Intip 4 Essential Data Science Tools 2024
Dalam landscape data science yang berkembang pesat, para profesional mengandalkan berbagai tools untuk mengekstraksi insight yang dapat ditindaklanjuti dari kumpulan data yang sangat besar. Tools ini dapat membantu praktisi data untuk menyederhanakan proses analisis data, machine learning, dan visualisasi sehingga dapat membantu seorang data scientist untuk membuat keputusan yang tepat.
Dalam bidang data science yang dinamis, tools yang tepat dapat membuat perbedaan yang signifikan dalam mengekstraksi insights yang bermakna dari kumpulan data yang kompleks. Empat tools yang banyak digunakan dan diprediksi masih akan terus digunakan adalah Python dengan Jupyter Notebooks, R untuk Komputasi Statistik, TensorFlow untuk deep learning, dan Tableau untuk Visualisasi Data.
Dengan tools data science ini, seorang data scientist dapat mengatasi berbagai tantangan. Seiring dengan kemajuan teknologi, tetap memahami dan beradaptasi dengan tools baru akan tetap penting bagi para profesional data scientist untuk tetap menjadi yang terdepan di bidangnya.
Pada artikel kali ini, kita akan mengulas empat tools data science diatas yang diprediksi masih akan banyak digunakan di tahun 2024.
1. Python dengan Notebook Jupyter
Python muncul sebagai lingua franca komunitas data science karena keserbagunaannya, kemudahan penggunaan, dan ekosistem library-nya yang luas. Jupyter Notebooks, aplikasi web open source menyediakan environment code yang interaktif, visualisasi, dan teks penjelasan sehingga lebih mudah digunakan.
Kombinasi ini mempermudah data scientist untuk mengeksplorasi dan menganalisis data secara berulang, menjadikannya tools yang sangat berharga untuk pembuatan prototipe, kolaborasi, dan pendidikan. Library populer seperti NumPy, Pandas, Matplotlib, dan Scikit-learn terintegrasi secara mulus dengan Jupyter Notebooks sehingga tools yang satu ini menjadi salah satu opsi terbaik untuk membuka python.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. R untuk Komputasi Statistik
R sudah dikenal lama menjadi pendukung dalam bidang komputasi statistik dan analisis data. Paket statistik dan kemampuan visualisasinya yang kaya menjadikan R sebagai pilihan utama bagi ahli statistik dan peneliti. Library R yang luas dan CRAN (Comprehensive R Archive Network) dapat menampung ribuan paket yang memenuhi berbagai kebutuhan analitis.
Data scientist sering kali memanfaatkan R untuk tugas-tugas seperti analisis data eksplorasi, pengujian hipotesis, dan pemodelan statistik tingkat lanjut. Integrasi R dengan tools seperti RStudio semakin meningkatkan pengembangan dan dokumentasi proyek data science.
3. TensorFlow for Deep Learning
Seiring dengan meningkatnya permintaan akan deep learning, TensorFlow merupakan framework dominan untuk membangun dan menerapkan model machine learning. Dikembangkan oleh Google, TensorFlow menyediakan platform komprehensif untuk membuat neural network yang membantu data scientist untuk mempelajari seluk-beluk deep learning.
Fleksibilitas, skalabilitas, dan dukungan untuk API tingkat tinggi dan rendah membuatnya cocok untuk berbagai aplikasi, mulai dari pengenalan gambar hingga pemrosesan bahasa alami. Dengan kemajuan terbaru TensorFlow, termasuk TensorFlow 2.0 dan TensorFlow Extended (TFX), TensorFlow tetap menjadi tools penting dalam list data scientist.
4. Tableau untuk Visualisasi Data
Data science tidak hanya sekedar menghitung angka-angka tetapi juga mengkomunikasikan temuan secara efektif kepada stakeholders. Tableau merupakan alat visualisasi data yang canggih, unggul dalam menciptakan representasi visual yang interaktif dan berwawasan luas dari kumpulan data yang kompleks.
Interface drag-and-drop yang intuitif memungkinkan users membuat dashboard dan report tanpa basic coding. Tableau terhubung ke berbagai sumber data yang akan mempermudah data scientist untuk mengeksplorasi, menganalisis, dan berbagi penemuan mereka dengan khalayak yang lebih luas. Kemampuan tools ini untuk menghasilkan visualisasi yang dinamis dan interaktif menjadikannya aset berharga untuk bercerita melalui data.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Yuk perdalam berbagai skill data science kamu dan bangun portfolio data science bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python berikut untuk informasi lebih lengkapnya!
Penulis: Galuh Nurvinda K