Profesi data scientist kini jadi profesi impian di era digital, apalagi sekarang semua perusahaan dari berbagai industri mulai dari pendidikan, kesehatan, retail, bahkan minyak dan gas juga membutuhkan sosok data scientist. Tak heran, kini permintaan untuk profesi data scientist juga semakin meningkat. Namun, pastinya data scientist yang dicari oleh perusahaan adalah data scientist yang menguasai ilmu atau fundamental data science dan bisa menggunakan tools data science untuk mengerjakan pekerjaan sehari-harinya.
BACA JUGA: Mengenal Reinforcement Learning dalam Machine Learning
Berbeda dengan data analyst yang lebih fokus untuk menerjemahkan data untuk dijadikan laporan, seorang data scientist lebih fokus mengekstrak data untuk pengembangan bisnis. Selain itu, jika data analyst lebih banyak mengerjakan data dengan tipe terstruktur atau structured data, data scientist mengerjakan data dengan tipe terstruktur dan juga tidak terstruktur.
Sebenarnya, tanggung jawab utama dari data scientist di perusahaan adalah mengumpulkan data, menganalisis data, dan menginterpretasikan data sesuai dengan kebutuhan atau permintaan perusahaan. Berikut rincian tugas data scientist yang umum di semua perusahaan:
- Mengumpulkan dan memproses data yang dimiliki perusahaan dari berbagai sumber yang berbeda
- Membersihkan data yang sudah dikumpulkan agar bisa diolah
- Menganalisis data dan mencari insight yang menarik dari data tersebut
- Merancang, membangun, hingga menerapkan model machine learning
- Membuat visualisasi data untuk menyampaikan hasil temuan dan rekomendasi ke stakeholder
Tentunya, untuk bisa mengerjakan tugas sehari-hari seorang data scientist harus bisa menguasai tools data science. Lantas, apa saja tools data science yang wajib dikuasai jika kamu tertarik berkarier jadi data scientist? Simak terus!
Tools Data Science yang Harus Kamu Kuasai
Tools Data Science: Python
Python merupakan bahasa pemrograman paling populer di dunia bahkan disebut sebagai bahasa pemrograman yang sangat beginner friendly alias cocok untuk pemula (Source: freeCodeCamp). Bahasa pemrograman Python memiliki banyak kegunaan, salah satunya adalah digunakan untuk kebutuhan data science. Umumnya seorang data scientist akan menggunakan bahasa pemrograman Python untuk berbagai project terkait artificial intelligence dan machine learning. Alasan Python digunakan untuk data science adalah karena sifatnya yang stabil, sederhana, dan fleksibel.
Jika kamu ingin menjadi data scientist, maka kamu harus menguasai tools data science pertama yaitu Python, kamu harus familiar dengan berbagai library Python seperti:
- Numpy = Digunakan untuk mengolah dan memanipulasi data dalam bentuk array
- Matplotlib = Digunakan untuk visualisasi data dengan grafik yang informatif dan menarik
- Scikit-learn = Digunakan untuk machine learning yang dibangun di atas SciPy
- Pandas = Digunakan untuk memproses data mulai dari pembersihan data hingga manipulasi data
- Scipy = Digunakan untuk analisis matematika dan numerik
- Seaborn = Digunakan untuk visualisasi data
Tools Data Science: R Programming
Selanjutnya tools data science yang wajib kuasai adalah bahasa pemrograman R yang biasanya digunakan oleh data scientist untuk komputasi grafis dan statistik. Bahasa pemrograman R menyediakan berbagai macam statistik seperti:
- Pemodelan linier dan nonlinier
- Uji statistik klasik
- Analisis deret waktu
- Klasifikasi, pengelompokan, serta teknik grafis
Mengutip Towards Data Science ada beberapa alasan di balik bahasa pemrograman R banyak digunakan oleh data scientist, seperti:
- Bersifat open source jadi mudah untuk diakses
- Terkait dengan bahasa pemrograman lain
- Kompatibel di banyak platform lain
- Bisa digunakan untuk advanced statistic
- Bisa digunakan untuk membuat grafik menarik
