Ilmu Data adalah bidang luas yang mencakup berbagai teknik manipulasi data. Untuk menyelesaikan tugas Anda dengan sukses sebagai ilmuwan data atau pakar TI, Anda perlu mengetahui alat Ilmu Data teratas yang tersedia di pasar. Tahukah Anda bahwa industri Ilmu Data di seluruh dunia diprediksi akan berkembang pada CAGR (Laju Pertumbuhan Tahunan Majemuk) 30 persen?

Mengetahui cara menggunakan alat Ilmu Data dapat membantu Anda meluncurkan karier Ilmu Data yang sukses. Lanjutkan membaca untuk mempelajari tentang beberapa alat Ilmu Data terbaik di pasaran!

Alat Ilmu Data Terbaik

SAS

SAS (Sistem Analisis Statistik ) adalah alat Ilmu Data yang telah ada sejak lama. SAS memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis data tekstual granular dan menghasilkan hasil yang berarti. Banyak ilmuwan data lebih memilih laporan SAS karena lebih menarik secara estetika.

SAS juga digunakan untuk mengakses/mengambil data dari berbagai sumber, selain untuk analisis data. Ini biasanya digunakan untuk penambangan data, analisis deret waktu, ekonometrika, dan intelijen bisnis, di antara aktivitas Ilmu Data lainnya. SAS adalah program platform-agnostik yang juga dapat digunakan untuk komputasi jarak jauh. Pentingnya SAS dalam peningkatan kualitas dan pengembangan aplikasi tidak dapat dilebih-lebihkan.

BACA JUGA: 6 Cara Teratas untuk Memberi Peringkat di Kotak Tanya Orang Juga – SEO untuk PAA

APACHE HADOOP

Apache Hadoop adalah platform open-source yang umum digunakan untuk pemrosesan data paralel. Setiap file besar dipecah menjadi fragmen dan kemudian didistribusikan ke beberapa node. Hadoop kemudian menggunakan cluster node untuk pemrosesan paralel. Hadoop adalah sistem file terdistribusi yang membagi data menjadi beberapa bagian dan mendistribusikannya ke beberapa node.

BACA JUGA: Ilmuwan Data: Semua yang perlu Anda ketahui

Banyak komponen Hadoop lainnya, seperti Hadoop YARN, Hadoop MapReduce, dan Hadoop Common, digunakan untuk menangani data secara paralel selain Sistem Distribusi File Hadoop.

TABLO

Tablo adalah alat visualisasi data yang membantu dalam analisis data dan pengambilan keputusan. Tableau memungkinkan Anda untuk merepresentasikan data secara visual dalam waktu yang lebih singkat sehingga semua orang dapat memahaminya. Tableau dapat membantu Anda menangani masalah analitik data tingkat lanjut dalam waktu yang lebih singkat. Saat menggunakan Tableau, Anda tidak perlu khawatir tentang penyiapan data dan sebagai gantinya dapat fokus pada wawasan yang kaya.

Tableau, yang didirikan pada tahun 2003, telah merevolusi cara ilmuwan data menangani masalah ilmu data. Tableau memungkinkan pengguna untuk memanfaatkan data mereka sebaik-baiknya dan memberikan laporan yang informatif.

TENSORFLOW

TensorFlow sering digunakan dalam teknologi modern seperti Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, dan Kecerdasan Buatan. TensorFlow adalah paket Python yang memungkinkan Anda membuat dan melatih model Ilmu Data. Dengan TensorFlow, Anda dapat membawa visualisasi data ke level berikutnya.

TensorFlow mudah digunakan dan sering digunakan untuk pemrograman diferensial karena dikembangkan dengan Python. TensorFlow dapat digunakan untuk menerapkan model Ilmu Data di beberapa perangkat. TensorFlow menggunakan array N-dimensi, umumnya dikenal sebagai tensor, sebagai tipe datanya.

BIGML

BigML digunakan untuk membuat kumpulan data yang kemudian dapat dengan mudah dibagikan dengan sistem lain. BigML, yang awalnya dibuat untuk Machine Learning (ML), kini sering digunakan untuk membuat metode Ilmu Data yang praktis. Dengan menggunakan BigML, Anda cukup mengklasifikasikan data dan menemukan anomali/pencilan dalam kumpulan data.

Pendekatan visualisasi data interaktif BigML membuat pengambilan keputusan menjadi sederhana bagi para ilmuwan data. Peramalan deret waktu, pemodelan topik, pencarian asosiasi, dan aktivitas lainnya semuanya dimungkinkan dengan platform BigML yang Dapat Diskalakan. BigML memungkinkan Anda bekerja dengan sejumlah besar data.

