3 Metode Pengolahan Data & Tools, Data Scientist Wajib Tahu

Pernahkah Sobat MinDi bertanya-tanya, bagaimana data scientist mengolah dan menganalisis data dengan begitu efektif? 

Dalam era digital ini, data adalah kunci untuk berbagai penemuan dan keputusan strategis. Namun, dengan banyaknya metode dan tools yang tersedia, mana yang harus dipilih untuk mendapatkan hasil terbaik? 

Artikel ini akan menjawab pertanyaan tersebut dengan membahas tiga metode pengolahan data yang wajib diketahui oleh setiap data scientist, lengkap dengan tools yang bisa kamu gunakan untuk mendukung setiap metode tersebut. 

Siap untuk memperdalam pengetahuan kamu dalam dunia data? Mari baca sekarang!

Tipe Pengolahan Data

Dalam artikel simplilearn.com, disebutkan ada 5 tipe pengolahan data. Yuk, simak masing-masing tipe pengolahan data science!

1. Batch Processing

Pertama, ada batch processing yaitu tipe pengolahan data dimana data dikumpulkan dan diproses dalam kelompok atau batch pada waktu tertentu. 

Proses ini biasanya kamu lakukan tanpa interaksi pengguna secara langsung dan cocok untuk tugas-tugas yang tidak memerlukan hasil instan. 

Contoh tools yang sering digunakan untuk batch processing adalah Apache Hadoop dan Talend.

2. Real Time Processing

Real time processing adalah metode pengolahan data yang memungkinkan data diproses segera setelah diterima. 

Hal ini sangat penting untuk aplikasi yang membutuhkan respons cepat, seperti sistem pemantauan kesehatan atau transaksi keuangan. 

Tools yang umum digunakan dalam real time processing antara lain Apache Kafka dan Spark Streaming.

3. Online Processing

Selanjutnya, ada online processing atau dikenal juga sebagai transaction processing, adalah metode di mana data diproses segera setelah diterima. 

Proses tersebut mirip dengan real time processing, tetapi biasanya untuk transaksi yang memerlukan interaksi pengguna. 

Contohnya, sistem perbankan online atau e-commerce. Tools seperti Oracle Database dan Microsoft SQL Server sering digunakan untuk online processing.

4. Multiprocessing

Multiprocessing merupakan metode pengolahan data yang menggunakan lebih dari satu CPU untuk menjalankan tugas-tugas pengolahan data secara bersamaan. 

Hal ini meningkatkan kecepatan dan efisiensi pengolahan data, terutama untuk tugas yang kompleks dan memerlukan sumber daya besar. 

Contoh tools yang mendukung multiprocessing diantaranya, Python multiprocessing module dan Apache Spark.

5. Time Sharing

Time sharing adalah metode dimana beberapa pengguna dapat mengakses sistem komputer yang sama secara bersamaan, dengan CPU membagi waktu pemrosesannya di antara semua pengguna. 

Hal ini memungkinkan penggunaan sumber daya komputer secara lebih efisien. Contoh sistem yang menggunakan time sharing yaitu Unix dan sistem operasi mainframe.

3 Metode Pengolahan Data

Sumber: Freepik

Simak 3 metode pengolahan data yang bisa kamu gunakan sebagai seorang data scientist!

1. Pengolahan Manual

Pengolahan data secara manual melibatkan aktivitas pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data yang dilakukan oleh manusia tanpa bantuan alat atau teknologi otomatis. 

Metode ini umumnya menggunakan alat-alat sederhana seperti kertas, pena, dan kalkulator. 

Meskipun metode ini memerlukan waktu yang lebih lama dan rentan terhadap kesalahan manusia, pengolahan manual masih digunakan dalam situasi saat teknologi mungkin tidak tersedia atau tidak praktis.

2. Pengolahan dengan Mesin

Pengolahan data dengan mesin melibatkan penggunaan alat-alat mekanis atau elektronik untuk mengumpulkan dan memproses data. 

Mesin-mesin seperti punch card reader, kalkulator mekanis, dan komputer awal merupakan contoh dari pengolahan data dengan mesin. 

Metode ini meningkatkan kecepatan dan akurasi pengolahan data dibandingkan dengan metode manual. Namun, tetap memerlukan intervensi manusia untuk mengoperasikan dan memelihara mesin.

