GEBYAR DISKON 95%+10%! KEJUTAN SPESIAL KEMERDEKAAN
Belajar Data Science 6 Bulan Bareng Ahli Bersertifikat hanya Rp. 170K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 2 Hari 6 Jam 49 Menit 32 Detik 

Tools Data Scientist Paling Relate di 2021!

Belajar Data Science di Rumah 27-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/72498509921a5f13e4a48342cace8685_x_Thumbnail800.jpg

Seorang Data Scientist bertanggung jawab untuk mengekstraksi, memanipulasi, pra-pemrosesan, dan menghasilkan prediksi dari data. Untuk melakukannya, ia membutuhkan berbagai alat statistik dan bahasa pemrograman.


Ilmu Data telah muncul sebagai salah satu bidang paling populer di abad ke-21. Perusahaan mempekerjakan Ilmuwan Data untuk membantu mereka mendapatkan wawasan tentang pasar dan meningkatkan produk mereka. Ilmuwan Data bekerja sebagai pengambil keputusan dan sebagian besar bertanggung jawab untuk menganalisis dan menangani sejumlah besar data tidak terstruktur dan terstruktur. Untuk melakukannya, dia membutuhkan berbagai alat dan bahasa pemrograman untuk Ilmu Data untuk memperbaiki hari seperti yang dia inginkan. Berikut beberapa alat ilmu data yang digunakan untuk menganalisis dan menghasilkan prediksi. 


Lalu apa saja tools data scientist paling relate di 2021?


1. SAS

Ini adalah salah satu alat ilmu data yang dirancang khusus untuk operasi statistik. SAS adalah perangkat lunak berpemilik sumber tertutup yang digunakan oleh organisasi besar untuk menganalisis data. SAS menggunakan bahasa pemrograman dasar SAS yang untuk melakukan pemodelan statistik.


Ini banyak digunakan oleh para profesional dan perusahaan yang bekerja pada perangkat lunak komersial yang andal. SAS menawarkan banyak perpustakaan dan alat statistik yang dapat sahabat data gunakan sebagai Ilmuwan Data untuk memodelkan dan mengatur data mereka. Meskipun SAS sangat andal dan mendapat dukungan kuat dari perusahaan, SAS sangat mahal dan hanya digunakan oleh industri yang lebih besar. Juga, SAS tidak ada artinya dibandingkan dengan beberapa alat yang lebih modern yang open-source. Selain itu, ada beberapa perpustakaan dan paket di SAS yang tidak tersedia dalam paket dasar dan dapat memerlukan peningkatan yang mahal.


Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan


2. MATLAB

MATLAB adalah lingkungan komputasi numerik multi-paradigma untuk memproses informasi matematika. Ini adalah perangkat lunak sumber tertutup yang memfasilitasi fungsi matriks, implementasi algoritmik, dan pemodelan statistik data. MATLAB paling banyak digunakan dalam beberapa disiplin ilmu. Dalam Ilmu Data, MATLAB digunakan untuk mensimulasikan jaringan saraf dan logika fuzzy. Menggunakan perpustakaan grafis MATLAB, sahabat data dapat membuat visualisasi yang kuat. MATLAB juga digunakan dalam pemrosesan gambar dan sinyal.


Ini menjadikannya alat yang sangat serbaguna bagi Ilmuwan Data karena mereka dapat mengatasi semua masalah, mulai dari pembersihan dan analisis data hingga algoritme Pembelajaran Mendalam yang lebih canggih. Selain itu, integrasi MATLAB yang mudah untuk aplikasi perusahaan dan sistem tertanam menjadikannya alat Ilmu Data yang ideal. Ini juga membantu dalam mengotomatisasi berbagai tugas mulai dari ekstraksi data hingga penggunaan kembali skrip untuk pengambilan keputusan. Namun, ia menderita keterbatasan sebagai perangkat lunak berpemilik sumber tertutup.


