Tools data science — **Tools Data Science Tipe (Photo by** **fran innocenti** on **Unsplash**)

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.

Perbedaan Data Analyst dengan Data Scientist (Source: Digital Skola)

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.

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

View this post on Instagram

A post shared by Digital Skola – Bootcamp (@digital.skola)

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!

BOOTCAMP DATA SCIENCE

Tambah wawasan dengan artikel pilihan di bidang

teknologi, digital dan self development.