PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 3 Jam 46 Menit 43 Detik

Jangan Ketinggalan untuk Coba 4 Tools Data Science Ini

Belajar Data Science di Rumah 13-Juni-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-jumat-05-2024-06-13-095453_x_Thumbnail800.jpg

Setiap bidang ilmu pada umumnya memiliki fokus tertentu. Sebagai contoh, data science berfokus pada data, terutama data yang berukuran besar atau biasa disebut dengan big data. Big data ini perlu diproses atau dianalisis lebih lanjut dengan menggunakan data science. Data science ini bukanlah ilmu tunggal, melainkan gabungan dari berbagai bidang ilmu. Dalam proses pengolahan datanya, diperlukan bantuan tools data science yang membuat proses pengerjaannya menjadi lebih mudah dan efisien. 


Data science atau biasa disebut dengan ilmu data merupakan salah satu bidang ilmu yang banyak diperlukan oleh berbagai perusahaan. Untuk memudahkan pekerjaan diperlukan bantuan menggunakan tools v. Kini telah banyak tersedia tools data science dengan karakteristik masing-masing yang dapat dipilih sesuai dengan kebutuhan. Tools data science bisa digunakan untuk berbagai keperluan seperti menganalisis data, membuat visualisasi data, mengelola database, dan lainnya.


1. Plotly

Tools visualisasi data analyst selanjutnya adalah Plotly. Tools ini bersifat open source dan bersifat interaktif serta berbasis website loh. Plotly seringkali digunakan untuk membuat grafis interaktif yang rumit. Kelebihan dari tools ini adalah dapat membuat visualisasi multi grafis ketika membandingkan berbagai dataset.


Perlu diketahui juga bahwa Plotly ini dibangun melalui library visualisasi d3.js. Selain itu, Plotly juga dapat digunakan dalam mode online, offline maupun pada notebook jupyter.



Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!


2. RapidMiner

RapidMiner merupakan salah satu software yang digunakan dalam pembelajaran data mining. RapidMiner ini sudah sering digunakan untuk berbagai metode seperti K-Means, Regresi Linear, Decision Tree, Regresi Penalized Spline, dan masih banyak metode lainnya yang menggunakan tools ini.


RapidMiner memiliki beberapa kelebihan antara lain banyaknya banyaknya algoritma yang tersedia, bentuk grafis yang canggih, memiliki banyak variasi plugin. Adapun kekurangan RapidMiner tingkat akurasi yang tidak terlalu tinggi. 



Data Science


3. Google Data Studio

Google Data Studio adalah salah satu tools data science yang merupakan bagian dari layanan Google yang dapat digunakan secara gratis. Secara umum Google data Studio memiliki beberapa fungsi seperti untuk proses integrasi data, transformasi data, visualisasi data, dan sharing data. Google Data Studio juga memiliki berbagai kelebihan antara lain gratis,memiliki data dari banyak sumber, mudah digunakan, mudah dikustomisasi, proses sharing data lebih mudah, serta mudah dipelajari.

Data Science


4. Java

Tools Java merupakan salah satu bahasa pemrograman yang mungkin sudah sering kita dengar sejak dulu dan telah digunakan oleh banyak programmer. Tools Java ini sering digunakan untuk berbagai keperluan seperti pengembangan game, komputasi cloud, big data, kecerdasan buatan, dan Internet of Things (IoT).


Terdapat beberapa alasan mengapa Java menjadi pilihan developer antara lain seperti sumber daya learning yang berkualitas tinggi, fungsi dan pustaka bawaan, dukungan komunitas aktif, alat pengembangan berkualitas tinggi, tidak bergantung pada platform, serta memiliki tingkat keamanan yang mudah dikonfigurasi.

Data Science




Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


Tools data science adalah suatu hal yang perlu dikuasai oleh seorang praktisi data. Kini tidak sulit untuk mencari tempat kursus atau belajar tools data science. Salah satunya adalah DQLab yang menyediakan berbagai tools yang biasa digunakan dalam menganalisis data science.


DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.


Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login