11 Tools Data Science untuk Data Analyst dan Data Scientist
Berbagai tools dapat membantu pekerjaan Data Analyst dan Data Scientist. Berikut 11 data science tools untuk para Data Analyst dan Data Scientist.
BRILiaN
31 Maret 2022 • 8 mins reading
Era transformasi digital membuat data menjadi elemen penting yang harus diperhatikan oleh perusahaan. Oleh karena itu, profesi yang berhubungan dengan data menjadi perhatian utama. Menurut laporan bertajuk ‘The Future of Jobs’ oleh World Economic Forum, Data Analyst dan Data Scientist menduduki peringkat pertama pekerjaan dengan permintaan paling tinggi di berbagai industri.
Kenyataannya, dua pekerjaan tersebut sering dianggap sama. Padahal, meskipun keduanya berhubungan dengan data, Data Analyst dan Data Scientist memiliki beberapa perbedaan, seperti di tanggung jawab hingga tools yang digunakan dalam pekerjaannya.
Data Analyst bertanggung jawab menganalisis mengkomunikasikan data dengan jelas kepada tim. Untuk melakukan tugasnya, Data Analyst membutuhkan tools yang dapat membantu membersihkan, mengeksplorasi, menganalisis, dan memvisualisasikan data.
Sedangkan, Data Scientist adalah orang yang bertanggung jawab untuk mengolah dan menganalisis data untuk dijadikan pertimbangan pengambilan keputusan perusahaan. Mereka membutuhkan tools untuk memproses data dengan berbagai algoritma dan menghasilkan prediksi dari data tersebut.
Berikut ini adalah 11 tools data science untuk membantu pekerjaan Data Analyst dan Data Scientist.
11 Tools Data Science Untuk Data Analyst dan Data Scientist
1. Google Data Studio
Google Data Studio adalah tools visualisasi data yang dapat mengubah data dalam bentuk dashboard dan laporan menjadi lebih informatif, interaktif, dan responsif.
Data science tools milik Google ini dapat membantu Anda membagikan data dan berkolaborasi kepada tim secara real-time dengan lebih mudah.
Selain untuk memvisualisasikan data, Google Data Studio dapat memantau perkembangan harian, mendeteksi anomali, hingga memprediksi tren data yang akan terjadi.
2. Tableau
Tableau adalah tools visualisasi data yang dikhususkan untuk keperluan intelijen bisnis (business intelligence). Fungsi dari Tableau adalah mempercepat pembuatan visualisasi interaktif dari pengolahan data tertentu. Fitur penting dari Tableau adalah kemampuannya untuk berinteraksi dengan database, spreadsheet, dan OLAP (Online Analytical Processing).
Dengan fitur-fitur tersebut, data science tools ini memiliki kemampuan untuk memvisualisasikan data geografis dan dapat digunakan untuk merencanakan bujur dan lintang pada peta.
Tidak hanya itu, Tableau memungkinkan industri perbankan untuk memonitor kinerja bisnis, pergerakan transaksi nasabah, dan potensi untuk melakukan cross-selling produk.
3. Apache Superset
Superset atau Apache Superset adalah aplikasi visualisasi data berbasis web. Superset dapat digunakan untuk eksplorasi dan visualisasi data dalam berbagai pilihan diagram, mulai dari diagram pie sederhana hingga diagram geospasial yang sangat detail.
Tidak hanya menyediakan pilihan visualisasi data yang beragam, Apache Superset juga memiliki keunggulan yang memungkinkan Data Analyst membangun visualisasi custom.
Selain mendukung visualisasi data, data science tools ini mendukung sebagian besar database berbasis SQL melalui SQLAlchemy. Hal ini memungkinkan integrasi ke berbagai platform SQL, seperti MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server, Redshift, MariaDB, SQLite, dan banyak lagi.
4. QlikView
QlikView adalah data science tools yang bisa membantu membuat pengumpulan, integrasi, dan pemrosesan data menjadi sangat cepat dengan fitur penyimpanan dan memori yang disediakan.
QlikView juga bisa digunakan untuk membuat laporan data menggunakan software visualisasi dan dihubungkan secara otomatis oleh software QlikView. Tidak hanya itu, salah satu fungsi QlikView adalah pencarian pola dan tren dalam kumpulan data. Sehingga, QlikView dapat membantu Anda memahami dan melihat pola dengan menyediakan tools bantu visual seperti grafik, tabel, peta, dan lain sebagainya.
5. Microsoft PowerBI
Microsoft PowerBI adalah business intelligence software milik Microsoft yang ditujukan untuk mengolah data lebih detail dan menampilkan data tersebut melalui grafis yang menarik. Melalui Microsoft PowerBI, pengguna dapat memvisualisasikan data yang telah dimasukkan.
PowerBI memiliki banyak fitur yang dapat membantu pekerjaan Data Analyst, seperti:
- Beragam pilihan visualisasi
- Pembuatan laporan responsif dan interaktif
- Bisa dihubungkan dengan banyak sumber data untuk data forecasting
- Analisis data bersifat real-time
6. Apache Spark
Apache Spark atau Spark adalah tools analisis yang dirancang dengan banyak API untuk memfasilitasi Data Scientist membuat akses ke data yang diperlukan untuk machine learning atau penyimpanan dalam SQL. Apache Spark memiliki banyak API machine learning yang dapat membantu Anda membuat prediksi lebih kuat berdasarkan data.
