Cara Menjadi Data Scientist – Perkembangan teknologi memberikan akses ke banyak cara untuk menjadi data scientist. Kamu tidak wajib menghadiri kelas offline, materinya melimpah, bahkan mentornya bisa datang dari mana saja.

Apalagi, popularitas data science dari hari ke hari semakin naik daun. Nah, agar semakin memudahkanmu, yuk pelajari dulu apa itu data science dan tools yang biasa digunakan!

Apa itu data science?

Data science adalah studi yang berhubungan dengan penanganan data berukuran raksasa yang diproses menggunakan tools khusus untuk menemukan pola yang tidak terlihat, memperoleh insight, dan akhirnya bisa dipakai untuk membuat keputusan bisnis.

Data science menggunakan algoritma machine learning yang kompleks untuk membangun model yang bersifat prediktif.

Data yang digunakan untuk analisis dapat berasal dari berbagai sumber dan disajikan dalam berbagai format dengan memanfaatkan tools data science.

Tools Data Science

Fungsi utama dari tools berikut adalah supaya kamu tidak perlu menggunakan bahasa pemrograman untuk implementasi data science.

Tools yang digunakan dalam di sini dapat dikelompokkan ke dalam empat kategori: penyimpanan data, analisis dan eksplorasi data, pemodelan data, serta visualisasi data. Yuk kita cek satu per satu!

Penyimpanan Data

Apache Hadoop

Apache Hadoop merupakan framework open-source gratis yang dapat mengelola dan menyimpan gunungan data. Ia menyediakan komputasi terdistribusi dari kumpulan data raksasa. Hadoop cocok digunakan untuk komputasi tingkat tinggi dan pemrosesan data.

Microsoft HD Insights

HD Insight merupakan platform berbasis cloud yang disediakan dari Microsoft yang bertujuan untuk  penyimpanan, pemrosesan, serta analisis data. Banyak perusahaan yang telah menggunakan platform ini seperti Adobe, Jet, serta Milliman untuk memproses dan mengelola data dalam jumlah besar.

Analisis dan eksplorasi data

RapidMiner

Nggak kaget kalau RapidMiner adalah salah satu alat paling populer untuk analisis dan eksplorasi data science. RapidMiner menduduki peringkat nomor 1 di Gartner Magic Quadrant untuk Platform Data Science 2017 dan di Forrester Wave untuk kategori Analitik Prediktif dan Machine Learning.

Ia memberikan dukungan untuk integrasi framework Hadoop dengan RapidMiner Radoop bawaannya. Selain itu, ia juga dapat menghasilkan model prediktif melalui pemodelan otomatis

Jupyter Notebook

Salah satu tool populer dalam data science adalah Jupyter Notebook.

Ia merupakan aplikasi web open source yang memungkinkan data scientist untuk membuat dan berbagi dokumen yang mengintegrasikan kode secara langsung, mengeksekusi formula, menghasilkan output komputasi, hingga visualisasi.

Bahkan, tool ini memiliki beragam pilihan presentasi multimedia lengkap dengan teks penjelasan dalam satu dokumen.

Pemodelan data

H2O.ai

H20.ai adalah alat data science bersifat open source yang ditujukan untuk membuat pemodelan data dengan lebih mudah.

Ia dibangun menggunakan bahasa pemrograman data science paling populer, yaitu Python dan R. Artinya, hal ini akan memudahkan untuk mengintegrasikan machine learning karena sebagian besar developer dan data scientist sudah akrab dengan R dan Python.

Visualisasi data

Tableau

Tableau jadi tool visualisasi data paling populer yang digunakan di pasaran saat ini.

Tool ini memungkinkanmu untuk memecah data mentah yang tidak diformat menjadi format yang dapat diproses dan dipahami.

Visualisasi yang dibuat dengan menggunakan Tableau dapat dengan mudah membantumu menganalisis ketergantungan antar variabel prediktor. Ditambah lagi, ia dapat digunakan untuk menghubungkan beberapa sumber data, sekaligus dapat memvisualisasikan kumpulan data besar untuk menemukan korelasi serta pola.

QlikView

QlikView adalah alat untuk visualisasi data yang telah digunakan lebih dari 24.000 perusahaan di seluruh dunia. Ini merupakan salah satu platform visualisasi paling efektif untuk menganalisis data dalam wujud visual untuk mendapatkan gambaran bisnis yang tepat.

Mana tools data science favoritmu?

Gimana? Ternyata cara buat menjadi data scientist nggak terlalu sulit kan? Kamu akan dibantu oleh berbagai macam tools di tiap prosesnya.

Ditambah, tools ini sudah melengkapi diri mereka dengan fungsi, algoritma, dan GUI yang sangat ramah pengguna—bahkan yang awam sekali pun. Oleh karena itu, mereka dapat digunakan untuk membangun model Machine Learning yang berbelit-belit tanpa perlu paham bahasa pemrograman.

Kalau masih ingin menggali data science lebih jauh, kamu bisa banget lho ikut data science bootcamp maupun bergabung di kelas Data Science dari Bitlabs! Selamat belajar!