- Memiliki banyak extensions
BACA JUGA: Materi Kelas Data Science Untuk Pemula
Tools Data Science: SQL
Selanjutnya adalah SQL (Structured Query Language) yaitu bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengakses dan mengelola database. SQL merupakan bahasa pemrograman yang sangat penting untuk data scientist karena umumnya data disimpan di dalam database dan data scientist harus bisa mengambil data tersebut. Ada beberapa alasan SQL jadi bahasa pemrograman yang populer, diantaranya:
- Mudah dipelajari dan digunakan
- Membantu memahami data
- Digunakan di banyak perusahaan
- Terintegrasi dengan Scripting Languages
- Bersifat declarative
- Bisa digunakan untuk mengelola data dengan volume yang besar
Jika kamu ingin menjadi data scientist, maka kamu harus menguasai tools data science SQL, setidaknya kamu menguasai basic SQL commands seperti:
- DDL (Data Definition Language) = Digunakan untuk mendefinisikan struktur database
- DQL (Data Query Language) = Digunakan untuk mengambil data dari database
- DML (Data Manipulation Language) = Digunakan untuk memanipulasi data
- DCL (Data Control Language) = Digunakan untuk menangani tugas yang berkaitan dengan hak, izin, dan kontrol sistem database
Tools Data Science: Tableau
Tools data science selanjutnya yang harus kamu kuasai jika ingin jadi data scientist adalah tools Tableau yang biasa digunakan untuk visualisasi data. Fungsi utama dari Tableau adalah untuk mempercepat pembuatan visualisasi interaktif dan pengolahan data tertentu. Tableau juga memiliki banyak fitur yang bisa membantu data scientist untuk memvisualisasikan data geografis dan bisa digunakan untuk memantau atau memonitor kinerja bisnis.
Tools Data Science: Hadoop
Tools selanjutnya yang harus kamu kuasai adalah Hadoop yaitu software yang umum digunakan untuk mengelola big data. Hadoop biasanya digunakan oleh data scientist untuk menghubungkan banyak perangkat agar bisa bekerja sama dan saling terkoneksi satu sama lain untuk menyimpan dan mengelola data dalam satu kesatuan. Ada beberapa alasan Hadoop banyak digunakan data scientist, diantaranya:
- Harga relatif terjangkau
- Tidak memerlukan network traffic yang tinggi
- Throughput yang tinggi
- Toleransi kesalahan
- Cepat, fleksibel, dan memiliki skalabilitas yang baik
TensorFlow
TensorFlow adalah framework open-source yang digunakan data scientist untuk membuat model machine learning. TensorFlow mendukung berbagai jenis machine learning termasuk deep learning. Fakta menariknya, ada banyak perusahaan besar yang menggunakan tools data science ini seperti:
- Airbnb menggunakan TensorFlow untuk mengkategorikan foto tempat
- Twitter/X menggunakan TensorFlow untuk memberikan peringkat di timeline berada
- Coca-Cola menggunakan TensorFlow untuk memberi bukti pembelian seluler di Coca-Cola
Ada banyak alasan di balik perusahaan besar menggunakan tools ini, diantaranya:
- Responsif dan Fleksibel
- Mudah di-training
- Parallel neural network training
- Bersifat open source
- Memiliki banyak fitur columns
- Bisa digunakan untuk statistical distributions
- Bisa digunakan untuk visualisasi
- Layered components
Microsoft Excel
Selanjutnya tools data science yang harus dipelajari adalah Microsoft Excel, tools ini banyak digunakan untuk data analytics khususnya para pemula karena bisa membantu membuat bagan atau grafik dengan mudah dan cepat. Selain itu, Excel juga memiliki banyak jenis bagan yang bisa digunakan seperti:
- Pie charts
- Radar charts
- Scatterplots
- Clustered bar charts
- Bar charts
Git dan GitHub
Git dan GitHub menjadi ekosistem teknologi open-source tool yang banyak digunakan berbagai profesi termasuk oleh data scientist. Menggunakan tools ini kamu bisa mengunggah dataset, file Jupyter Notebook dan project data science lainnya ke repository GitHub.
BACA JUGA: Git dan GitHub: Perbedaan yang Harus Kamu Paham
Tools Data Science: MonkeyLearn
MonkeyLearn adalah tools data science yang biasa digunakan untuk data mining yaitu untuk menggali insight dan informasi dari data yang sifatnya tidak terstruktur seperti teks menggunakan NLP dan algoritma machine learning. Tools MonkeyLearn memiliki interface yang mudah digunakan dan menyediakan berbagai pre-built model untuk melakukan:
- Topic classification
- Entity recognition
- Sentiment analysis
Biasanya, MonkeyLearn digunakan untuk mendeteksi berbagai opini positif dan negatif di platform media sosial untuk membantu meningkatkan kinerja social media admin.
Tools Data Science: D3.js
Tools ini biasanya digunakan data science untuk membuat visualisasi data yang interaktif melalui website. Dengan beberapa API D3.js yang tersedia, kamu bisa menggunakan berbagai fungsi untuk membuat visualisasi dinamis dan analisa fitur. Selain itu, di D3.js juga ada fitur khusus untuk menggunakan transisi animasi. Singkatnya, tools ini sangat berguna untuk data scientist yang bekerja dengan basis internet of things yang memerlukan interaksi sisi klien untuk visualisasi dan pemrosesan data.
Tools Data Science: Apache Spark
Apache Spark jadi salah satu tools yang banyak digunakan data scientist untuk menangani batch processing dan streaming processing. Selain itu, Apache Spark juga memiliki banyak API machine learning yang bisa membantu data scientist untuk membuat berbagai prediksi yang kuat dari data yang sudah ada. Fakta menariknya, Apache Spark memiliki tingkat efisien yang tinggi dalam manajemen cluster dan manajemen cluster ini yang membuat Apache Spark bisa memproses aplikasi dengan kecepatan yang tinggi.
Tools Data Science: Jupyter
Jupyter adalah tools open-source yang digunakan untuk membantu mengembangkan dan membuat open-source software. Tools ini mendukung banyak bahasa seperti:
- Python
- R
- Julia
Biasanya, data scientist menggunakan Jupyter untuk menulis kode langsung, membuat visualisasi, dan melakukan presentasi. Bahkan, menggunakan Jupyter data scientist bisa:
- Membersihkan data
- Membuat komputasi statistik
- Membuat visualisasi data
- Membuat model machine learning
Tools Data Science: SAS
SAS adalah tools data science yang digunakan untuk menganalisis data. Tools ini menggunakan bahasa pemrograman dasar SAS untuk melakukan pemodelan statistik. SAS memiliki banyak tools dan libraries yang bisa digunakan data scientist untuk memodelkan dan mengatur data. Namun, menariknya biasanya tools SAS digunakan di perusahaan besar karena harga paket dan libraries-nya tergolong mahal.
Tools Data Science: Looker
Selanjutnya, Looker Studio yaitu platform analisis data modern yang biasanya digunakan oleh data scientist dan business intelligence untuk mengefisienkan workflow. Jika biasanya dalam proses pengolahan data, data scientist harus menggunakan banyak waktu untuk mempersiapkan data, menggunakan Looker data scientist akan dibantu dalam proses ekstraksi dan persiapan data sehingga bisa lebih fokus untuk menganalisis dan membuat visualisasi data.
Tools Data Science: Microsoft Power BI
Selanjutnya, tools Microsoft Power BI yaitu tools yang biasa digunakan data scientist dan business intelligence untuk melakukan:
- Analisa data
- Menggabungkan data dari berbagai sumber
- Transformasi data
- Visualisasi data yang interaktif
Rekomendasi Tempat Belajar Tools Data Science dengan Mentor Expert
Tertarik untuk belajar dan praktik langsung berbagai tools data science yang dibutuhkan industri? Kamu bisa mempelajarinya sekaligus praktik langsung di Bootcamp Data Science Digital Skola. Di kelas ini, kamu akan belajar skill Data Science terupdate sesuai kebutuhan industri bersama para tutor expert. Berikut sedikit bocoran materi yang nantinya akan kamu pelajari:
- Data Science Methodology
- SQL
- Python
- Statistics
- Data Visualization
- Git & Version Control System
- Machine Learning
Tidak hanya belajar hardskill dan softskill kamu juga akan praktik langsung menggunakan tools data science untuk membuat portfolio yang berguna untuk karier kamu ke depannya. Cari tahu info lengkapnya dengan klik button di bawah ini!
