FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 76 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 4 Jam 36 Menit 1 Detik 

Tools Data Science Paling Digunakan di 2023

Belajar Data Science di Rumah 16-Januari-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/177337abe1acf589784a09ba72d51d33_x_Thumbnail800.jpeg

Data Science merupakan cabang ilmu terpopuler pada abad ke-21. Kondisi ini membuat kalangan Data Enthusiast (penggiat data) dan para pemula di bidang data mulai menggeluti bidang ini dan mulai belajar Data Science sebagai skill yang perlu digali. Banyak perusahaan mulai merekrut calon Data Scientist dengan persyaratan tertentu. 


Salah satunya adalah wajib menguasai satu atau beberapa tools Data Science ketika calon kandidat ingin berkarir di ranah industri data. Seperti yang kita tahu bahwa tugas dari Data Scientist sendiri bertanggung jawab untuk melakukan ekstraksi data, manipulasi data, prediksi dan anomali data dengan bantuan tools Data Science yang digunakan sehari-hari. Tanpa bantuan tools tersebut, tugas Data Scientist juga tidak akan bisa bekerja maksimal.


Tools Data Science digunakan untuk menganalisis data, membuat visualisasi data yang estetik, membuat model prediktif dengan menggunakan algoritma machine learning, maupun keperluan lain dalam bidang Data Science.


Sebagian besar software maupun aplikasi biasanya menawarkan fungsionalitas, kelebihan dan keunggulan pada masing-masing alat sesuai dengan kebutuhan mereka. Lalu apa saja tools Data Science yang paling relate di 2023? Yuk kita bahas!


1. Apache Spark

Apache Spark adalah sebuah framework komputasi yang dapat digunakan untuk mengakses data, memproses data, menanyakan data serta menganalisis Big Data. Fitur-fitur dalam Apache Spark akan sangat membantu para data engineer dalam pemrosesan big data. Apache Spark ini memproses data melalui in-memory, sehingga waktu pemrosesannya lebih cepat.


Data Science


Selain itu Apache Spark ini tergolong yang mudah digunakan serta dilengkapi dengan beberapa komponen pendukungnya. Apache Spark ini tergolong framework yang pemrosesannya cepat serta mudah digunakan. Di belakang itu, terdapat beberapa komponen pendukung yang ada pada Apache Spark antara lain Bahasa Pemrograman (Scala, R, Java, Python), Library (Spark SQL, MLlib, Graphx, Streaming), Engine (Spark Core), Cluster Management (Hadoop Yarn, Apache Mesos, Spark Scheduler).


Baca juga : Membandingkan 2 Algoritma Data Science Populer 2023


2. Microsoft Azure

Microsoft Azure, atau yang sebelumnya dikenal sebagai Windows Azure adalah platform cloud computing publik milik perusahaan Microsoft. Aplikasi ini menyediakan berbagai layanan cloud, seperti komputasi, tools analisis, ruang penyimpanan data, hingga networking. Pengguna aplikasi dapat memilih untuk mengembangkan dan menskalakan aplikasi baru, atau menjalankan aplikasi yang ada di cloud publik dari Microsoft Azure.


Data Science


Microsoft Azure menawarkan empat bentuk komputasi cloud yang berbeda, dari infrastructure as a service (IaaS), platform as a service (PaaS), software as a service (SaaS), hingga layanan tanpa server.


Berikut sejumlah manfaat yang didapatkan jika menggunakan Microsoft Azure sebagai tools data warehouse:

  • Menerapkan backup data. Sebagai solusi berbasis cloud, Microsoft Azure dapat mencadangkan data perusahaan dengan hampir semua bahasa di dunia, pada OS apa pun, dan dari lokasi mana pun. Perusahaan juga bisa menentukan frekuensi dan jadwal untuk backup data.

  • Mampu menjadi hosting serta mengembangkan aplikasi web dan seluler. Microsoft Azure dapat menjadi aplikasi pilihan developer untuk sebuah tool yang otonom dan adaptif dengan manajemen patch, AutoScale, dan sistem terintegrasi. Dengan adanya pengelolaan patch otomatis untuk tiap mesin virtual, perusahaan dapat menghemat waktu ketika mengelola infrastruktur dan lebih fokus pada pengembangan aplikasi mereka. 