3. Excel

Mungkin alat Analisis Data yang paling banyak digunakan. Microsoft mengembangkan Excel sebagian besar untuk perhitungan spreadsheet dan hari ini, banyak digunakan untuk pemrosesan data, visualisasi, dan perhitungan kompleks. Excel adalah alat analisis yang kuat untuk Ilmu Data. Meskipun telah menjadi alat tradisional untuk analisis data, Excel masih memiliki keunggulan. Excel hadir dengan berbagai rumus, tabel, filter, pemotong, dll. sahabat data juga dapat membuat fungsi dan rumus kustom sahabat data sendiri menggunakan Excel. Meskipun Excel bukan untuk menghitung data dalam jumlah besar, Excel masih merupakan pilihan ideal untuk membuat visualisasi data dan spreadsheet yang kuat.


sahabat data juga dapat menghubungkan SQL dengan Excel dan dapat menggunakannya untuk memanipulasi dan menganalisis data. Banyak Ilmuwan Data menggunakan Excel untuk pembersihan data karena menyediakan lingkungan GUI yang dapat berinteraksi untuk pra-proses informasi dengan mudah.


4. ggplot2

ggplot2 adalah paket visualisasi data tingkat lanjut untuk bahasa pemrograman R. Pengembang membuat alat ini untuk menggantikan paket grafik asli R dan menggunakan perintah yang kuat untuk membuat visualisasi yang terkenal. Ini adalah perpustakaan yang paling banyak digunakan yang digunakan Ilmuwan Data untuk membuat visualisasi dari data yang dianalisis. Ggplot2 adalah bagian dari rapiverse, sebuah paket dalam R yang dirancang untuk Ilmu Data.


Salah satu cara di mana ggplot2 jauh lebih baik daripada visualisasi data lainnya adalah estetika. Dengan ggplot2, Ilmuwan Data dapat membuat visualisasi yang disesuaikan untuk terlibat dalam penceritaan yang ditingkatkan. Dengan menggunakan ggplot2, sahabat data dapat membuat anotasi data dalam visualisasi, menambahkan label teks ke titik data, dan meningkatkan ketangguhan grafik sahabat data. sahabat data juga dapat membuat berbagai gaya peta seperti choropleths, cartograms, hexbins, dll. Ini adalah alat ilmu data yang paling banyak digunakan.


5. Jupyter

Project Jupyter adalah alat sumber terbuka berbasis IPython untuk membantu pengembang dalam membuat perangkat lunak sumber terbuka dan mengalami komputasi interaktif. Jupyter mendukung banyak bahasa seperti Julia, Python, dan R. Ini adalah alat aplikasi web yang digunakan untuk menulis kode langsung, visualisasi, dan presentasi. Jupyter adalah alat yang sangat populer yang dirancang untuk memenuhi persyaratan Ilmu Data.


Ini adalah lingkungan yang dapat berinteraksi di mana Ilmuwan Data dapat melakukan semua tanggung jawab mereka. Ini juga merupakan alat yang ampuh untuk mendongeng karena berbagai fitur presentasi hadir di dalamnya. Menggunakan Notebook Jupyter, seseorang dapat melakukan pembersihan data, komputasi statistik, visualisasi, dan membuat model pembelajaran mesin prediktif. Ini adalah 100% open-source dan, oleh karena itu, bebas biaya. Ada lingkungan Jupyter online yang disebut Collaboratory yang berjalan di cloud dan menyimpan data di Google Drive.

Baca juga : https://www.dqlab.id/yuk-ketahui-3-jenis-algoritma-artificial-intelligence-di-dunia-industri 


5. Belajar Data Analis From 0 To Hero!

Hi Sahabat Data, ada track data analis yang melatih kamu dalam menentukan langkah langkah melakukan analisa data dengan tepat bersama DQLab . Belajar mengolah data dengan data industri dengan mudah dan anti ribet. Mulai dari pengenalan hingga pengolahan data tingkat advanced. Yuk kapan lagi belajar anti ribet dengan live code editor dan mudah dimengerti. Lakukan registrasi sekarang!






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 :