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

0 Hari 2 Jam 33 Menit 9 Detik

Kumpulan Software Data Analyst Kekinian

Belajar Data Science di Rumah 18-Juni-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-03-2024-06-18-164217_x_Thumbnail800.jpg

Seorang data analyst dalam melakukan pekerjaannya membutuhkan bantuan penggunaan tools atau software. Software untuk data analyst kini telah banyak tersedia dan bisa dipilih sesuai dengan kebutuhan. Data analyst termasuk profesi yang berfokus pada proses analisis data mulai dari  tahapan pengumpulan data, pemilihan data, menganalisis data sampai menyampaikan hasil analisis data menggunakan proses visualisasi data. 


Bagi kalian yang ingin menjadi data analyst dan berminat mulai berfokus dari bangku kuliah, kalian bisa memilih berbagai jurusan yang menunjang kemudahan proses belajar. Beberapa jurusan tersebut antara lain seperti ilmu komputer, matematika, statistika, teknik. Namun bagi kalian yang memiliki latar belakang pendidikan bukan dari jurusan tersebut etap bisa menjadi data analyst dengan mencoba belajar mengikuti kursus atau pelatihan data science agar bisa menjadi data analyst.


Dalam proses belajar dan dalam dunia kerja nantinya akan menggunakan berbagai software yang dibutuhkan. beberapa diantaranya sebagai berikut.


1. 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 Analyst


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


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 Analyst


3. Python

Mendengar istilah bahasa python tentunya sudah bukan hal yang asing bagi para pecinta data maupun orang yang sudah terbiasa dengan dunia pemrograman. Bahasa python ini seringkali digunakan untuk berbagai kebutuhan seperti membuat aplikasi, menganalisis data, membuat game, mengembangkan website, dan lainnya.


Bahasa python ini termasuk ke dalam bahasa pemrograman tingkat tinggi dan sering dipilih oleh para pemula. Pertimbangannya adalah dikarenakan bahasa python ini termasuk bahasa pemrograman yang sintaksnya yang sederhana serta mudah dipahami. 

Data Analyst


4. Tableau

Tableau adalah salah satu tools visualisasi data yang sudah populer di kalangan para data analyst. Tableau pertama kali diciptakan pada tahun 1999-2002. Tools ini dapat menampilkan berbagai fitur menarik seperti dashboard, scorecards, ad hoc analysis and queries.


Terdapat beberapa fungsi Tableau yang dapat dimanfaatkan antara lain untuk memvisualisasikan data agar mudah dimengerti, dapat mengimpor data dalam berbagai ukuran, dapat memvisualisasikan data tanpa memerlukan proses coding. Kelebihan tools Tableau ini adalah memberikan visualisasi data yang menarik, tidak melupakan detail, mudah digunakan, memproses data dari berbagai sumber.

Data Analyst

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


Salah satu skill menjadi data analyst adalah menguasai tools atau software data analyst. Dengan bisa menggunakan software maka akan mempermudah proses penyelesaian analisis data.


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 Data Analyst with SQL and Python.


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