Pelajari Sekarang, 4 Tools Data Scientist Terpopuler

Untuk bisa menjalankan tugas dengan baik dan menghasilkan model machine learning berkualitas, tentu data scientist perlu menggunakan sejumlah tools pendukung. Setiap tools tentunya memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Bahkan juga memiliki spesifikasi fungsionalitas yang tidak bisa digantikan oleh tools lainnya. 

Oleh karena itu, penting untuk mengenal beberapa tools bagi data scientist sehingga kalian bisa memaksimalkan penggunaannya sesuai fungsi tools tersebut. Dalam artikel kali ini kita akan belajar lebih lanjut empat tools terpopuler yang banyak digunakan data scientist. Apa sajakah tools tersebut? Pelajari langsung pada pembahasan berikut ini!

1. Python

Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang sangat populer di kalangan data scientist. Python memiliki sintaksis yang mudah dipahami dan digunakan oleh para pemula. Python juga memiliki sejumlah besar library dan framework yang kuat untuk analisis data, seperti NumPy, Pandas, dan Matplotlib, yang menyediakan fungsionalitas untuk manipulasi data, analisis statistik, dan visualisasi.

Kemampuan Python untuk berintegrasi dengan berbagai sumber data dan alat analisis data lainnya, membuatnya menjadi pilihan utama bagi para profesional di bidang data science.

Selain itu, Python mendukung pendekatan pemrograman yang modular dan berorientasi objek, sehingga data scientist dapat membangun dan mengelola kode dengan lebih efisien. Kesederhanaan dan fleksibilitas Python juga membuatnya menjadi tools yang ideal bagi data scientist, memungkinkan para praktisi data dengan mudah menganalisis dan memahami data untuk menghasilkan insight yang berharga bagi pengambilan keputusan.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. SQL

SQL, atau Structured Query Language, adalah bahasa pemrograman khusus yang digunakan untuk mengelola dan mengakses database relasional. Sebagai tools data scientist, SQL memudahkan praktisi data untuk melakukan query terhadap data dengan efisien dan mengekstrak informasi yang relevan dari database.

Dengan SQL, data scientist dapat membuat perintah-perintah untuk mengambil, menyusun, dan menggabungkan data dari tabel-tabel yang berbeda, serta melakukan operasi agregasi seperti penghitungan rata-rata, jumlah, atau nilai maksimum/minimum.

Kemampuan SQL untuk menyaring dan menyortir data mempermudah proses analisis data, sehingga data scientist dapat memperoleh insight yang dibutuhkan dari kumpulan data yang besar dan kompleks. Selain itu, SQL juga mendukung pengelolaan dan pemeliharaan database, termasuk pembuatan, pembaruan, dan penghapusan data.

Data scientist dapat menggunakan SQL untuk mendefinisikan struktur basis data, mengubah skema, dan menjalankan transaksi database. Sebagai tools fundamental di dunia data science, SQL berperan dalam memastikan akses yang efisien dan efektif terhadap informasi yang diperlukan untuk pengambilan keputusan.

3. Apache Spark

Apache Spark adalah framework open-source yang dirancang untuk memproses dan menganalisis data secara distribusi, cepat, dan efisien. Sebagai tools bagi data scientist, Apache Spark dapat menangani komputasi paralel di atas data yang sangat besar.

Spark menyediakan interface pemrograman yang kaya, termasuk dalam bahasa Scala, Java, Python, dan R, yang memungkinkan data scientist untuk mengimplementasikan algoritma analisis data kompleks dengan lebih mudah. Dengan model pemrosesan in-memory, Spark dapat mempercepat proses analisis data hingga beberapa kali lipat dibandingkan dengan solusi pemrosesan data tradisional.

Selain itu, Apache Spark menyediakan modul-modul library yang luas, seperti Spark SQL, Spark MLlib, dan Spark Streaming, yang mendukung berbagai kebutuhan data science, mulai dari analisis data batch hingga machine learning dan pemrosesan streaming.

Spark SQL memungkinkan data scientist untuk menjalankan query SQL langsung pada data, sementara MLlib menyediakan algoritma machine learning yang dapat diaplikasikan pada data besar. Dengan integrasi yang baik dengan berbagai sumber data, termasuk Hadoop Distributed File System (HDFS), Apache Spark memberikan fleksibilitas bagi data scientist untuk mengatasi tantangan analisis data skala besar dengan cara yang efisien.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

4. Tensorflow

TensorFlow adalah framework open-source yang dikembangkan oleh Google untuk keperluan machine learning dan deep learning. Sebagai tools data scientist, TensorFlow memberikan lingkungan yang kuat dan fleksibel untuk membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning.

Pusat dari TensorFlow adalah representasi data dalam bentuk tensor, struktur data multidimensional yang memungkinkan efisiensi komputasi paralel, sangat cocok untuk tugas-tugas seperti pengolahan gambar, pengenalan suara, dan analisis data berdimensi tinggi.

TensorFlow menyediakan interface yang mudah digunakan untuk mengembangkan model machine learning, terutama dalam lingkungan Python. Dengan dukungan yang luas dari komunitas dan industri, TensorFlow memiliki ekosistem modul dan alat pendukung yang kaya, seperti Keras (yang sekarang menjadi bagian integral dari TensorFlow) untuk memfasilitasi pembuatan dan pelatihan model dengan lebih mudah.

Kemampuan untuk menjalankan komputasi pada berbagai perangkat keras, termasuk CPU, GPU, dan TPU (Tensor Processing Unit), membuat TensorFlow menjadi pilihan utama bagi data scientist yang berfokus pada pengembangan model machine learning canggih dengan skala dan kompleksitas yang tinggi.

Tentunya untuk bisa menggunakan sejumlah tools di atas, kalian perlu memahami dasar-dasar pemrograman dan konsep data science terlebih dahulu. Tujuannya agar ketika ada error dan masalah lain selama menggunakan tools tersebut, kalian tetap bisa menanganinya dengan baik.

Nah, kalian bisa mulai belajar di 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. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya