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 tool data science yang wajib dikuasai untuk mendukung pekerjaan sehari-harinya.
Lantas, apa saja tool data science yang wajib dikuasai jika kamu tertarik berkarir jadi data scientist? Simak terus!
BACA JUGA: Mengenal Reinforcement Learning dalam Machine Learning
Apa Saja Pekerjaan Data Scientist yang Membutuhkan Tool?
Dalam praktiknya, hampir seluruh pekerjaan data scientist tidak bisa dilepaskan dari penggunaan berbagai tool. Tool data science yang wajib dikuasai inilah yang menjadi alat bantu untuk mengolah data dalam skala besar dan kompleks. Secara garis besar, berikut adalah pekerjaan utama data scientist yang membutuhkan dukungan tool:
- Data Collection and Cleaning
Salah satu pekerjaan terpenting data scientist adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti database, API, hingga file mentah dalam bentuk Excel atau CSV. Setelah dikumpulkan, data sering kali masih berantakan sehingga perlu dibersihkan atau data cleaning untuk menghilangkan nilai yang hilang, duplikasi, atau kesalahan input.
Pada tahap ini, data scientist sangat bergantung pada tool untuk melakukan data wrangling dan data preprocessing, sehingga data yang digunakan benar-benar siap untuk dianalisis.
- Menganalisis dan Menemukan Pola
Analisis data tidak bisa dilakukan secara manual, terutama ketika jumlah datanya sangat besar. Data scientist membutuhkan tool untuk melakukan eksplorasi data (exploratory data analysis/EDA), menghitung statistik deskriptif, serta mengidentifikasi pola dan tren yang tersembunyi. Tool di tahap ini membantu mempercepat proses analisis dan memastikan hasil yang diperoleh lebih akurat serta dapat dipertanggungjawabkan.
- Membangun Model Prediktif dan Machine Learning
Salah satu pekerjaan yang paling menantang bagi data scientist adalah membangun model prediktif untuk memproyeksikan kemungkinan di masa depan, misalnya perilaku pelanggan, risiko bisnis, atau kebutuhan pasar. Pekerjaan ini tentu membutuhkan tool yang mendukung algoritma machine learning, pemodelan statistik, hingga deep learning. Tanpa tool yang tepat, proses perhitungan akan sangat rumit dan memakan waktu, sehingga mustahil dilakukan secara manual.
- Visualisasi Data dan Hasil Analisis
Data dalam bentuk tabel atau angka sering kali sulit dipahami oleh pihak manajemen atau pemangku kepentingan. Oleh karena itu, data scientist harus mengubah hasil analisis ke dalam bentuk visual, seperti grafik, dashboard, atau infografis. Tool visualisasi sangat membantu dalam menyampaikan temuan dengan cara yang lebih intuitif dan mudah dipahami, sehingga hasil analisis dapat langsung digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan.
- Menyajikan Insight untuk Mendukung Keputusan Bisnis
Pekerjaan akhir data scientist adalah menyusun laporan atau presentasi berisi insight yang relevan bagi perusahaan. Proses ini tidak hanya mengandalkan kemampuan komunikasi, tetapi juga memanfaatkan tool untuk membuat laporan interaktif, menyusun presentasi berbasis data, dan bahkan mengotomatisasi pelaporan rutin. Tool di tahap ini memastikan insight yang disampaikan lebih profesional, terstruktur, dan dapat dipantau secara berkelanjutan.
BACA JUGA: 25 Istilah Data Science yang Sering Ditanyakan Pemula
15 Tool Data Science yang Wajib Dikuasai!
Setelah memahami berbagai pekerjaan yang dilakukan data scientist, kini saatnya mengetahui tool data science yang wajib dikuasai untuk mendukung setiap tahap pekerjaannya:
- 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 tool 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
- R Programming
Selanjutnya tool 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
- 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 tool 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
- Tableau
Tool data science selanjutnya yang harus kamu kuasai jika ingin jadi data scientist adalah tool 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.
- Hadoop
Tool 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 tool 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 tool 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 tool data science yang harus dipelajari adalah Microsoft Excel, tool 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 merupakan ekosistem teknologi open-source yang semakin banyak digunakan oleh data scientist. Kedua tool ini berfungsi sebagai version control system sekaligus platform kolaborasi, sehingga memudahkan pengelolaan proyek data science yang biasanya melibatkan banyak file, dataset, dan skrip analisis. Bagi data scientist, Git dan GitHub memiliki beberapa manfaat penting:
- Kolaborasi lebih mudah = Data scientist dapat bekerja bersama tim lintas fungsi, seperti data engineer atau business analyst, tanpa khawatir kehilangan jejak perubahan
- Pengelolaan project yang rapi = File Jupyter Notebook, dataset, serta dokumentasi dapat tersimpan dalam satu repository yang terstruktur
- Kontribusi open-source = Banyak library dan project data science bersifat open-source dan dikelola di GitHub, sehingga data scientist bisa ikut berkontribusi maupun memanfaatkan resource yang sudah ada
Tool 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, tool ini sangat berguna untuk data scientist yang bekerja dengan basis internet of things yang memerlukan interaksi sisi klien untuk visualisasi dan pemrosesan data.
- Apache Spark
Apache Spark jadi salah satu tool 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.
- Jupyter
Jupyter adalah tool open-source yang digunakan untuk membantu mengembangkan dan membuat open-source software. Tool 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
- SAS
SAS adalah tool data science yang digunakan untuk menganalisis data. Tool ini menggunakan bahasa pemrograman dasar SAS untuk melakukan pemodelan statistik. SAS memiliki banyak tool dan libraries yang bisa digunakan data scientist untuk memodelkan dan mengatur data. Namun, menariknya biasanya tool SAS digunakan di perusahaan besar karena harga paket dan libraries-nya tergolong mahal.
- 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.
- Microsoft Power BI
Selanjutnya, tool Microsoft Power BI yaitu salah satu tool populer yang banyak digunakan oleh data scientist maupun praktisi business intelligence. Tool ini dirancang untuk membantu proses analisis data secara menyeluruh, mulai dari penggabungan berbagai sumber data, transformasi, hingga visualisasi interaktif yang memudahkan proses pengambilan keputusan. yaitu tool yang biasa digunakan data scientist dan business intelligence untuk melakukan:
- Analisa data
- Menggabungkan data dari berbagai sumber
- Transformasi data
- Visualisasi data yang interaktif
- MonkeyLearn
MonkeyLearn adalah tool 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. Tool 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.
BACA JUGA: Mulai Diincar Sektor Pemerintahan, Ini Bocoran Data Science Gaji!
Bagaimana Cara Memulai Belajar Tools Data Science?
Setelah mengetahui berbagai tool yang umum digunakan oleh data scientist, pertanyaan berikutnya adalah bagaimana cara memulai mempelajarinya? Berikut adalah beberapa cara yang bisa kamu lakukan untuk mulai menguasai tool data science secara bertahap:
- Mulai dari Fundamental Data Science
Tool hanyalah alat bantu, sehingga pemahaman konsep menjadi kunci agar analisis yang dilakukan relevan dan akurat. Oleh karena itu, sebelum mempelajari berbagai tool data science, penting untuk memahami fondasi utama dalam data science. Fundamental ini mencakup pemahaman tentang jenis data, konsep dasar statistik, probabilitas, aljabar linear, serta logika analisis. Dengan dasar yang kuat, kamu sebagai data scientist akan lebih mudah memahami bagaimana sebuah tool bekerja dan kapan harus menggunakannya.
