Tools Data Science untuk Analisis Data yang Efisien
Data merupakan kumpulan informasi yang diperoleh dengan kumpulan teknik tertentu. Dalam kegiatan penelitian atau suatu kasus tertentu, data merupakan komponen penting. Data yang ada ini tidak dibiarkan begitu saja, melainkan perlu diolah atau dianalisis dengan data science. Namun perlu diperhatikan bahwa dalam penerapannya data science ini memerlukan tools data science untuk membantu memudahkan tugas para praktisi data. Kira-kira apa saja tools data science yang bisa digunakan dan apa saja fungsinya?
Pada proses analisis data, tools data science memiliki peranan penting di dalamnya. Data yang akan dianalisis biasanya data yang berukuran besar dan terdiri dari berbagai struktur. Dengan demikian, tools data science ini perlu dikenali dan dipahami cara penggunaannya. Adapun pemilihan tools data science tergantung dari jenis data serta permasalahan seperti apa yang akan diselesaikan. Nah, pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa tools data science. Yuk, simak bersama-sama!
1. Tableau
Tableau merupakan suatu software data science yang seringkali digunakan untuk proses visualisasi data. Visualisasi data juga termasuk bagian penting dalam proses analisis data dimana hasil analisis ini perlu ditampilkan dalam bentuk visual agar mudah dimengerti pembaca. Selain untuk visualisasi data, Tableau juga dapat memudahkan pengguna dalam mengimpor data dalam berbagai ukuran. Kelebihan Tableau antara lain dapat memberikan visualisasi data yang menarik, tidak melupakan detail, mudah digunakan, dan dapat memproses data dari berbagai sumber.
Baca juga : Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
2. SQL
SQL atau Structured Query Language merupakan salah satu bahasa query yang saat ini sudah cukup populer digunakan oleh praktis data. SQL ini merupakan bahasa yang digunakan dalam proses manajemen database relasional seperti digunakan untuk mengakses, menghapus, membuat, mengubah dan menjalankan query database. Terdapat tiga jenis query database pada SQL yaitu DDL (Data Definition Language), DML (Data Manipulation Language), dan DCL (Data Control Language).
3. Python
Python merupakan bahasa pemrograman yang saat ini sedang naik daun terutama di kalangan praktisi data. Python ini sangat populer dikarenakan memiliki berbagai kelebihan seperti syntax yang mudah dimengerti, dapat digunakan untuk pengolahan data maupun pembuatan website, bersifat open source, menyediakan banyak library, dll. Python pun memiliki beberapa fungsi yang bisa diterapkan dalam dunia industri seperti menyelesaikan permasalahan matematik, membuat penulisan skrip sistem, software development, data analysis, dan machine learning.
4. Hadoop
Hadoop merupakan salah satu framework yang bersifat open source dan sangat efektif dalam penyimpanan database yang sangat besar. Tentunya hal ini cocok dengan ra big data seperti yang kita hadapi saat ini. Oleh karena itu Hadoop pun menjadi salah satu tools favorit bagi para data scientist. Hadoop memiliki cara kerja dengan mendistribusikan dataset yang besar ke dalam beberapa mesin yang berbeda lalu diproses di waktu yang bersamaan. Hadoop memiliki empat modal utama yaitu HDFS (Hadoop Distributed File System), YARN (Yet Another Resource Negotiator), MapReduce, dan Hadoop Common.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Bagaimana? Setelah mengetahui berbagai tool data science rasanya ingin segera mencobanya bukan? Jangan bingung mau kemana, kalian bisa ke DQLab dan langsung coba belajar berbagai tools data science secara live code loh!
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/signup dan nikmati belajar data science DQLab.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita