Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Tools Data Science Berdasarkan Profesi, Apa Saja?

Belajar Data Science di Rumah 25-Februari-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9673f81a26f179a56503c60418a115ea_x_Thumbnail800.jpeg

Tools data science merupakan salah satu alat yang dapat digunakan untuk efisiensi kerja bagi seseorang yang berkecimpung dalam dunia data science. Beda tools pastinya beda juga fungsi dan tujuannya. Terkadang setiap orang memiliki preferensi tertentu dalam memilih tools mana yang ingin digunakan untuk pengolahan data. Misalnya bahasa pemrograman R lebih dikhususkan pada analisis data statistik dan visualisasi data baik sederhana maupun yang rumit sekalipun. Contoh lagi, bahasa Julia yang biasanya diperuntukkan dalam operasi komputasi numerik dan juga analisis statistik. 


Setiap tools data science punya plus dan minusnya masing-masing. Misalnya ada dua tools yang ingin digunakan, namun keduanya sama-sama powerful ketika digunakan dalam pengolahan data. Bisa jadi satu tools memiliki keunggulan dalam hal penyajian sintaks yang sederhana, ada juga sintaksnya yang rumit tapi unggul dalam segi output yang dihasilkan. Tools data science banyak digunakan dalam berbagai profesi di ranah industri data. Mulai dari business analyst, data analyst, data scientist, data engineer dan lain-lain, mereka memiliki preferensi dan standar untuk menggunakan tools sesuai dengan kebutuhan profesi mereka.


Lantas, tools apa saja yang biasanya digunakan di beberapa profesi data science? Kita akan bahas lebih lanjut melalui postingan berikut ini. 


1. Database Administrator: Ruby dan MySQL

Kita masuk ke profesi yang pertama yaitu database administrator. Posisi ini bertugas untuk menyimpan dan mengelola data perusahaan dengan menggunakan jenis perangkat lunak khusus. Seorang database administrator akan memastikan bahwa data-data yang ada dalam perusahaan tadi tersedia tersimpan dengan baik dan aman agar tidak hilang atau diakses oleh orang-orang yang tidak memiliki kepentingan. Posisi database administrator ini sekarang banyak dicari pada berbagai jenis industri seperti perbankan, rumah sakit, asuransi, desain sistem komputer dan perusahaan jasa terkait.


Data Science


Adapun tools yang biasanya dipakai oleh seorang database administrator adalah Ruby dan MySQL. MySQL merupakan salah satu sistem manajemen database yang bersifat open-source yang menggunakan perintah dasar atau bahasa pemrograman yang berupa structured query language (SQL). Sedangkan Ruby merupakan salah satu bahasa pemrograman dengan sintaks yang sederhana. Dengan kesederhanaan ini, pekerjaan database administrator menjadi lebih mudah. 


Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!


2. Ahli Statistika: R dan MATLAB

Ahli statistika merupakan profesi yang bertugas untuk mengumpulkan dan menganalisis data sekaligus membantu untuk memecahkan masalah dalam bisnis, teknik, kesehatan maupun bidang lainnya. Adapun tahapan yang biasanya dilakukan oleh seorang ahli statistik yaitu melakukan pengumpulan data, evaluasi, interpretasi, dan penyajian data kuantitatif. Dalam menunjang pekerjaannya, ahli statistik menggunakan tools-tools untuk mempermudah mereka dalam melakukan analisis. Tools yang biasanya dipakai yaitu R dan MATLAB.


Data Science


MATLAB merupakan salah satu tools yang dirancang khusus untuk ilmuwan dan ahli statistik untuk melakukan permodelan, sikulasi, analisis, eksplorasi, visualisasi data. Pengguna dapat memecahkan beberapa persoalan komputasi teknis misalnya formulasi matriks, vektor, dan operasi matematika lainnya. MATLAB juga dikenal sebagai salah satu sistem interaktif yang elemen data dasarnya adalah array dan tidak memerlukan dimensi. 


Sedangkan R merupakan program komputasi statistika dan grafis. Saat ini R sudah dikenal luas sebagai salah satu powerful software untuk analisis data. R dibuat dengan tujuan awal untuk komputasi statistika dan grafis. Awalnya digunakan oleh para ilmuwan dalam riset mereka dan para akademisi. Namun seiring perkembangan teknologi, cakupan kemampuan R sebagai bahasa pemrograman menjadi jauh lebih luas.


