Tools data science saat ini banyak digunakan untuk menganalisis data, membuat model untuk memprediksi sesuatu menggunakan algoritma machine learning, visualisasi data estetik, dan kebutuhan lainnya di bidang data science.
Intinya, penggunaan tools data science saat ini sangat dibutuhkan untuk mempermudah pekerjaan yang rumit. Tetapi, aplikasi dan software memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing sehingga untuk mencari tools yang cocok harus melalui beberapa pertimbangan.
Untuk mempermudah mengenali tool data science, berikut akan diulas 18 data science dalam pembahasan berikut ini!
Section Artikel
1. Tableau
Tableau merupakan tools data science yang biasanya digunakan untuk kebutuhan business intelligence, tableau ini bermanfaat untuk mempercepat pembuatan visual interaktif dai olah data tertentu yang dilakukan oleh perusahaan.
Tableau memiliki beberapa fitur unggulan, seperti kemampuan interaksi dengan database, spreadsheet, dan online analytical processing.
2. QlikView
QlikView merupakan tools data science yang umumnya digunakan untuk membuat, mengumpulkan, mengintegrasi, dan memproses data menjadi lebih cepat dengan bantuan fitur penyimpanan dan memori yang sudah tersedia.
QlikView juga memiliki kegunaan untuk membantu pencarian tren dan pola dalam kumpulan data dengan menyediakan visual yang mudah dipahami seperti tabel, peta, grafik, dan lainnya.
3. BigML
BigML adalah tools data science yang banyak dipakai oleh orang-orang yang bekerja menggunakan data-data. BigML sudah sangat terkenal di seluruh dunia karena bisa membantu perusahaan memakai algoritma ketika melakukan prediksi penjualan, klasifikasi, analisis resiko penjualan, dan lain sebagainya.
4. Mito
Salah satu tools data science yang juga sering dipakai adalah Mito, tools yang dibawa oleh program Python ini sangat disukai karena fiturnya bisa digunakan secara gratis.
Mito juga memiliki banyak fitur unggulan yang sangat bermanfaat, seperti menyusul pivot tabel, bisa memfilter dan mengurutkan kumpulan data, menganalisa statistik ringkasan, hingga membuat grafik dan kode yang sesuai.
5. Google Data Studio
Google data studio adalah satu dari sekian banyak tools data science yang populer di kalangan pengguna, tools ini merupakan produk bawaan google yang bisa digunakan untuk visualisasi data.
Dengan tools ini pengguna bisa menikmati kenyamanan dalam pembuatan dashboard interaktif, menyusun laporan yang lebih menarik secara visual, dan sebagainya.
6. Pandas
Pandas merupakan tools data science lainnya yang berasal dari library python dengan lisensi BSD. Tools open source ini memiliki fitur yang bisa dipakai untuk membuat tabel, mengecek data, mengubah dimensi data, dan aktivitas lain menjadi lebih mudah.
Pandas memungkinkan para pengguna bisa memahami dan membaca file dengan lebih mudah karena dukungan DataFrame sebagai struktur data dasar.
7. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI adalah tools data science yang fokus pada kebutuhan software intelligence untuk bisnis. Tools keluaran Microsoft ini bisa mengolah data secara lebih detail dan memberikan hasil grafis data yang menarik.
Banyak fitur Microsoft Power BI yang bisa membantu pekerja data analis, misalnya seperti adanya ragam pilihan visualisasi, pembuatan laporan yang interaktif, bisa diintegrasikan dengan banyak sumber, dan memberikan analisis data real time.
8. Apace Spark
Tools data science selanjutnya adalah Apace Spark, tools ini diciptakan dengan banyak API dan bertujuan agar data scientist bisa membuat akses ke data yang dibutuhkan untuk penyimpanan dalam SQL. Apace Spark dikenal bisa bekerja dengan performa yang tinggi dalam hal pemrosesan data.
9. Dash
Dash merupakan tools data science yang dibuat oleh Plotly yang diharapkan bisa dipakai untuk membuat aplikasi web interaktif. Dash bisa membuat seorang data scientist membangun aplikasi web analitis walaupun tanpa pengetahuan mengenai web tingkat lanjut, seperti JavaScript, CSS, dan HTML.
10. Apache Superset
Tools data science selanjutnya adalah Apache Superset yang juga dikenal sebagai aplikasi visualisasi data berbasis web. Tools data science ini bisa dipakai untuk mengeksplorasi dan memvisualisasikan data dalam banyak ragam pilihan diagram yang menarik.
11. Python
Python adalah salah satu tool data science yang paling populer dan banyak digunakan di seluruh belahan dunia. Python digunakan untuk banyak bahasa pemrograman seperti machine learning, pengujian website, hingga membangun situs web.
12. R
Hampir sama seperti Python, R juga merupakan tools data science yang bukan hanya digunakan oleh seorang developer atau programer, tetapi juga bisa digunakan untuk visualisasi data, pengolahan data, dan analisis data yang tergolong bekerja dengan cara yang canggih.
13. Azura Machine Learning
Tools data science satu ini terkenal karena bisa membantu proses pengolahan data dengan berbagai macam metode konversi, transformasi, dan mendukung berbagai fungsi statistik dalam algoritma machine learning.
14. Google Cloud AI Platform
Tool data science selanjutnya adalah Google Cloud AI Platform yang bisa dipakai untuk mempermudah segala pekerjaan yang terkait dengan data, misalkan seorang engineer dan data scientist. Tools ini bekerja dengan baik untuk menyederhanakan alur kerja machine learning.
15. Hadoop
Selanjutnya adalah hadoop, tools data science ini bisa dimanfaatkan untuk pengelolaan big data karena bisa menghubungkan banyak komputer agar bisa saling terkoneksi dan bekerja sama saat mengelola data, hal ini juga memungkinkan penyimpanan data kolektif.
16. IBM SPSS
IBM SPSS adalah tools data science yang digunakan untuk mengelola dan menganalisis data statistik yang kompleks. IBM SPSS masuk dalam kategori software yang memiliki kemampuan learning machine yang terbilang cukup baik.
17. Matlab
Matlab merupakan tools data science yang digunakan untuk kebutuhan pemrograman tingkat tinggi, tools ini umumnya dipakai untuk pemodelan matematik, merancang algoritma, juga untuk visualisasi data.
18. SAS
SAS adalah tools data science yang dikembangkan oleh SAS Institute Inc. Tools ini bisa digunakan untuk mengintegrasikan data, membersihkan, merancang, dan memanipulasi data dengan teknik statistik yang berbeda-beda.
SAS sangat bermanfaat untuk membuat visualisasi data dan manajemen resiko yang sering dibutuhkan oleh perusahaan agar bisnisnya bisa berjalan lancar.
Nah, itu dia informasi lengkap tentang tools data science, dan penjelasan mengenai delapan belas tools yang saat ini paling populer. Semoga informasi yang dibahas di atas bisa bermanfaat.