Apache Spark menawarkan berbagai API yang dapat diprogram dalam Python, R, dan Java. Selain itu, data science tools yang satu ini juga memiliki kecepatan tinggi. Apache Spark dapat mencapai performa tinggi dalam hal pemrosesan data.
7. Python
Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling populer di dunia. Bahasa pemrograman ini dapat digunakan dalam banyak hal. Mulai dari machine learning, membangun situs web, dan pengujian software. Bahasa pemrograman ini dapat digunakan oleh para developer maupun non-developer seperti Data Analyst dan Data Scientist.
Data Analyst memanfaatkan Python untuk menganalisis data. Dengan jumlah data yang besar, Python membantu Data Analyst lebih mudah mengubah data. Tidak hanya itu, Python juga digunakan Data Analyst untuk memvisualisasikan data untuk mengubah data menjadi insight yang bermakna.
Data Scientist menggunakan Python untuk berbagai proyek machine learning dan juga artificial intelligence karena sifatnya yang sangat stabil, fleksibel, dan sederhana.
8. R
Bahasa pemrograman lainnya yang cukup populer adalah R. R adalah bahasa dan juga lingkungan untuk komputasi statistik dan grafis. Bahasa R menyediakan berbagai macam statistik seperti pemodelan linier dan nonlinier, uji statistik klasik, analisis deret waktu, klasifikasi, dan pengelompokan, serta teknik grafis, dan sangat dapat dikembangkan.
Seperti Python, bahasa pemrograman ini tidak hanya digunakan Programmer dan Developer, untuk namun juga bisa dimanfaatkan untuk pengolahan, analisis, dan visualisasi data. Bahkan, salah satu keunggulan Bahasa R adalah kemampuan analisis yang canggih.
9. Azure Machine Learning
Microsoft Azure Machine Learning adalah suatu platform milik Microsoft yang dapat digunakan untuk mengolah dan menganalisis data, terutama data dalam jumlah banyak melalui jaringan global. Microsoft Azure Machine Learning memprediksi hasil dari sekumpulan data (data clustering), lalu menganalisis keseluruhan datanya untuk memberikan kesimpulan menggunakan beragam algoritma.
Data science tools ini berfungsi untuk membantu proses pengolahan data dengan berbagai metode konversi, transformasi data, dan juga berbagai fungsi statistik dalam algoritma machine learning.
Azure Machine Learning juga menerapkan sistem proteksi dan privasi yang terpercaya. Hal itu membuat Data Scientist aman dari bahaya hilangnya data. Selain itu, Microsoft Azure Machine Learning merupakan layanan cloud yang terbuka, fleksibel, dan transparan.
Azure Machine Learning mendukung hampir semua sistem operasi, perangkat, dan juga bahasa pemrograman. Fleksibilitas ini penting bagi seorang Data Scientist dalam menjalankan tanggung jawabnya.
10. Google Cloud AI Platform
Google Cloud AI Platform adalah platform yang dirancang untuk mempermudah pekerjaan yang berhubungan dengan data, seperti Data Scientist dan Data Engineer. Platform yang dikembangkan oleh Google ini ditujukan untuk menyederhanakan alur kerja machine learning dan mengakses artificial intelligence yang inovatif.
Google Cloud AI Platform menawarkan serangkaian layanan untuk mendukung setiap proses alur kerja machine learning. Anda bisa memanfaatkan layanan Google Cloud AI Platform untuk melatih model machine learning, membuat prediksi dari model machine learning yang sudah dilatih, dan data labeling.
11. Hadoop
Hadoop adalah software yang dapat digunakan untuk pengelolaan big data. Data science tools ini mampu menghubungkan banyak komputer untuk dapat bekerja sama dan saling terkoneksi untuk menyimpan dan mengelola data dalam satu kesatuan.
Model pemrograman yang digunakan untuk menyimpan dan mengolah big data oleh Hadoop adalah Map Reduce. Map Reduce adalah model pemrograman yang dirilis oleh Google dan bisa digunakan untuk memproses data dalam ukuran besar secara terdistribusi dan paralel dalam cluster yang terdiri dari ribuan komputer.
Nah, itulah kumpulan data science tools yang bisa digunakan untuk mendukung pekerjaan Data Analyst atau Data Scientist. Tentunya, Anda juga harus memilah mana tools yang paling tepat dengan kebutuhan. Berikut adalah list untuk membantu Anda menentukan data science tools yang harus dikuasai sesuai dengan profesi:
Untuk memulai berkarier di bidang data, Anda bisa bergabung menjadi bagian dari Bank BRI. Di Bank BRI, Data Analyst dan Data Scientist menjadi bagian dari Big Data Heroes atau Pahlawan Big Data bersama Data Governance dan Data Engineer. Keempat posisi tersebut berkolaborasi untuk mencapai tujuan yang sama: mendukung visi BRI menjadi “The Most Valuable Banking Group In Southeast Asia & Champion of Financial Inclusion” di tahun 2025.