Tools Data Science untuk Menggali Kekuatan di Balik Data

Data Science merupakan ilmu yang menjadi kunci untuk beradaptasi dengan teknologi yang terus berkembang. Perkembangan teknologi ini diikuti dengan era data-driven, dimana keputusan yang diambil oleh pemangku kebijakan dalam organisasi atau perusahaan akan dilandasi oleh data.

Era data-driven ini membuka banyak profesi baru yang berkaitan dengan data, namun tentu saja mereka yang tertarik untuk menempati posisi tersebut harus menguasai ilmu Data Science secara mumpuni.

Pengolahan data mentah hingga bisa menjadi sumber informasi akan menjadi lebih mudah dengan bantuan ilmu Data Science. Penggunaan ilmu Data Science ini tidak hanya digunakan dalam hal teori saja, namun juga secara teknis.

Sehingga dalam penerapannya, kita akan menemukan beberapa tools Data Science yang akan mempermudah analisis data. Dalam artikel ini, kita akan membahas 4 tools yang cukup sering digunakan oleh praktisi data. Apa saja ya? Yuk, simak pembahasannya!

1. Python: Swiss Army Knife Data Science

Python adalah bahasa pemrograman yang sangat populer di berbagai bidang, termasuk di dunia Data Science. Dikenal sebagai "Swiss Army Knife" Data Science, Python memiliki berbagai library yang kuat seperti NumPy, Pandas, dan Matplotlib yang memudahkan pengolahan, analisis, serta visualisasi data. 

Salah satu kelebihan Python adalah kemampuannya yang fleksibel. Kita bisa memanfaatkannya untuk menyelesaikan berbagai tugas dalam Data Science, termasuk eksplorasi data, analisis statistik, machine learning, dan lebih banyak lagi.

Kelebihan lainnya, coding Python termasuk coding yang mudah untuk dibaca dan ditulis kembali karena menggunakan bahasa yang lebih mirip dengan bahasa manusia, atau yang dikenal dengan istilah high level programming language.

Selain itu, Python juga memiliki komunitas yang besar dan dukungan yang kuat, sehingga menjadikannya pilihan pertama dalam toolbox Data Scientist.

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

2. SQL: Menggali Harta Karun dalam Basis Data

Structured Query Language (SQL) juga termasuk salah satu tool penting dalam Data Science untuk mengelola dan mengambil data dari basis data relasional. Tidak bisa dipungkiri, akses ke data adalah kunci dalam Data Science, dan SQL memungkinkan kita untuk melakukan query dan analisis data dengan efisien.

SQL menjadi sangat penting dikuasai dalam konteks data bisnis. Selain itu organisasi juga menyimpan data mereka dalam DBMS (Database Management System) seperti MySQL, PostgreSQL, atau Microsoft SQL Server yang menggunakan bahasa SQL.

Data Scientist akan menggunakan SQL untuk menjalankan query yang rumit, menggabungkan data dari berbagai tabel, dan merancang laporan yang menarik.

3. Apache Spark: Memproses Big Data dengan Kecepatan Kilat

Pict by Databricks

Dalam dunia Data Science modern, data yang ada kerap kali berukuran sangat besar dan kompleks. Disinilah Apache Spark menjadi sangat dibutuhkan. Apache Spark merupakan framework yang bersifat open-source yang dirancang untuk pemrosesan data besar (big data) dengan kecepatan kilat.

Tool ini menawarkan kinerja yang jauh lebih baik dibandingkan dengan pendahulunya, yaitu Hadoop MapReduce. Salah satu keunggulan Spark adalah kemampuannya untuk mengelola flow data secara real-time, yang sangat berguna dalam analisis data yang dinamis.

Tools ini juga memiliki library machine learning yang kuat, MLlib, yang memudahkan pengembangan model prediktif di atas data besar.

4. Tableau: Visualisasi Data yang Kuat dan Intuitif

Tableau adalah salah satu tool populer dalam visualisasi data. Dengan interface yang intuitif, bahkan pengguna tanpa background teknis pun dapat dengan mudah membuat visualisasi yang menarik.

Tableau memungkinkan kita untuk membuat dashboard yang bersifat interaktif serta report yang bisa memberikan wawasan langsung dari data.

Salah satu fitur hebat dari Tableau adalah konektivitasnya yang luas dengan berbagai sumber data, termasuk basis data, file Excel, dan bahkan API web. Tableau sangat memungkinkan kita untuk menggabungkan data dari berbagai sumber dan menciptakan visualisasi yang komprehensif.

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

Tools Data Science seperti Python, SQL, Apache Spark, dan Tableau adalah pondasi dalam dunia Data Science. Dengan kombinasi keempat tools tersebut, seorang Data Scientist dapat mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data dengan efisien dan efektif.

Sebagai langkah awal agar bisa menerapkan ilmu Data Science di berbagai bidang, kamu bisa mencoba untuk mempelajari Data Science dengan menggunakan modul yang telah disediakan oleh DQLab. 

DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri