Ragam Rekomendasi Tools Data Science
Data science sekarang ini banyak sekali dicari oleh perusahaan, hal ini karena perkembangan teknologi informasi dan digitalisasi yang semakin pesat yang membuat data semakin banyak juga. Data ini diperoleh dari internet, media sosial, maupun sistem informasi dari perusahaan itu sendiri. Membuat banyak sekali perusahaan maupun organisasi yang membutuhkan tenaga ahli yang bisa menganalisis dan juga mengolah data tersebut.
Selain hal tersebut, data science ini sangat penting dalam mengambil sebuah keputusan bisnis. Dengan menggunakan teknik dan juga algoritma data science, perusahaan bisa mengoptimalkan strategi bisnis dan juga meningkatkan efisiensi operasional suatu perusahaan.
Jika kalian ingin mengenal lebih jauh tentang data science ini, kalian bisa memulai dengan mengetahui tools apa saja yang dipakai untuk melakukan data science ini. Pada pembahasan kali ini kita akan melihat tools apa saja yang bisa digunakan. Mari kita simak pembahasannya!
1. Apache Hadoop
Hadoop adalah sebuah kerangka kerja sumber terbuka original untuk memproses terdistribusi dan analisis himpunan data besar pada sebuah kluster. Ekosistem Hadoop mencakup perangkat lunak dan utilitas terkait, seperti Apache Hive, Apache HBase, Spark, Kafka, dan lain sebagainya.
Hadoop ini bisa membantu data scientist dalam eksplorasi dan penyimpanan data dengan mengidentifikasikan kompleksitas data. Desain komputasi terdistribusi Hadoop ini dapat memunkinkannya menangani volume data yang besar, memberikan kekuatan pemrosesan yang lebih besar lagi pada saat menggunakan pemrosesan awal.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Tableau
Tableau adalah sebuah alat visualisasi data yang membantu dalam eksplorasi dan analisis data dengan membuat bagan interaktif, grafik, dan lain sebagainya. Tableau ini bisa terhubung ke dalam kubus OLAP, database, spreadsheet, dan sumber data lainnya. Tableau ini juga mencakup alat analisis lainnya untuk bisa mengamati tren dan juga pola bisnis dengan lebih cepat dibandingkan biasanya.
Tableau ini juga memungkinkan kalian untuk bisa memvisualisasikan data sebelum membuat sebuah model. Kalian bisa membuat suatu diagram, grafik, maupun jenis visualisasi lainnya untuk model ilmu data ataupun pembelajaran mesin dengan menggunakan Tableau.
3. R Programming
R merupakan bahasa pemrograman dan juga lingkungan untuk komputasi statistik dan grafis. Bahasa R ini menyediakan berbagai macam statistik seperti pemodelan linear dan nonlinear, uji statistik klasik, analisis deret waktu, klasifikasi, pengelompokkan, dan sangat bisa untuk dikembangkan.
Bahasa pemrograman ini tidak hanya digunakan oleh para programmer dan developer, tetapi bisa dimanfaatkan untuk pengolahan, analisis, dan visualisasi data. R ini memiliki keunggulan yaitu mampu menganalisis lebih canggih dibandingkan bahasa-bahasa pemrograman lainnya.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
4. Pandas
Pandas adalah salah satu library dari bahasa pemrograman Python sumber terbuka. Pandas ini berguna untuk menangani tugas analisis dan manipulasi data dalam ilmu data dan juga ideal untuk menangani tabel numerik dan juga data dalam deret waktu.
Library Pandas ini memiliki struktur data yang lebih fleksibel yang memungkinkan manipulasi data secara efisien dan juga bisa mempermudah dalam penyajian datanya, sehingga meningkatkan analisis data. Struktur data dasar pada Pandas ini dinamakan dengan DataFrame, yang memudahkan kita untuk membaca sebuah file dengan banyak jenis format seperti file .txt, sv, dan .tsv.
Fitur ini bisa menjadikannya table dan juga bisa mengolah suatu data dengan menggunakan operasi seperti join, distinct, group by, agregasi, dan teknik lainnya yang ada pada SQL.
Sahabat DQ ingin berkarir di bidang data science tapi, tidak memiliki background pendidikan yang linier dengan itu? Sudah mencoba belajar otodidak tapi malahan overdosis materi? Mengingat skill data science terbilang cukup banyak yang wajib dikuasai salah satunya adalah memahami algoritma data science nya hingga tahap penerapannya pada dataset.
Yuk, coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang
Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn.
Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!