KNIME

pisau adalah alat pelaporan, penambangan, dan analisis data yang sering digunakan dalam Ilmu Data. Kapasitasnya untuk mengekstrak dan mengubah data menjadikannya salah satu alat terpenting dalam Ilmu Data. Knime adalah platform sumber terbuka yang gratis untuk digunakan di banyak bagian dunia.

Itu menggunakan 'Lego of Analytics,' sebuah paradigma pipa data untuk menggabungkan beragam komponen Ilmu Data. GUI (Graphical User Interface) Knime yang mudah digunakan memungkinkan ilmuwan data menyelesaikan tugas dengan pengetahuan pemrograman minimal. Pipa data visual Knime digunakan untuk menghasilkan tampilan interaktif dari kumpulan data.

CEPAT

RapidMiner adalah produk perangkat lunak Ilmu Data yang populer karena kemampuannya untuk menciptakan lingkungan persiapan data yang sesuai. RapidMiner dapat membuat model Data Science/ML dari awal. RapidMiner memungkinkan ilmuwan data untuk melacak data secara real time dan menjalankan analitik kelas atas.

Penambangan teks, analisis prediktif, validasi model, pelaporan data komprehensif, dan tugas Ilmu Data lainnya semuanya dimungkinkan dengan RapidMiner. Skalabilitas dan kemampuan keamanan RapidMiner yang kuat juga mengesankan. RapidMiner dapat digunakan untuk membuat aplikasi Ilmu Data komersial dari awal.

UNGGUL

Unggul , yang merupakan bagian dari suite Microsoft Office, adalah salah satu alat terbaik untuk pemula Ilmu Data. Ini juga membantu dalam mempelajari dasar-dasar Ilmu Data sebelum beralih ke analitik tingkat lanjut. Ini adalah salah satu alat visualisasi data terpenting yang digunakan oleh para ilmuwan data. Excel menampilkan data secara lugas, menggunakan baris dan kolom, sehingga pengguna non-teknis pun dapat memahaminya.

Excel juga memiliki rumus untuk penggabungan, menemukan data rata-rata, penjumlahan, dan operasi Ilmu Data lainnya. Ini adalah salah satu alat terpenting untuk Ilmu Data karena kemampuannya untuk memproses kumpulan data yang sangat besar.

APACHE FLINK

Ini adalah salah satu alat Ilmu Data terbaik dari Apache Software Foundation untuk tahun 2020/2021. Apache Flink dapat melakukan analisis data real-time dengan cepat. Apache Flink adalah platform open-source terdistribusi untuk perhitungan Ilmu Data yang dapat diskalakan. Flink menyediakan pipeline latensi rendah dan eksekusi paralel diagram aliran data.

Apache Flink juga dapat digunakan untuk memproses aliran data tanpa batas tanpa titik awal dan akhir yang tetap. Apache dikenal dengan alat dan pendekatan Ilmu Data, yang dapat membantu mempercepat proses analisis. Flink membantu ilmuwan data dalam meminimalkan kerumitan saat memproses data waktu nyata.

POWERBI

PowerBI juga merupakan salah satu alat ilmu data dan intelijen bisnis yang paling penting. Anda dapat menggunakannya bersama dengan produk Microsoft Data Science lainnya untuk memvisualisasikan data. Dengan PowerBI, Anda dapat membuat laporan yang kaya dan cerdas dari kumpulan data apa pun. Pengguna juga dapat menggunakan PowerBI untuk mengembangkan dasbor analitik data mereka sendiri.

Menggunakan PowerBI, kumpulan data yang tidak koheren dapat diubah menjadi kumpulan data yang koheren. Menggunakan PowerBI, Anda dapat membuat kumpulan data yang koheren secara logis yang menghasilkan wawasan yang kaya. PowerBI dapat digunakan untuk membuat laporan yang menarik secara visual yang juga dapat dipahami oleh individu non-teknis.

DATAROBOT

Robot Data adalah salah satu alat terpenting untuk aktivitas Ilmu Data yang mencakup pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Pada antarmuka pengguna DataRobot, Anda dapat dengan cepat menarik dan melepas kumpulan data. Antarmukanya yang ramah pengguna membuat analitik data dapat diakses oleh ilmuwan data pemula dan berpengalaman.

DataRobot memungkinkan Anda membuat dan menerapkan lebih dari 100 model Ilmu Data secara bersamaan, memberikan Anda banyak informasi. Ini juga digunakan oleh bisnis untuk memberikan otomatisasi kelas atas kepada konsumen dan pelanggan mereka. Analisis prediktif DataRobot yang efektif dapat membantu Anda dalam membuat keputusan berdasarkan data yang terinformasi.

