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
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 :
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 :
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 :
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 :
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 :
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 :
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 :
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 :
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 :
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 :
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 :
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 :
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 :
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 :
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 :