Ini 6 Tools Data Science untuk Data Enthusiast
Bukan sebuah rahasia lagi bahwa Data Science menjadi cabang ilmu terpopuler abad ke-21. Adanya perkembangan transformasi digital, yang membuat banyak perusahaan turut serta mengambil keputusan berdasarkan data yang dimiliki. Jumlah data yang banyak dapat menghasilkan sebuah insight dan pola yang berdampak pada perkembangan bisnis, sehingga perusahaan membutuhkan praktisi data profesional seperti Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, dan lainnya.
Proses Data Science meliputi mengumpulkan, menganalisis, dan menyimpan data, sehingga penting untuk menguasai tools Data Science agar memudahkan melakukan pekerjaan. Karena tidak hanya berfokus analisis saja, melainkan juga teman-teman mampu memvisualkan analisis data melalui visual grafis yang mudah untuk dipahami. Lebih jelasnya, mari kita simak penjelasan di bawah ini:
1. Google Data Studio
Google Data Studio adalah tools visualisasi data berbasis web yang mampu membantu pengguna membuat dashboard khusus menjadi sebuah laporan yang mudah dipahami. Melalui google data studio, data enthusiast atau praktisi data terbantu dalam melacak KPI untuk pelanggan, visualisasikan tren, dan membandingkan kinerja dari waktu ke waktu.
Karena berbasis web, keunggulan yang dimiliki google data studio yaitu diantaranya penyajiannya lebih mudah, bisa melakukan kolaborasi atau dashboard bisa dibagikan kepada siapapun, membantu membuat laporan yang disesuaikan dan menarik, serta bisa menarik beberapa sumber data ke dalam satu laporan.
2. MySQL
Adapun tools yang dapat digunakan untuk memanage atau mengorganisir database dan servers agar data berguna secara maksimal ketika melakukan analisis. MySQL atau bisa disebut dengan “My Ess Que Ell” adalah sistem manajemen bisnis data relasional open source yang menggunakan perintah SQL untuk melakukan fungsi tertentu dalam basis data. Penggunaan MySQL kompatibel hampir seluruh platform komputer seperti Windows, MacOS, Linux, dan sistem operasi yang berbasis Unix.
Di MySQL menawarkan support untuk mesin penyimpanan bersama sehingga membuatnya lebih fleksibel untuk digunakan, kemudian MySQL memungkinkan teman-teman untuk bisa menyimpan, menangani, memodifikasi, dan menghapus data secara terorganisir. Namun, salah satu kekurangan menggunakan tool MySQL ini yaitu MySQL kurang aman dibandingkan dengan SQL karena memungkinkan pihak ketika memanipulasi file data pada proses eksekusinya.
3. Tableau
Jika kamu suka melakukan visualisasi data lebih lengkap dan tidak perlu ngoding, Tableau menjadi tools visualisasi data yang mudah dan cepat untuk digunakan. Tools ini bersifat gratis, namun jika ingin menikmati fitur-fitur visualisasi lebih lengkapnya kita harus merogoh pengeluaran untuk mendapatkan lisensinya.
Tableau Public atau versi gratis ini juga tidak kalah kelebihannya lho, karena melalui Tableau kita bisa melakukan drag and down pada data yang ingin dibuatkan visualisasinya. Data untuk visualisasi pun bisa kamu manfaatkan dari berbagai sumber seperti hasil analisis data menggunakan spreadsheet, database, ataupun sumber data online.
4. Microsoft Excel
Pada dasarnya, dalam dunia Data Science akan membutuhkan pengelolaan data-data yang tidak terstruktur menjadi data terstruktur dan juga melakukan data cleaning. Excel menjadi tools yang sering digunakan untuk praktisi data dalam membantu menghitung ratusan atau ribuan juta data dalam kurun waktu yang tidak lama dan mudah untuk dipelajari bagi orang awam sekalipun.
Kelebihan dari Excel lainnya yaitu kamu bisa melakukan visualisasi data secara langsung berdasarkan hasil analisis data dalam spreadsheet, visualnya pun dapat kamu pilih sesuai kebutuhan dan tujuannya. Misalnya jika ingin melakukan komparasi distribusi analisis data dapat menggunakan line chart dan kamu juga bisa memilih warna yang berbeda agar terlihat perbedaan hasil analisisnya.
5. R
Bahasa R dirancang untuk pemula dan praktisi data di industri sekalipun. R merupakan bahasa untuk komputasi statistik dan grafik, dimana bahasa R menyediakan berbagai macam statistik seperti uji statistik klasik, analisis deret waktu, pemodelan linear dan nonlinear, klasifikasi, maupun pengelompokkan. R sendiri adalah bahasa pemrograman open-source atau penggunaannya terbuka dan tersedia di berbagai platform seperti Windows, Linux, dan Mac. Bahasa R menjadi bahasa yang ditafsirkan untuk mendukung pemrograman prosedural dan berorientasi objek.
6. Python
Hampir sama dengan bahasa R, Python adalah tools kedua yang paling populer di dunia Data Science. Bahasa Python menjadi bahasa pemrograman yang memuat banyak hal, mulai dari Machine Learning, membangun situs web, dan juga pengujian software. Python biasanya digunakan oleh developer dan non-developer, baik untuk otomatisasi tugas, menganalisis data, hingga membantu visualisasi data menggunakan coding.
Dengan peningkatan penggunaan data, keenam tools diatas sudah menjadi bentuk kualifikasi berkarir menjadi praktisi data di industri. Ingin mulai mempelajari ilmu Data Science lebih lanjut? DQLab sebagai salah satu community partner LivinginTelkom dan pelatihan Data Science berbahasa Indonesia, siap membantu kamu belajar melalui program Bootcamp yang tersedia sesuai dengan kebutuhan belajarmu. Informasi lebih lanjut kunjungi DQLab.id.
Bagi kamu yang ingin mengetahui informasi rekrutmen (GPTP, Professional, Internship), event, insight, dan lainnya, pantau terus akun Instagram @livingintelkom dan web rekrutmen di https://careers.telkom.co.id/ ya!