  • Berinovasi dengan solusi industri IoT. Para analis dapat menyambungkan perangkat mereka ke cloud menggunakan solusi yang telah terintegrasi dengan infrastruktur yang ada. Setelah itu, analis dapat mulai mengumpulkan data baru yang berkaitan. Dalam Azure IoT Hub, analis dapat memantau dan mengelola miliaran perangkat dan mendapatkan wawasan untuk membantu para pemangku kepentingan membuat keputusan bisnis yang lebih baik.


3. Google Data Studio

Data Science

Google Data Studio juga merupakan salah satu tools visualisasi data yang merupakan produk dari Google. Tools ini juga bersifat less coding, sehingga kita bisa membuat visualisasi dengan melakukan drag & down saja. Kita juga akan disajikan dengan berbagai pilihan chart yang bisa digunakan. Sama hal nya dengan produk google seperti google doc, data yang digunakan pada Google Data Studio juga secara real time. Sehingga jika datanya mengalami perubahan, maka visualisasi nya juga akan berubah.


4. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook adalah aplikasi web gratis yang dapat digunakan dalam tiga bahasa pemrograman yaitu Julia (Ju), Python (Py), dan R. Oleh karena itu tools ini sangat populer di bidang Data Science karena ketiga bahasa pemrograman tersebut sering digunakan oleh praktisi data.


Salah satu implementasi Jupyter Notebook adalah digunakan dalam tahap manipulasi data. Terkadang proses manipulasi data membutuhkan fungsi atau syntax yang cukup kompleks. Jupyter Notebook memiliki keunggulan kecepatan pemrosesan data sehingga aktivitas tersebut dapat dengan mudah dilakukan.


Data Science


Jupyter Notebook juga memiliki interface yang sederhana dan ramah bagi pemula. Sehingga sangat cocok untuk Sahabat DQ yang baru mempelajari ilmu Data Science. Menariknya lagi, kita dapat melihat secara langsung coding dan output yang diberikan dalam tampilan yang sama sehingga sangat mudah untuk mengidentifikasi jika ada kesalahan atau kebutuhan perubahan.


Kita juga dapat menambahkan catatan pengantar seperti halnya notebook pada coding yang kita buat, sehingga akan membantu dalam memahami alur pemrograman yang sedang berlangsung. Inilah yang menjadi alasan terkadang Jupyter Notebook sangat direkomendasikan untuk kebutuhan kolaborasi dengan tim data di industri.


5. Google BigQuery

BigQuery adalah data warehouse yang dirilis oleh Google. Salah satu keutamaan dari Data Warehouse ini adalah scalability atau kemampuannya untuk menangani pertumbuhan yang tinggi. Selain itu, BigQuery juga serverless dan sudah memiliki built-in query engine. Dengan query engine tersebut, BigQuery mampu mengolah query SQL hingga ukuran terabyte dalam waktu beberapa detik saja. Tools ini akan memberikan akses langsung ke infrastruktur IT canggih Google. Selain itu, kalian juga bisa menggunakan berbagai client library seperti Java, .NET, atau Python. 


Data Science


BigQuery memiliki beberapa fitur pelengkap yang bisa digunakan juga. Berikut beberapa fitur tersebut:

  • BigQuery ML. BigQuery ML merupakan fitur untuk membangun dan mengoperasikan model machine learning.

  • BigQuery Omni. BigQuery Omni merupakan tool multi-cloud analytics untuk analisis data. Kalian bisa bebas menggunakan data dari Google Cloud, Amazon Web Services (AWS), dan Azure cukup dari satu dashboard. Dengan menggunakan BigQuery Omni, Sahabat DQ bisa bekerja lebih produktif dengan biaya yang lebih rendah.

  • BigQuery BI Engine. BigQuery BI Engine dari Google digunakan untuk analisis dataset kompleks dalam ukuran yang besar. Fitur ini sudah terintegrasi dengan Google Data Studio dan tool BI lainnya.

  • BigQuery GIS. Fitur ini menggabungkan arsitektur serverless BigQuery dengan geospatial analysis.


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


Penggunaan tools Data Science merupakan salah satu hal yang perlu dikuasai oleh Data Scientist. Data Scientist umumnya menganalisis data yang berukuran besar dan sangat kecil kemungkinannya jika dilakukan menggunakan cara manual tanpa bantuan software apapun.


Kalian bisa mencoba belajar menggunakan beberapa tools Data Scientist seperti Python dan SQL di DQLab. 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 dan nikmati belajar Data Science DQLab.


Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :