Data science adalah aliran yang luas dan melibatkan penanganan data dengan berbagai cara. Jika ingin menjadi ahli data science, kamu harus mengetahui tools data science terbaik yang tersedia di pasar untuk menyelesaikan pekerjaanmu secara efisien. Mengetahui cara menggunakan tools data science dapat membantumu membangun karier yang cerah dan menjanjikan di data science. Yuk, disimak untuk mengetahui beberapa tools data science yang biasanya digunakan!

1. SAS

SAS adalah software sumber tertutup yang digunakan oleh perusahaan besar untuk menganalisis data. Tool ini menggunakan bahasa pemrograman dasar SAS untuk melakukan pemodelan statistik. Ini adalah salah satu data science tools yang dirancang khusus untuk operasi statistik. SAS menawarkan banyak library dan tool statistik yang dapat Data Scientist gunakan untuk memodelkan dan mengatur data. Meskipun SAS sangat andal, SAS tergolong mahal dan hanya digunakan oleh industri yang lebih besar. Selain itu, ada beberapa libary dan paket di SAS yang tidak tersedia dalam paket dasar dan memerlukan peningkatan yang mahal.

2. Apache Spark

Apache Spark adalah mesin analitik yang sangat kuat dan merupakan data science tool yang paling banyak digunakan. Tool ini dirancang khusus untuk menangani batch processing dan stream processing. Selain itu, Apache Spark memiliki banyak API machine learning yang dapat membantu Data Scientist membuat prediksi yang kuat dengan data yang diberikan. Tingkat efisien dalam manajemen cluster, membuat Apache Spark jauh lebih baik daripada Hadoop karena Hadoop hanya digunakan untuk penyimpanan. Sistem manajemen cluster inilah yang memungkinkan Apache Spark memproses aplikasi dengan kecepatan tinggi.

3. D3.js

D3.js memungkinkan kamu dalam membuat visualisasi interaktif melalui website. Dengan beberapa API D3.js, kamu dapat menggunakan beberapa fungsi untuk membuat visualisasi dinamis dan analisis data. Fitur lainnya dari D3.js adalah penggunaan transisi animasi. Tool ini membuat dokumen menjadi dinamis dengan memungkinkan pembaruan di sisi klien dan secara aktif menggunakan perubahan data untuk mencerminkan visualisasi di browser. Kamu dapat menggabungkan ini dengan CSS untuk membuat visualisasi yang terkenal. Secara keseluruhan, ini bisa menjadi tool yang sangat berguna bagi Data Scientist yang bekerja pada perangkat berbasis IOT yang memerlukan interaksi sisi klien untuk visualisasi dan pemrosesan data.

4. Jupyter

Jupyter adalah open-source tool untuk membantu pengembang dalam membuat open-source software dan mengalami komputasi interaktif. Tool ini mendukung banyak bahasa seperti Julia, Python, dan R. Sebagai web-app tool yang digunakan untuk menulis kode langsung, visualisasi, dan presentasi, Jupyter terbilang sangat populer untuk memenuhi persyaratan data science. Menggunakan Jupyter Notebooks, kamu dapat melakukan pembersihan data, komputasi statistik, visualisasi, dan membuat model machine learning prediktif. Ini adalah 100% open-source, sehingga tool ini bebas biaya.

5. Tableau

Tableau adalah data visualization software yang dikemas dengan grafik untuk membuat visualisasi interaktif. Ini difokuskan pada industri yang bekerja di bidang business intelligence. Aspek terpenting dari Tableau adalah kemampuannya untuk berinteraksi dengan database, spreadsheet, kubus OLAP (Online Analytical Processing), dll. Seiring dengan fitur ini, Tableau memiliki kemampuan untuk memvisualisasikan data geografis dan untuk memplot garis bujur dan garis lintang di peta. Meskipun Tableau adalah enterprise software, tool ini hadir dengan versi gratis yang disebut Tableau Public.

6. Excel

Microsoft mengembangkan Excel sebagian besar untuk perhitungan spreadsheet dan biasanya digunakan untuk pemrosesan data, visualisasi, dan perhitungan kompleks. Excel adalah analisis tool yang kuat untuk data science. Meskipun telah menjadi tradisional tool untuk analisis data, Excel masih memiliki keunggulan. Di mana, Excel hadir dengan berbagai rumus, tabel, filter, pemotong, dll. Walaupun Excel bukan untuk menghitung data dalam jumlah besar, Excel masih merupakan pilihan ideal untuk membuat visualisasi data. Kamu juga dapat menghubungkan SQL dengan Excel dan dapat menggunakannya untuk memanipulasi dan menganalisis data. Banyak Data Scientist menggunakan Excel untuk pembersihan data karena menyediakan lingkungan GUI yang dapat berinteraksi untuk pra-proses informasi.

Nah, itulah tools data science yang biasanya digunakan. Apakah kamu pernah menggunakan tools di atas? Atau mungkin tools lainnya? Share di kolom komentar, ya! Selain itu, kalau kamu tertarik menjadi Data Scientist, yuk baca artikel Coding Studio tentang skills yang perlu dimiliki seorang Data Scientist.