Kita hidup di dunia di mana data adalah raja. Kehidupan kita, informasi pribadi kita, keuangan kita, pekerjaan kita, hiburan kita, semuanya menjadi digital dan disimpan sebagai data.
Sebagai hasil dari peningkatan data yang dihasilkan ini, ada kebutuhan yang sesuai untuk dipelajari dan dipelihara. Di situlah bidang data science menjadi sangat penting. Tentu saja, Kita memerlukan tools yang tepat untuk melakukan semua tugas yang terkait dengan data science.
Dalam artikel ini akan dibahas terkait data science, khususnya tools paling populer yang digunakan untuk memahami data dan apa keuntungan yang ditawarkan dari masing-masing tools tersebut. Untuk pembahasan pertama yang akan dibahas yaitu pengertian data science dilanjutkan dengan tools data science.
Apa itu Data Science ?
Data science biasanya didefinisikan sebagai “studi data”. Tujuan dari data science adalah untuk mendapatkan pengetahuan dan wawasan dari semua jenis data yaitu terstruktur atau tidak terstruktur.
Proses ini mencakup pembuatan dan penerapan cara merekam, menganalisis, dan menyimpan data secara efektif menjadi informasi yang berguna. Data science bukanlah ilmu komputer; yang biasanya berfokus pada pembuatan algoritma dan program untuk memproses dan merekam data, sementara data science berfokus pada analisis dan bahkan mungkin tidak memerlukan komputer.
Tools Data Science
Berikut akan dibahas mengenai tools-tools data science dan kelebihan yang ditawarkan yaitu :
Section Artikel
1. Algorithms.io.
Tools ini adalah resource dari machine-learning (ML) yang mengambil data mentah dan membentuknya menjadi pengetahuan secara real-time dan peristiwa yang dapat ditindaklanjuti, terutama dalam konteks machine learning.
Keuntungan :
- Tools ini tersedia di platform cloud, sehingga memiliki semua kelebihan SaaS dari skalabilitas, keamanan, dan infrastruktur
- Membuat machine learning sederhana dan dapat diakses oleh pengembang dan perusahaan
2. Apache Hadoop
Kerangka kerja yang bersifat open source ini menciptakan model pemrograman sederhana dan mendistribusikan pemrosesan kumpulan data yang luas di ribuan kluster komputer. Hadoop bekerja sama baiknya untuk tujuan penelitian dan produksi. Hadoop sangat cocok untuk komputasi tingkat tinggi.
Keuntungan :
- Bersifat Open-source
- Sangat terukur
- Tools ini memiliki banyak modul yang tersedia
- Kegagalan dapat ditangani pada lapisan aplikasi
3. Apache Spark
Juga disebut “Spark,” tools ini adalah mesin analisa yang sangat kuat dan memiliki perbedaan sehingga menjadi tools data science yang paling banyak digunakan. Tools oni dikenal karena menawarkan komputasi klaster dengan kecepatan tinggi. Spark mengakses berbagai sumber data seperti Cassandra, HDFS, HBase, dan S3. Tools ini juga dapat dengan mudah menangani set data yang besar.
Keuntungan :
- Lebih dari 80 operator tingkat tinggi menyederhanakan proses pembuatan aplikasi parallel
- Dapat digunakan secara interaktif dari Scale, Python, dan R
- Mesin eksekusi DAG tingkat lanjut mendukung komputasi dalam memori dan aliran data acyclic
4. BigML
Tools ini adalah salah satu tools terbaik data science lainnya yang menyediakan hubungan antara pengguna dengan lingkungan GUI berbasis cloud sehingga dapat berinteraksi sepenuhnya dan ideal untuk memproses algoritme ML. Kita dapat membuat akun gratis atau premium tergantung pada kebutuhan Kita, dan interface web yang mudah digunakan.
Keuntungan :
- Sumber daya yang terjangkau untuk membangun solusi machine learning yang kompleks
- Mengambil pola data prediktif dan mengubahnya menjadi aplikasi cerdas dan praktis yang dapat digunakan oleh siapa saja
- Tools ini dapat berjalan di cloud atau on premise
5. D3.js
D3.js adalah library JavaScript yang bersifat open-source sehingga memungkinkan Kita untuk membuat visualisasi interaktif di browser web Kita. Tools ini menekankan standar versi web untuk mengambil keuntungan secara penuh dari semua fitur yang tersedia di browser modern, tanpa terganggu dengan kerangka kerja yang rumit.
Keuntungan :
- D3.js berbasis pada JavaScript yang sangat populer saat ini
- Ideal untuk interaksi Internet of Things (IoT) sisi klien
- Berguna untuk membuat visualisasi interaktif
6. Data Robot
Tools ini digambarkan sebagai platform yang canggih untuk otomatiasi machine learning. Data scientist, eksekutif, profesional IT, dan engineer perangkat lunak menggunakannya untuk membantu mereka membangun model prediktif dengan kualitas yang lebih baik serta dapat melakukannya lebih cepat.
Keuntungan :
- Hanya dengan satu klik atau baris kode, Kita dapat melatih, menguji, dan membandingkan banyak model yang berbeda
- Tools ini tersedia untuk fitur pengembangan Python SDK dan API
- Muncul dengan proses model deployment yang sederhana
7. Excel
Excel sampai saat ini masih menjadi salah satu tools terpopuler data science. Awalnya dikembangkan oleh Microsoft untuk perhitungan spreadsheet namun telah digunakan secara luas sebagai alat untuk pemrosesan data, visualisasi, dan perhitungan yang canggih.
