PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 20 Jam 38 Menit 31 Detik 

Kenali 4 Tools Analisis Rekomendasi Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 21-Oktober-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/0936cc9b4e5c594aee86fcedc22a8b1b_x_Thumbnail800.jpg

Data analyst merupakan suatu profesi yang kini diminati dari berbagai kalangan. Perkembangan internet pun mendukung profesi ini menjadi profesi yang populer dan dibutuhkan oleh banyak perusahaan. Dalam menjalankan tugas dan tanggung jawabnya, hadirlah peran tools data analyst yang berguna untuk memudahkan proses analisis data menjadi lebih cepat, singkat, efisien, dan lebih akurat. Ada apa sajakah tool data analyst yang sering digunakan itu?


Sebelum mengenali berbagai tools data analyst yang sering digunakan, kita akan mengenali dulu apa saja fungsi tools data analyst. tools data analyst ini merupakan alat bantuan yang dirancang untuk membantu proses pengolahan data dalam mengambil keputusan bisnis.


Penggunaan tools data analyst dapat memudahkan pelaporan, memiliki berbagai fitur menarik, dan proses evaluasi dan penilaian menjadi lebih akurat dan mas]ksimal. Kira-kira apa sajakah tools data analyst yang sering digunakan? Yuk, simak artikel berikut ini!


1. 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 analyst


Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer


2. R

Software R merupakan salah satu software yang sudah sering digunakan dalam data science. Pada awalnya, R dibuat untuk komputasi statistika dan grafis. Software ini sudah dirancang untuk proses analisis data. Dengan kesiapan dari software ini pula maka tidak heran jika banyak para data scientist yang menggunakan R untuk membantu menyelesaikan permasalahan.


Beberapa kelebihan R antara lain tersedianya banyak package, gratis dan open source, mampu menghasilkan grafik yang bagus, mudah dalam proses transformasi dan pemrosesan data. Adapun kekurangannya antara lain setiap perintah harus menggunakan script, terlalu banyak command, eksekusi coding di R terbilang cukup lama dan cukup sulit untuk dipelajari terutama jika bukan mahasiswa statistika.


data analyst


3. Python

Python merupakan software data scientist yang sedang naik daun. Software ini didirikan oleh Guido van Rossum. Python kini menjadi pilihan bagi para pemula dikarenakan software ini cukup mudah untuk dipelajari bagi orang yang tidak mengerti sama sekali terkait dunia pemrograman.


Beberapa kelebihan Python antara lain mudah dipelajari, mudah diaplikasikan, mendukung IoT, fleksibel, meningkatkan produktivitas, free dan open source. Adapun kekurangan Python adalah kurangnya dukungan multiprosesor, lebih sedikit developers yang berpengalaman, tidak ideal untuk memory intensive task, dan kurang populer untuk mobile app development.

data analyst

4. SQL

SQL (Structured Query Language) merupakan bahasa pemrograman yang sedikit berbeda dengan beberapa tools data analyst lainnya. SQL ini merupakan bahasa query yang digunakan untuk memanipulasi data, mengakses data dan mengubah data. Secara umum, terdapat tiga jenis query database pada SQL, yaitu DDL (Data Definition Language), DML (Data manipulation Language) dan DCL (Data Control Language).


Kelebihan dari SQL antara lain dapat digunakan pada semua sistem operasi Windows, mudah digunakan oleh user, mendukung banyak software database, dan dapat membuat clustering data. Adapun kekurangan dari SQL antara lain harga beli yang lumayan tinggi, hanya bisa digunakan  pada sistem operasi Microsoft, dan tidak cocok untuk skala database yang besar.


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 


Penggunaan tools data analyst merupakan poin penting bagi para praktisi data. Dengan menggunakan tools maka pekerjaan dapat diselesaikan dengan lebih mudah dan efisien. Terdapat beberapa tools data analyst yang dapat dipelajari di DQLab, antara lain seperti Excel, Python, R, dan SQL. 


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


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita


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 :