Mengenal KNIME, Tools Data Scientist dan Fungsinya
Data scientist memiliki tanggung jawab dalam menghasilkan keputusan yang bermanfaat bagi pihak terkait. Salah satu permasalahan yang seringkali dihadapi adalah inkonsistensi data yang mengganggu pemrosesan data berlangsung. Dalam istilah data science, masalah ini masuk ke dalam data preprocessing.
Menurut definisinya, Data preprocessing adalah proses yang mengubah data mentah ke dalam bentuk yang lebih mudah dipahami. Proses ini penting dilakukan karena data mentah seringkali tidak memiliki format yang teratur (unstructured data).
Sejalan dengan masalah tersebut, data scientist harus melakukan ekstraksi dan transformasi data secara bersamaan guna mendapatkan keputusan yang tepat based on data.
Data scientist dalam menunjang pekerjaannya membutuhkan tools yang dapat memudahkan transformasi data dalam data preprocessing. Salah satunya dibantu dengan tools KNIME. KNIME (Konstanz Information Miner) adalah salah satu alat (tool) yang digunakan dalam bidang data science.
Tools ini merupakan platform analisis data open-source yang dapat digunakan untuk melakukan berbagai tugas dalam analisis data, termasuk preprocessing data, pemodelan statistik, pembuatan model machine learning, visualisasi data, dan lainnya.
Dengan menggunakan KNIME, data scientist dan data analyst dapat mempermudah pekerjaan mereka dalam mengolah, menganalisis, dan memodelkan data secara efisien. Platform ini juga cocok untuk orang-orang yang ingin memulai dengan analisis data karena memiliki antarmuka yang ramah pengguna dan mendukung aliran kerja visual.
Nah, pada artikel kali ini kita akan membahas terkait KNIME sebagai salah satu tools andalan data scientist. So, simak yuk sahabat DQLab!
1. Preprocessing Data
KNIME menyediakan berbagai tools untuk membersihkan, mengubah, dan menggabungkan data. Pengguna nantinya dapat melakukan operasi seperti filtering, data imputation yang hilang, scaling, encoding kategori, dan masih banyak lagi.
Sumber Gambar: GeeksforGeeks
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Pembuatan Model Machine Learning
Dengan menggunakan KNIME, data scientist dapat membuat, melatih, dan mengevaluasi model machine learning. Tools ini mendukung berbagai algoritma machine learning dan integrasi dengan library populer seperti Scikit-Learn, Tensorflow, dan XGBoost.
Sumber Gambar: GitHub
3. Visualisasi Data
KNIME memiliki kemampuan untuk membuat visualisasi data yang interaktif dan informatif. Data scientist dapat membuat grafik, diagram, dan heatmap untuk menjelaskan data yang dimiliki.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
4. Analisis Statistik
KNIME sangat mensupport untuk melakukan berbagai alat dalam analisis statistik. Tools ini mendukung berbagai metode seperti pengujian hipotesis, regresi, principal component analysis, analisis korelasi dan lain-lain.
Yuk belajar bareng bersama DQLab! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Jika kalian terdaftar sebagai member Platinum, kalian bisa mengakses semua modul pembelajaran. Mulai dari R, Python, SQL, dan Excel. Skill kalian akan lebih matang lagi.
Segera lakukan Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi seorang data scientist profesional bersama DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!
Penulis: Reyvan Maulid