SAVETEMBER HEMAT MAKSIMAL! DISC. 95%
Belajar Data 6 Bulan HANYA Rp. 149K!
0 Hari 2 Jam 59 Menit 43 Detik

Top 5 Tools Data Science 2023 & Keunikannya

Belajar Data Science di Rumah 15-April-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/0f4044115062314696a405745a34be03_x_Thumbnail800.jpeg

Data science telah menjadi bidang yang semakin penting di berbagai industri. Bahkan di era digital saat ini, hampir semua perusahaan mengumpulkan jumlah data yang besar dan kompleks Sehingga memerlukan proses analisis yang tepat untuk mendapatkan insight atau informasi yang berguna pada pengambilan strategi dan keputusan yang efektif. Oleh karena itu, penggunaan tools data science menjadi sangat penting dalam mengolah data dan menghasilkan informasi yang akurat.


Tools data science, seperti Python, R, SQL, Excel, dan Tableau, memiliki keunggulan dan keunikannya masing-masing dalam mengolah data, melakukan analisis, dan membuat visualisasi. Dalam bidang data science, penggunaan tools yang tepat akan membantu praktisi data mengolah data dengan tepat dan menghasilkan output yang dapat dipahami dengan mudah. Nah, kali ini akan dibahas lebih detail 5 tools data science tersebut beserta keunikannya masing-masing. Yuk cari tahu lebih dalam di pembahasan berikut!


1. Python

Data Science

Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling sering digunakan dalam bidang Data Science. Keunikannya dalam pengolahan data terdapat pada kemampuan dalam mengolah data dengan berbagai format. Bahkan dari tipe data terstruktur hingga tidak terstruktur. Python juga memiliki library pilihan yang bisa digunakan sesuai kebutuhan. Misalnya NumPy, Pandas, dan Scikit-learn yang memudahkan kalian dalam mengolah data, menganalisis, dan memvisualisasikannya.


Tidak hanya itu, Python juga dapat dimanfaatkan untuk modeling Machine Learning dan AI. Python digunakan dalam pengembangan model Machine Learning dan Deep Learning, serta kerangka lainnya seperti TensorFlow, Keras, dan PyTorch. Dengan menggunakan tools ini, kalian dapat membangun model Machine Learning dan AI dengan mudah dan efisien.


Menariknya Python juga memiliki kemampuan dalam pengolahan gambar dan suara, bahkan pengolahan bahasa alami. Sehingga tidak heran jika Python menjadi pilihan yang tepat bagi para Data Scientist yang ingin memperluas kemampuan pengolahan data dan pengembangan model Machine Learning dan AI.


Baca juga : Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis 


2. Bahasa R 

Data Science

R adalah bahasa pemrograman yang sangat populer di bidang statistik dan visualisasi data. R memiliki keunggulan dalam mengolah data dan menganalisisnya secara efektif. R memiliki banyak library yang tersedia, seperti ggplot2 dan dplyr, yang memudahkan kalian membuat visualisasi data dan melakukan analisis statistik.


Selain itu, R juga memiliki kemampuan dalam Machine Learning dan AI. Meskipun tidak seunggul Python, bahasa pemrograman ini bisa digunakan untuk pemula agak memahami machine learning secara mendasar. Beberapa library yang digunakan untuk pengembangan model Machine Learning dan AI di antaranya caret, randomForest, dan xgboost. 


R juga memiliki kemampuan dalam analisis data spasial dan waktu, serta pemodelan yang kompleks. Oleh karena itu, R menjadi pilihan yang tepat bagi para Data Scientist yang ingin memanfaatkan kemampuan statistik dan visualisasi data dalam pengembangan model Machine Learning dan AI.


3. SQL

Data Science

SQL atau Structured Query Language adalah bahasa pemrograman yang khusus digunakan untuk mengakses, mengelola, dan mengambil data dari database relasional. Keunikannya terletak pada kemampuan SQL dalam mengolah data relasional, di mana data diorganisasi dalam bentuk tabel dan saling terhubung satu sama lain.


Kemampuan SQL dalam query data juga menjadi keunggulan utama. Kalian dapat dengan mudah mengekstrak data yang dibutuhkan dari database dengan melakukan query data yang kompleks. Dalam melakukan query data, SQL juga memiliki banyak perintah dan operator yang memudahkan kalian untuk melakukan berbagai macam analisis dan pengolahan data.


Selain itu, SQL juga memiliki penggunaan yang luas pada database dan Big Data. Sebagian besar aplikasi dan platform yang digunakan untuk pengolahan data dan analisis, seperti Hadoop dan Apache Spark, juga menggunakan SQL sebagai bahasa query-nya. Oleh karena itu, Data Scientist membutuhkan SQL ketika mengelola dan menganalisis data pada skala yang besar.


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


4. Excel

Data Science

Excel merupakan salah satu software pengolah spreadsheet yang paling populer. Kemampuan Excel dalam mengolah data dan melakukan analisis secara cepat dan mudah menjadi keunikan utamanya. Kalian dapat dengan mudah melakukan berbagai macam manipulasi data, seperti filter, sort, dan pivot table, untuk menghasilkan data yang terstruktur dan mudah diinterpretasikan.


Selain itu, Excel juga memiliki kemampuan dalam visualisasi data, meskipun tidak sebaik Python atau R. Excel menyediakan berbagai jenis grafik dan chart yang dapat digunakan untuk membuat visualisasi data yang menarik dan mudah dimengerti. Kalian juga dapat menyesuaikan tampilan visualisasi data sesuai dengan kebutuhan dan preferensi.


Penggunaan Excel pada proses bisnis juga menjadi salah satu keunggulannya. Sebagai software pengolah spreadsheet yang terkenal, Excel digunakan oleh banyak perusahaan dan organisasi untuk mengelola dan menganalisis data bisnis. Mereka dapat dengan mudah melakukan analisis data untuk mengetahui performa bisnis, membuat laporan keuangan, dan menghasilkan data yang dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis yang tepat.


5. Tableau

Data Science

Tableau merupakan software visualisasi data yang populer terutama pada kebutuhan laporan secara real-time. Keunikannya terletak pada pembuatan visualisasi data yang interaktif dan menarik. Tableau menyediakan berbagai macam jenis grafik dan chart, termasuk heat map, scatter plot, dan treemap, yang dapat digunakan untuk memvisualisasikan data dengan cara yang mudah dimengerti.


Selain itu, Tableau juga memiliki kemampuan dalam membuat dashboard. Kalian dapat membuat dashboard yang menampilkan berbagai macam visualisasi data yang berbeda, yang dapat membantu untuk memahami data dengan lebih baik dan membuat keputusan yang tepat. Dashboard juga dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan kepentingan bisnis yang berbeda, sehingga Tableau menjadi salah satu tools yang sangat berguna dalam bidang Business Intelligence.


Kemampuan Tableau dalam membuat visualisasi data interaktif dan dashboard yang kustom membuatnya menjadi pilihan utama bagi banyak perusahaan dalam memperoleh insight bisnis. Tableau dapat diintegrasikan dengan berbagai sumber data, termasuk database relasional dan Big Data, sehingga memungkinkan kalian untuk mengakses dan menganalisis data dengan mudah.


Kalian ingin mempelajari semua tools data science di atas dan menjadi praktisi data yang handal? DQLab siap menjadi teman belajarmu! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Dilengkapi pula dengan studi kasus yang membuatmu semakin kaya pemahaman di berbagai industri.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Bahkan modulnya juga diintegrasikan dengan ChatGPT. Apa keunggulan fitur tersebut?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan kemampuan kalian menggunakan Python! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya  

Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk 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 :