- Belajar Tool Sesuai Kebutuhan
Setelah memahami dasar-dasar data science, langkah berikutnya adalah mulai mempelajari tool yang relevan dengan kebutuhan. Tidak perlu terburu-buru menguasai semuanya sekaligus, cukup fokus pada tool yang paling sering digunakan dalam pekerjaan sehari-hari data scientist. Misalnya, bahasa pemrograman Python atau R untuk analisis data, SQL untuk mengakses database, serta Power BI atau Tableau untuk visualisasi data. Pendekatan ini lebih efektif dibandingkan mencoba menguasai semua tool tanpa arah,
- Latihan dengan Project Sederhana
Belajar data science tidak cukup hanya dari teori. Cara terbaik untuk menguasai tool adalah dengan praktik langsung melalui project nyata, meskipun sederhana. Misalnya, melakukan analisis dataset publik dari Kaggle atau data terbuka pemerintah. Project semacam ini akan melatih keterampilan menggunakan tool untuk data cleaning, analisis, hingga visualisasi. Dengan latihan konsisten, pemahaman terhadap tool akan lebih mendalam dan aplikatif.
- Ikut Komunitas Data Science
Komunitas adalah wadah penting bagi siapa saja yang ingin berkembang di bidang data science. Dengan bergabung di komunitas, baik secara online misalnya:
- Forum
- Grup media sosial
- Slack/Discord
Maupun offline (meetup dan workshop), kamu bisa belajar dari pengalaman orang lain, mendapatkan masukan terhadap project, hingga berkolaborasi. Komunitas juga sering membagikan resources terbaru, kompetisi data, atau peluang kerja yang relevan dengan dunia data science.
- Ikut Bootcamp Online
Banyak platform pembelajaran online yang menyediakan bootcamp data science seperti Digital Skola. Bootcamp ini disusun dengan kurikulum yang sistematis, sehingga cocok bagi pemula yang membutuhkan panduan terstruktur. Selain itu, bootcamp ini juga menyediakan project akhir atau studi kasus nyata yang bisa langsung diaplikasikan.
- Ikut Tren dan Update Tool Data Science
Dunia data science sangat dinamis, dengan munculnya tool, library, dan framework baru setiap saat. Oleh karena itu, penting untuk selalu mengikuti perkembangan terbaru melalui artikel, jurnal, blog teknologi, maupun konferensi data. Dengan mengikuti tren, kamu bisa memastikan keterampilan yang dimiliki tetap relevan dan sesuai dengan kebutuhan industri.
BACA JUGA: Prospek Karier Terkini Data Science Indonesia
Kesimpulan
Profesi data scientist kini menjadi salah satu profesi paling menjanjikan di era digital karena hampir semua industri membutuhkan kemampuan analisis data untuk mendukung pengambilan keputusan. Seorang data scientist dituntut untuk mampu menguasai fundamental ilmu data sekaligus memanfaatkan berbagai tool yang relevan, mulai dari pengolahan data, analisis, visualisasi, hingga kolaborasi. Tool inilah yang memungkinkan data scientist bekerja lebih efisien, akurat, dan mampu memberikan insight bernilai bagi perusahaan.
Namun, menguasai tool saja tidak cukup. Penting untuk memulai dari pemahaman konsep dasar, kemudian belajar tool sesuai kebutuhan, melatih keterampilan melalui project nyata, membangun portofolio, hingga terus mengikuti tren terbaru dalam ekosistem data science. Dengan pendekatan belajar yang terarah dan konsisten, kamu tidak hanya bisa menguasai tool data science, tetapi juga mempersiapkan diri menjadi data scientist yang kompeten dan siap bersaing di dunia kerja.
BACA JUGA: 11 Tool Data Visualization yang Wajib Kamu Kuasai
Yuk, Belajar dan Praktik Menggunakan Tool Data Science yang Wajib Dikuasai!
Tertarik untuk belajar dan praktik langsung berbagai tool 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 portofolio yang berguna untuk karier kamu ke depannya.
FAQ
1. Apa tool utama yang wajib dipelajari pemula di data science?
Python dan SQL karena keduanya paling sering digunakan dalam pekerjaan sehari-hari data scientist.
2. Apakah harus menguasai semua tool data science untuk jadi data scientist?
Tidak. Cukup kuasai tool fundamental lalu kembangkan sesuai kebutuhan industri atau bidang yang digeluti.
4. Apa perbedaan Tableau dan Power BI untuk data science?
Tableau lebih unggul dalam fleksibilitas visualisasi data, sedangkan Power BI lebih terintegrasi dengan ekosistem Microsoft dan cocok untuk kebutuhan bisnis.