3. Data Analyst: Microsoft Excel dan SQL

Data analyst bertugas untuk menganalisis data numerik, mengolah dan menerjemahkan data yang ada ke dalam uatu laporan yang bisa dipahami oleh perusahaan. Data yang sudah diolah ini nantinya akan digunakan untuk membantu perusahaan dalam membuat keputusan yang bermanfaat. Dalam melakukan pekerjaannya, data analyst menggunakan tools analisis data ketika meneliti dan menganalisis informasi. Tools yang biasanya digunakan oleh data analyst adalah Microsoft Excel dan SQL.


Data Science


Microsoft Excel adalah aplikasi untuk otomatisasi manipulasi data dalam berbagai bentuk, seperti rumus, perhitungan dasar, manipulasi data, pembuatan tabel, grafik hingga pengelolaan data. Maka tidak heran jika Excel sering digunakan untuk keperluan manajemen bisnis. Karena aplikasi ini sangat lengkap dan sangat penting dalam proses pengolahan data perusahaan. Sedangkan SQL atau Standard Query Language adalah bahasa pemrograman yang digunakan dalam mengakses, mengubah, dan memanipulasi data yang berbasis relasional.


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


4. Data Scientist: Python dan Julia

Tugas data scientist yaitu untuk menganalisis jumlah besar informasi mentah untuk menemukan pola yang akan membantu dalam meningkatkan kemampuan perusahaan dan memiliki pertimbangan dalam pengambilan keputusan yang lebih baik. Seorang data scientist perlu memiliki pemahaman dalam bahasa pemrograman. Contoh dari bahasa pemrogramannya yaitu Python dan Julia. 


Data Science


Python adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan dalam aplikasi web, pengembangan perangkat lunak, ilmu data, dan machine learning (ML). Data Scientist menggunakan Python karena efisien dan mudah dipelajari serta dapat dijalankan di berbagai platform. Perangkat lunak Python dapat diunduh secara gratis, terintegrasi baik dengan semua tipe sistem, dan meningkatkan kecepatan pengembangan. 


Sedangkan Julia adalah bahasa pemrograman high performa, dan dinamis yang condong ke komputasi teknis, numerik, dan statistik. Ini juga telah menjadi bahasa populer untuk pemrograman sehari-hari atau umum, serta pengembangan web yang cepat.


5. Data Engineer: Apache Hive dan Apache Spark

Tugas penting dari seorang Data Engineer adalah mengembangkan arsitektur dari data warehouse yang telah dianalisa. Data yang sudah dikumpulkan, diolah, dan dibersihkan selanjutnya dimasukkan ke dalam data warehouse. Data Engineer bertugas merancang alur penyimpanan data yang akan digunakan pada software dengan menerapkan struktur model menggunakan DFD, ERD, dan arsitektur data warehouse lainnya. Dari sini, mereka membutuhkan tools untuk mendukung perancangan arsitektur data yaitu Apache Hive dan Spark.


Data Science


6. Business Analyst: Tableau dan Power BI

Terakhir yaitu Business Analyst. Profesi ini bertugas untuk membantu sebuah bisnis dalam menganalisis proses, sistem, produk, dan layanan melalui data analysis. Mereka menggunakan data dalam menghadirkan wawasan bisnis sekaligus merekomendasikan keputusan untuk perubahan dari bisnis itu sendiri. Ada dua tools pendukung yang biasanya dipakai oleh seorang business analyst yaitu Tableau dan Power BI.


Data Science


Tableau adalah tools visualisasi data yang dikhususkan untuk keperluan intelijen bisnis (business intelligence). Fungsi dari Tableau adalah mempercepat pembuatan visualisasi interaktif dari pengolahan data tertentu. Fitur penting dari Tableau adalah kemampuannya untuk berinteraksi dengan database, spreadsheet, dan OLAP (Online Analytical Processing). Sedangkan Power BI merupakan software yang bertugas mengolah data lebih detail dan menampilkan secara interaktif. Melalui aplikasi ini, kamu dapat memvisualisasikan data yang telah dimasukkan menjadi lebih powerful.


Ngomong-ngomong soal data science, profesi data tidak hanya bisa dicapai oleh orang yang berlatar belakang IT, namun non IT juga bisa loh menjadi praktisi data. DQLab adalah lembaga kursus data science yang menawarkan pembelajaran terstruktur dan fokus pada pengembangan skill data science. 


Banyak keuntungan yang bisa kamu dapatkan yaitu belajar bersama ahli data, sertifikat gratis setiap penyelesaian modul, project-project dengan kasus yang sering ditemui di dunia data, serta job opportunity sebagai praktisi data. Yuk, daftar di DQLab.id sekarang dan dapatkan akses gratis modul Python dan R!


Penulis: Reyvan Maulid 




Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login