3. Pengolahan dengan Software

Pengolahan data dengan software adalah metode yang paling umum digunakan saat ini. Terutama data dikumpulkan, diproses, dan dianalisis menggunakan program komputer. 

Software pengolahan data memungkinkan otomatisasi tugas-tugas kompleks dan menyediakan alat analisis yang canggih. 

Contoh software yang sering digunakan meliputi Microsoft Excel untuk analisis data dasar, Python dan R untuk analisis data tingkat lanjut, serta Apache Hadoop dan Apache Spark untuk pengolahan data dalam skala besar. 

Metode ini menawarkan kecepatan, efisiensi, dan akurasi yang jauh lebih tinggi dibandingkan metode lainnya, serta fleksibilitas dalam menangani berbagai jenis data dan kebutuhan analisis.

Baca Juga: Jenjang Karir Data Scientist, Tugas, Skill, & Gajinya 2024

Tools untuk Analisis Data

Sumber: Freepik

Sobat MinDi ingin tahu apa saja tools untuk analisis data? Berikut 4 tools yang dapat kamu gunakan untuk menganalisis data.

1. Python

Python termasuk salah satu tools paling populer di kalangan data scientist. Dengan sintaks yang sederhana dan mudah dipahami. 

Python menawarkan berbagai pustaka seperti Pandas untuk manipulasi data, NumPy untuk komputasi numerik, dan Matplotlib serta Seaborn untuk visualisasi data. 

Selain itu, Python juga memiliki library machine learning seperti Scikit-learn dan TensorFlow, yang membuatnya sangat serbaguna untuk berbagai jenis analisis data.

2. Bahasa R

Berikutnya, ada Bahasa R yaitu tools yang sangat kuat untuk analisis statistik dan visualisasi data. 

R memiliki berbagai package seperti ggplot2 untuk visualisasi data yang menakjubkan, dplyr untuk manipulasi data, dan caret untuk machine learning. 

Bagi kamu yang fokus pada analisis statistik yang mendalam, R adalah pilihan yang tepat karena kemampuannya untuk menangani berbagai jenis data dan analisis statistik yang kompleks.

3. SAS

SAS adalah tools analisis data yang banyak digunakan dalam industri kesehatan, keuangan, dan riset pasar. 

SAS menawarkan solusi yang komprehensif untuk analisis data, mulai dari manajemen data, analisis statistik, hingga pelaporan. 

Dengan antarmuka yang user friendly dan kemampuan untuk menangani dataset besar, SAS menjadi pilihan utama bagi perusahaan yang memerlukan analisis data yang akurat dan terperinci.

4. Datapine

Datapine merupakan tools business intelligence (BI) yang dirancang untuk memudahkan visualisasi dan analisis data tanpa memerlukan keahlian coding. 

Dengan fitur drag-and-drop, pengguna dapat membuat dashboard interaktif dan laporan data dengan cepat. 

Datapine juga menyediakan integrasi dengan berbagai sumber data, sehingga memudahkan pengguna untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menyajikan data dari berbagai platform dalam satu tempat.

Baca Juga: Cara Belajar Python: Tutorial Lengkap & Efektif untuk Pemula

Siap Jadi Data Scientist yang Handal dan Profesional?

Setelah memahami berbagai metode pengolahan data dan tools yang tepat, kamu dapat meningkatkan kemampuan analisis data dan mengambil keputusan berbasis data dengan lebih akurat. 

Setiap tools dan metode memiliki keunggulannya masing-masing, sehingga penting untuk memilih yang paling sesuai dengan kebutuhan dan tujuanmu.

Jika kamu ingin lebih mendalami dunia data science dan menguasai berbagai teknik serta tools analisis data, bergabunglah dengan Bootcamp Data Science Dibimbing.id. 

Di program ini , kamu akan mendapatkan pelatihan dari para ahli, materi yang komprehensif, dan kesempatan untuk mempraktekkan langsung keterampilan yang kamu pelajari. 

Jangan lewatkan kesempatan untuk meningkatkan karir di bidang data science! Daftar sekarang dan mulailah perjalananmu menjadi data scientist yang handal!

Referensi

1. What Is Data Processing: Cycle, Types, Methods, Steps and Examples [Buka]
2. What is Data Processing? [Buka]