APACHE SPARK

Apache Spark dibuat dengan mempertimbangkan pengurangan latensi saat menjalankan tugas Ilmu Data. Apache Spark, yang didasarkan pada Hadoop MapReduce, dapat menangani kueri interaktif dan pemrosesan aliran. Karena komputasi cluster dalam memorinya, ia telah menjadi salah satu alat Ilmu Data terbesar di pasar. Komputasi dalam memorinya dapat sangat mempercepat pemrosesan.

Kueri SQL didukung oleh Apache Spark, memungkinkan Anda memperoleh beberapa asosiasi dari koleksi Anda. Spark juga memiliki API untuk membangun aplikasi Ilmu Data di Java, Scala, dan Python.

SAP HANA

Sap Hana adalah sistem manajemen basis data relasional yang mudah digunakan untuk menyimpan dan mengambil data. Mekanisme manajemen data dalam memori dan berbasis kolom menjadikannya alat yang berguna dalam Ilmu Data. Sap Hana dapat mengolah database yang memiliki objek yang disimpan dalam ruang geometris (data spasial).

Sap Hana juga dapat digunakan untuk pencarian teks dan analitik, pemrosesan data grafik, analisis prediktif, dan tugas Ilmu Data lainnya. Penyimpanan data dalam memorinya menyimpan data di memori utama daripada di disk, memungkinkan kueri dan pemrosesan data yang lebih efisien.

MONGODB

MongoDB adalah database berkinerja tinggi yang juga merupakan salah satu alat Ilmu Data paling populer. Koleksi MongoDB (dokumen MongoDB) memungkinkan Anda untuk menyimpan sejumlah besar data. Ini memiliki semua fitur SQL serta kemampuan untuk menjalankan kueri dinamis.

MongoDB adalah database yang menyimpan data dalam bentuk dokumen bergaya JSON dan memungkinkan replikasi data yang tinggi. MongoDB membuat pengelolaan data besar menjadi lebih mudah karena memberikan ketersediaan data yang tinggi. MongoDB dapat melakukan analitik kompleks selain kueri basis data sederhana. Skalabilitas MongoDB menjadikannya salah satu alat Ilmu Data yang paling banyak digunakan.

PYTHON

Basis data dan kerangka kerja bukan satu-satunya alat dan teknologi Ilmu Data yang tersedia. Sangat penting untuk memilih bahasa pemrograman yang tepat untuk Ilmu Data. Banyak ilmuwan data menggunakan Python untuk web scraping. Python memiliki sejumlah perpustakaan yang secara khusus dikembangkan untuk tugas-tugas Ilmu Data.

Python memungkinkan Anda untuk dengan cepat melakukan berbagai perhitungan matematis, statistik, dan ilmiah. NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Keras, dan pustaka Python lainnya untuk Ilmu Data adalah beberapa yang paling banyak digunakan.

TRIFACTA

Trifacta adalah alat pembersihan dan persiapan data yang umum digunakan dalam Ilmu Data. Trifacta dapat membersihkan data lake cloud yang berisi data terstruktur dan tidak terstruktur. Jika dibandingkan dengan platform lain, Trifacta mempercepat proses persiapan data secara dramatis. Trifacta memudahkan untuk menemukan kesalahan, outlier, dan anomali lainnya dalam kumpulan data.

Trifacta juga dapat membantu Anda menyiapkan data lebih cepat dalam skenario multi-cloud. Trifacta memungkinkan Anda untuk mengotomatiskan visualisasi data dan manajemen saluran data.

MINITAB

Minitab adalah perangkat lunak manipulasi dan analisis data yang sering digunakan. Dalam kumpulan data yang tidak terstruktur, Minitab akan membantu Anda menemukan tren dan pola. Minitab dapat digunakan untuk menyederhanakan dataset yang akan digunakan sebagai input untuk analisis data. Minitab juga dapat membantu ilmuwan data dengan komputasi ilmu data dan pengembangan grafik.

Minitab menampilkan statistik deskriptif berdasarkan dataset yang dimasukkan, menyoroti beberapa poin penting dalam data seperti mean, median, standar deviasi, dan sebagainya. Minitab dapat digunakan untuk membuat berbagai grafik serta melakukan analisis regresi.

R

R adalah salah satu dari banyak bahasa pemrograman terkemuka yang digunakan di bidang Ilmu Data, dan menyediakan lingkungan perangkat lunak yang dapat diskalakan untuk analisis statistik. Dengan menggunakan R, pengelompokan dan klasifikasi data dapat dilakukan dalam waktu yang lebih singkat. R dapat digunakan untuk menghasilkan berbagai model statistik, termasuk model linier dan nonlinier.

