari SQL/MySQL, diantaranya:

  • Membuat database

  • menghapus/menambah data pada database

  • menarik data dari database


3. Python

data scientist

Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang populer. Menurut hasil survei Stackoverflow, python menjadi bahasa pemrograman terpopuler nomor 3 di dunia. Bagaimana tidak, python bisa digunakan di banyak sektor.


Misalnya aplikasi web, game, dan tentunya bidang data. Ada banyak module python yang bisa digunakan dalam bidang data. Module python seperti pandas, numpy dan matplotlib tentu sudah tidak asing lagi bagi praktisi di bidang data.


Python, tidak seperti bahasa pemrograman yang lain. Python menekankan aspek keterbacaan kode, agar kode bisa dibaca dan dipahami dengan mudah. Hal ini membuat Python sangat mudah dipelajari baik untuk pemula maupun untuk yang sudah menguasai bahasa pemrograman lain.


Oleh karena itu learning-curve atau kurva pembelajaran python termasuk landai.  Meski begitu, kehandalan python dalam bidang data tidak perlu diragukan.


Terdapat banyak module data science yang bisa digunakan di python, misalnya:

  • Pandas, untuk membuat dan memanipulasi dataframe;

  • matplotlib, untuk membuat visualisasi data

  • dash, untuk membuat dashboard;

  • scikit learn, digunakan untuk membuat pemodelan data. Baik clustering, klasifikasi dan jenis lainnya.


4. R

data scientist

Bahasa R adalah salah satu tools atau perangkat lunak yang sangat populer di Indonesia dari sekian banyak tools pengolahan data yang tersedia. Banyak alasan mengapa R menjadi favorit praktisi data, diantaranya karena R bisa digunakan secara gratis dan/atau open source. Sehingga bisa digunakan dan dibagikan oleh siapa saja tanpa perlu mengeluarkan biaya untuk membeli lisensi.


Selain itu, dukungan dari komunitas yang besar memudahkan pengguna R dalam mengatasi masalah-masalah yang didapatkan ketika menggunakan R. Komunitas ini sangat aktif baik di sosial media maupun di channel-channel yang lain.


R adalah bahasa yang digunakan dalam komputasi statistik yang pertama kali dikembangkan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentlement di University of Auckland New Zealand. R sendiri sebenarnya merupakan akronim dari nama depan kedua pembuatnya.


Sebelum R dikenal ada S yang dikembangkan oleh John Chambers dan rekan-rekan dari Bell Laboratories yang memiliki fungsi yang sama untuk komputasi statistik. Hal yang membedakan antara keduanya adalah R merupakan sistem komputasi yang bersifat open source.


Mirip dengan python, R memiliki banyak packacges data science yang bisa digunakan di python, misalnya:

  • stringr, digunakan untuk mengolah data teks;

  • lubridate, digunakan untuk mengolah data tanggal;

  • ggplot2, digunakan dalam membuat visualisasi data;

  • caret, digunakan untuk membuat model klasifikasi dan pohon keputusan


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


data scientist

Photo by Campaign Creators on Unsplash


Melalui DQLab, sahabat DQ bisa mengasah kemampuan tools-tools yang sudah disebutkan diatas. Nikmati pengalaman belajar Data Science yang menarik dengan live code editor DQLab. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya.


Tunggu apa lagi? Yuk, Sign Up di DQLab.id sekarang!


Penulis: Ashari Ramadhan




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 :