14 Tools Data Science Buat Kamu yang Mau Jadi Profesional

Mempelajari data science nggak bisa lepas dari berlatih menguasai tools yang biasa dipakai oleh para profesional. Apa saja tools data science itu?

Buat kamu yang pengen mendalami karir di bidang data science, kamu perlu punya keterampilan di bidang data, matematika, dan statistika. Kemudian kamu perlu mengimplementasikan pemahaman kamu dalam kamu mengoperasikan perangkat-perangkat pengolahan dan analisis data. Di artikel ini MinDi mau nunjukin 7 tools data science yang bisa kamu ulik, yang tentunya bakal kepake banget sama banyak profesional, dari data analyst, data scientist, business intelligence, bahkan machine learning engineer.

Apa yang Dimaksud dengan “Tools Data Science”

1. Excel: Alat Analisis Data Klasik

Meskipun hampir semua orang biasa menggunakan Excel, tapi tool satu ini nyatanya masih berguna dalam beberapa pekerjaan data science.

Microsoft Excel tetap relevan dan efektif dalam mengolah dan menganalisis data dalam skala kecil. Dalam Excel, kita bisa melakukan berbagai operasi analisis, mulai dari filter dan pivot table hingga visualisasi sederhana menggunakan grafik.

2. Python: Bahasa Pemrograman Serba Guna

Python adalah salah satu bahasa pemrograman paling banyak digunakan di kalangan data scientist dan machine learning engineer. Kelebihan utama dari Python adalah sifatnya yang serba guna untuk berbagai kebutuhan, dari analisis data, visualisasi data, hingga membuat artificial intelligence.

Python juga memiliki sintaksis yang tergolong mudah dipahami, dengan library yang cukup luas, serta dukungan komunitas yang kuat.

3. Anaconda: Distribusi Python untuk Analisis Data

Jika Python adalah bahasa pemrograman, Anaconda adalah platform distribusi Python yang berfokus pada analisis data dan data science. Anaconda memiliki ribuan paket data science yang dapat kamu instal dengan mudah. Manajemen di Anaconda juga cukup rapi dan praktis untuk memisahkan proyek-proyek yang berbeda. Secara keseluruhan, Anaconda adalah tools yang cocok untuk kamu memulai belajar data science.

4. R: Bahasa Pemrograman Khusus Statistik

Selain Python, kamu juga punya alternatif lain untuk pemrograman dengan menggunakan R. R adalah bahasa pemrograman lain yang sangat populer dalam analisis data, terutama di bidang statistik. R menawarkan fungsi statistik yang canggih dan grafik yang menarik, membuatnya menjadi pilihan ideal untuk penelitian dan eksperimen analisis data yang lebih kompleks.

5. MATLAB: Buat Belajar Fondasi Data Science

Kalau kamu masih agak kebingungan dengan Python dan R, kamu bisa cobain dulu MATLAB. MATLAB memang bukan bahasa pemrograman multiguna, tapi sintaksis MATLAB didesain khusus untuk menyerupai notasi matematika sebenarnya. MATLAB juga punya banyak toolbox yang biasa dipakai oleh ilmuwan, termasuk data scientist. Jadi kalau kamu lagi belajar matematika atau statistika, dan pengen pelan-pelan belajar pemrograman, kamu bisa mulai dengan MATLAB.

6. Apache Spark: Distribusi dan Komputasi Big Data

Apache Spark adalah platform distribusi data dan komputasi big data yang dirancang untuk mengatasi kebutuhan analisis data dalam skala besar dan kompleks.  Perangkat ini dapat mendukung tugas-tugas analisis data, dari SQL hingga machine learning. Spark biasa digunakan di data science untuk pemrosesan set data yang banyak secara paralel.

7. DBeaver: Tool Database Universal

Data science banyak mengoperasikan database, dan DBeaver adalah alat database universal yang mendukung berbagai jenis basis data seperti MySQL, PostgreSQL, Oracle, dan banyak lagi. Dengan DBeaver, kamu bisa terhubung ke berbagai database, menjalankan query SQL, menjelajahi skema, dan mengelola data dengan mudah

8. PostgreSQL: Open-Source Relational Database System

Sebagai orang yang mendalami dunia data, kamu perlu kenal dengan relational database management system (RDBMS). RDBMS adalah program yang menyimpan data dalam tabel terstruktur dan memiliki hubungan antar tabel. Hal ini memungkinkan kamu untuk memanipulasi dan mengelola data menggunakan bahasa pemrograman SQL.