R adalah alat yang ampuh untuk pembersihan dan visualisasi data. R memvisualisasikan data dengan cara yang mudah dipahami sehingga semua orang dapat memahaminya. DBI, RMySQL, dplyr, ggmap, xtable, dan add-on Ilmu Data lainnya tersedia di R.

APACHE KAFKA

Apache Kafka adalah sistem pesan terdistribusi yang memungkinkan sejumlah besar data untuk ditransfer dari satu aplikasi ke aplikasi lainnya. Dengan Apache Kafka, pipeline data real-time dapat dibangun dalam waktu yang lebih singkat. Kafka, yang dikenal dengan toleransi kesalahan dan skalabilitasnya, akan memastikan bahwa tidak ada data yang hilang saat mengangkut data antar aplikasi.

Apache Kafka adalah sistem pesan publish-subscribe yang memungkinkan penerbit mengirim pesan ke pelanggan berdasarkan topik. Sistem pesan publish-subscribe memungkinkan pelanggan untuk mengkonsumsi semua pesan dalam suatu subjek.

QLIKVIEW

QlikView adalah salah satu alat Ilmu Data yang paling banyak digunakan, serta alat intelijen bisnis. Ilmuwan data dapat menggunakan QlikView untuk mendapatkan korelasi antara data tidak terstruktur dan melakukan analisis data. QlikView juga dapat digunakan untuk menampilkan gambaran visual hubungan data. Agregasi dan kompresi data dapat dilakukan lebih cepat dengan QlikView.

Anda tidak perlu membuang waktu untuk mencari tahu bagaimana entitas data terkait karena QlikView menanganinya untuk Anda secara otomatis. Jika dibandingkan dengan alat Ilmu Data lainnya di pasaran, pemrosesan data dalam memorinya menghasilkan hasil yang lebih cepat.

STRATEGI MIKRO

Ilmuwan data yang juga tertarik dengan intelijen bisnis memanfaatkan MicroStrategy. MicroStrategy menyediakan berbagai kemampuan analitik data selain peningkatan visualisasi dan penemuan data. MicroStrategy dapat mengakses data dari berbagai gudang data dan sistem relasional, meningkatkan aksesibilitas data dan kemampuan penemuannya.

MikroStrategi memungkinkan Anda untuk membagi data yang tidak terstruktur dan kompleks menjadi bit-bit yang lebih kecil untuk analisis yang lebih mudah. MicroStrategy memungkinkan pembuatan laporan analitik data yang lebih baik serta pemantauan data waktu nyata.

Julia

Banyak profesional Ilmu Data menganggap Julia sebagai penerus Python. Julia adalah bahasa pemrograman yang dibuat khusus untuk Ilmu Data. Julia dapat menyamai kecepatan bahasa pemrograman populer seperti C dan C++ selama operasi Ilmu Data berkat kompilasi JIT (Just-in-Time).

Julia memungkinkan Anda untuk menyelesaikan perhitungan statistik yang sulit dalam Ilmu Data dalam waktu yang lebih singkat. Julia memungkinkan Anda mengontrol proses pengumpulan sampah secara manual dan menghilangkan kebutuhan akan manajemen memori. Ini adalah salah satu bahasa pemrograman paling populer untuk Ilmu Data karena sintaksnya yang ramah matematika dan manajemen memori otonom.

SPSS

SPSS (Paket Statistik untuk Ilmu Sosial) biasanya digunakan oleh para peneliti untuk menganalisis data statistik. SPSS juga dapat digunakan untuk mempercepat pengolahan dan analisis data survei. Aplikasi Modeler dari SPSS dapat digunakan untuk membuat model prediksi.

Data teks ada dalam survei, dan SPSS dapat mengekstrak wawasan dari data ini. Anda juga dapat menggunakan SPSS untuk menghasilkan berbagai jenis visualisasi data, seperti bagan kepadatan atau boxplot radial.

MATLAB

MATLAB adalah alat Ilmu Data terkemuka yang digunakan oleh bisnis dan organisasi. Ini adalah platform pemrograman untuk ilmuwan data yang memungkinkan mereka mengakses informasi dari file datar, database, platform cloud, dan sumber lainnya. Dengan MATLAB, Anda dapat dengan cepat melakukan rekayasa fitur pada dataset. Tipe data di MATLAB secara khusus dikembangkan untuk Ilmu Data dan menghemat banyak waktu dalam pra-pemrosesan data.

Kesimpulan

Saat memproses data yang sangat besar, ilmuwan data menggunakan berbagai metode untuk mengurangi latensi dan kesalahan. Beberapa alat Ilmu Data yang paling umum digunakan termasuk dalam daftar di atas.

Mendaftar ke sekolah terkemuka yang akan memberi Anda alat Ilmu Data terbaik adalah pilihan tepat jika Anda ingin menjadi ilmuwan data profesional.