Keuntungan :
- Kita bisa mengurutkan dan memfilter data Kita dengan satu klik
- Fungsi Advance Filtering memungkinkan Kita memfilter data berdasarkan kriteria favorit Kita
- Tools ini terkenal dan ditemukan di mana-mana
8. ForecastThis
Jika Kita seorang data scientist yang menginginkan pemilihan model prediktif otomatis, maka ini adalah tools yang sangat cocok untuk kita gunakan.
ForecastThis membantu manajer investasi, data scientist, dan analis kuantitatif untuk menggunakan data in-house mereka untuk mengoptimalkan tujuan masa depan yang kompleks dan menciptakan perkiraan yang kuat.
Keuntungan :
- Mudah diskalakan agar sesuai dengan tantangan ukuran apa pun
- Termasuk algoritma pengoptimalan yang kuat
- Spreadsheet sederhana dan plugin API
9. Google BigQuery
Tools ini adalah tools data warehouse yang bersifat serverless sehingga dapat diskalakan untuk pembuatan analisa data produktif.
Tools ini menggunakan kekuatan pemrosesan berbasis infrastruktur Google untuk menjalankan kueri SQL super cepat terhadap tabel yang ditambahkan.
Keuntungan :
- Sangat cepat
- Menjaga dari biaya yang turun karena pengguna hanya perlu membayar penyimpanan dan penggunaan computer
- Mudah diskalakan
10. Java
Java adalah bahasa pemrograman klasik yang berorientasi objek yang sudah ada selama bertahun-tahun. Tools ini sederhana, memiliki arsitektur yang netral, aman, platform yang bersifat mandiri, dan berorientasi objek.
Keuntungan :
- Cocok untuk proyek sains yang besar jika digunakan dengan Java 8 dan Lambdas
- Java memiliki rangkaian alat dan perpustakaan yang luas sehingga sempurna untuk machine learning dan data science
- Mudah dimengerti
11. MATLAB
MATLAB adalah bahasa tingkat tinggi yang digabungkan dengan lingkungan interaktif untuk komputasi numerik, pemrograman, dan visualisasi. MATLAB adalah tools yang kuat dengan bahasa yang digunakan dalam komputasi teknis, dan ideal untuk grafis, matematika, dan pemrograman.
Keuntungan :
- Penggunaan yang bersifat intuitif
- Tools ini menganalisis data, membuat model, dan mengembangkan algoritma
- Hanya dengan beberapa perubahan kode sederhana, tools ini menskalakan analisa agar berjalan di cloud, kluster, dan GPU
12. MySQL
Sebagai salah tools terpopuler, MySQL adalah salah satu database open source paling populer yang tersedia saat ini. Tools ini ideal untuk mengakses data dari database.
Keuntungan :
- Pengguna dapat dengan mudah menyimpan dan mengakses data secara terstruktur
- Bekerja dengan bahasa pemrograman seperti Java
- Tools ini adalah sistem manajemen database relasional yang bersifat open source
13. NLTK
NLTK merupakan singkatan dari Natural Language Toolkit, tools open souce ini bekerja dengan data bahasa manusia dan merupakan pengembang dalam program Python yang sangat disukai. NLTK sangat ideal untuk data scientist dan siswa pemula.
Keuntungan :
- Dilengkapi dengan serangkaian library pemrosesan teks
- Menawarkan lebih dari 50 interface yang mudah digunakan
- Tools ini memiliki forum diskusi aktif sehingga menyediakan banyak informasi baru
14. Rapid Miner
Tools data science ini adalah platform terpadu yang menggabungkan persiapan data, machine learning, dan model deployment untuk membuat proses data science menjadi lebih mudah dan cepat. Tools ini mampu melakukan sejumlah tugas yang berat dalam industri manufaktur, telekomunikasi, utilitas, dan perbankan.
Keuntungan :
- Semua sumber daya terletak di satu platform
- GUI berdasarkan pada proses diagram blok, menyederhanakan blok ini ke lingkungan plug-and-play
- Menggunakan desainer alur kerja visual untuk memodelkan algoritma machine learning
15. SAS
Tools data science ini dirancang khusus untuk operasi statistik. Tools ini adalah alat perangkat lunak yang berifat close source digunakan khusus untuk menangani dan menganalisis sejumlah besar data milik organisasi besar.
Tools ini didukung dengan baik oleh perusahaan pengembang tools dan sangat dapat diandalkan.
Namun, tools ini tidak dapat digunakan oleh individu karena biaya SAS yang mahal dan paling cocok untuk perusahaan besar atau organisasi.
Keuntungan :
- Banyak fungsi Analisa yang mencakup segala sesuatu mulai dari media sosial hingga perkiraan otomatis serta data lokasi
- Tools ini memiliki fitur dasbor dan laporan interaktif sehingga memungkinkan pengguna langsung melakukan pelaporan ke analisis
- Berisi teknik visualisasi data tingkat lanjut seperti pembuatan bagan otomatis untuk menyajikan hasil dan data yang menarik
