Digital Tranformation : Mengenal Tools Pengolahan Data untuk Data Scientist Profesional

Perkembangan dunia digital membuat data menjadi sesuatu yang sangat krusial. Data akan sangat mudah untuk didapatkan tanpa mengenal ruang dan waktu. Namun data yang begitu banyak tentunya tidak akan berarti apa-apa jika tidak diolah dengan cara yang benar. Sebagai seorang Data Scientist, tentunya kita harus bisa memilih tools pengolahan data yang tepat sesuai dengan data yang kita miliki.

Tentunya proses pengolahan data ini tidak bisa dilakukan secara asal-asalan. Kita harus mempertimbangkan banyak hal dalam memilih tools yang akan digunakan untuk mengolah data. Misalnya, kita harus melihat apakah tools tersebut cocok dengan kebutuhan perusahaan serta kecocokannya dengan sistem lain yang digunakan oleh perusahaan.

Nah, di bawah ini akan dijelaskan beberapa tools yang sering digunakan untuk mengolah data oleh Data Scientist. Penasaran? Yuk, simak ulasannya!

1. Bahasa Pemorgaraman R

R merupakan salah satu software yang cukup diminati oleh Data Scientist. Software yang bersifat open source ini pertama kali diciptakan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman di tahun 1995 sebagai pengembangan dari software S. Software R memiliki banyak package dan juga dataset sehingga sangat mudah digunakan untuk orang sedang mempelajari dan mengembangkan algoritma tertentu. Selain itu, R juga sangat mudah digunakan untuk mengeksplorasi segala jenis data serta dalam hal visualisasi.

Akan tetapi, segala sesuatu pasti memiliki kelebihan dan kekurangan. Begitu juga dengan software R. Software R ternyata bersifat lambat. Hal ini karena software R memiliki definisi yang abstrak, dimana R merupakan bahasa dan juga implementasi dari bahasa tersebut. Sehingga hal ini menyebabkan R mengalami terlalu banyak kompleksitas yang berdampak ke arah performa R yang cukup lambat.

Baca Juga : Yuk, Mulai Belajar Data Science dengan Bahasa Pemrograman Python

2. Tak Kalah Populer, Yuk Pelajari Bahasa Pemrograman Python

Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang sering digunakan untuk mengolah data. Saat ini, Python sedang banyak diminati karena memiliki kemampuan yang baik untuk mengintegrasi berbagai program, tools, ataupun website. Python juga cukup unggul untuk mengolah data yang tidak terstruktur. Selain itu, Python juga sangat mudah dipelajari bahkan oleh orang yang awam akan pemrograman sekalipun.

Meskipun memiliki begitu, Python ternyata juga memiliki beberapa kelemahan. Diantaranya yaitu proses eksekusi yang cukup lambat. Biasanya semakin besar program yang akan dibuat, maka prosesnya akan semakin lambat. Selain itu, Python juga cukup lemah di bagian komputasi mobile, sehingga program ini tidak terlalu cocok untuk pengembangan ponsel ataupun untuk pengembangan game.

3. Pahami MySQL Lebih Dalam!

Software ini merupakan salah satu software yang digunakan untuk mengolah database. Software ini banyak diminati karena bersifat open source dan dapat digunakan oleh seluruh platform, baik itu Linux maupun Windows. MySQL memiliki kecepatan yang lebih unggul dalam membagi data dibandingkan dengan aplikasi database lainnya. Sayangnya MySQL masih cukup susah jika digunakan untuk mengakses database yang bervolume cukup besar.

Baca Juga : Belajar Data Analyst : 3 Basic Query yang Harus Kamu Ketahui Ketika Belajar SQL

4. Tertarik? Yuk, Belajar Data Science Gratis sekarang!!

Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data. 

Sign Up untuk nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

• Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

• Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

• Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

• Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab.

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Editor : Annissa Widya Davita