5 Alat Analisis Teratas yang perlu diketahui oleh Ilmuwan Data

Ketika Anda bertanya kepada seseorang tentang lima hal yang mereka tidak bisa hidup tanpanya, mereka biasanya menjawab dengan makanan, mobil, dan internet. Saat Anda mengajukan pertanyaan yang sama kepada ilmuwan data, mereka akan memberi Anda ikhtisar dari lima alat analitik teratas mereka, yang membuat pekerjaan dan kehidupan lebih mudah dikelola. Mari kita lihat apa alat analitik ini dan apa yang mereka lakukan dengan sedikit lebih detail:

1. Python

Python adalah bahasa pemrograman tujuan umum populer yang mudah dipelajari, memiliki lebih sedikit baris kode daripada bahasa lain, sangat mudah dibaca, dan bersifat open source. Ini memiliki ekosistem matematika open source dan alat analisis data yang berkembang dengan baik dan berkembang, menjadikannya pesaing yang baik untuk gelar "alat masa depan." Ini secepat kilat dan dilengkapi dengan banyak koleksi data statistik. Ini adalah salah satu bahasa yang akrab bagi sejumlah besar programmer, memungkinkan perpindahan yang mulus ke dalam analitik dari sudut pandang TI.

BACA JUGA: Bagaimana Ilmu Data Dapat Membantu Bisnis Anda?

Ini adalah keterampilan untuk dipelajari jika seseorang ingin pindah ke sektor analitik dari latar belakang pemrograman. Ini baru-baru ini mendapatkan popularitas di kalangan profesional di domain analitik, jadi ada lebih sedikit lowongan pekerjaan, tetapi ini jelas merupakan keterampilan untuk dipelajari jika seseorang ingin pindah ke sektor analitik dari latar belakang pemrograman. Python membuat pengkodean dan debugging lebih mudah karena sintaksnya yang lebih baik, yang menghasilkan kurva belajar yang jauh lebih pendek.

kelebihan

• Sintaks sederhana Python membuatnya mudah dipelajari. Banyak programmer sudah akrab dengan Python, dan mereka merasa lebih mudah untuk belajar Python untuk analitik daripada bahasa baru seperti R.
• Python adalah bahasa pemrograman yang sepenuhnya gratis.
• Pustaka statistik Python telah berkembang pesat, menjadikannya alat yang agak serbaguna saat ini.

Kontra

• Python baru-baru ini beralih dari bahasa pemrograman ke alat analitik. Akibatnya, ia tidak memiliki fleksibilitas R dan SAS.
• Python dengan cepat mendapatkan daya tarik di bidang analitik. Popularitas Python hanya akan tumbuh karena semakin banyak pemrogram TI yang bermigrasi ke analitik. Python tidak diragukan lagi merupakan alat yang layak dipelajari.

2. Excel untuk Ilmuwan Data

Microsoft Excel adalah program spreadsheet yang disertakan dalam rangkaian perangkat lunak produktivitas Microsoft Office. Kita semua telah menggunakannya untuk membuat daftar dan tabel di beberapa titik dalam hidup kita, baik di sekolah atau di perguruan tinggi. Excel, bagaimanapun, mampu melakukan lebih banyak lagi. Excel memiliki berbagai kemampuan, termasuk menyortir dan memanipulasi data serta menyajikannya dalam grafik dan bagan. Itu dapat menjalankan berbagai operasi aritmatika, termasuk yang terkait dengan statistik, teknik, dan keuangan. Ini juga memungkinkan Anda untuk memprogram menggunakan VBA (Visual Basic for Application).

BACA JUGA: Bagaimana Ilmu Data Dapat Membantu Bisnis Anda?

Karena ketersediaannya di mana-mana, Excel adalah salah satu alat data termudah untuk dipelajari dan digunakan. Tidak banyak komputer yang tidak memiliki MS Office (baik premium maupun gratis) dan, dengan ekstensi, MS Excel diinstal. Keuntungan paling signifikan dari Excel adalah memungkinkan pengguna untuk mengubah GUI (antarmuka pengguna grafis) dan melakukan tingkat visualisasi data yang wajar (meskipun tidak ada yang terlalu rumit). Meskipun dapat mengelola sejumlah kecil data, ia tidak dirancang untuk menangani sejumlah besar data atau melakukan tugas-tugas seperti pemodelan prediktif.

Meskipun demikian, ini masih merupakan salah satu alat manipulasi data yang paling banyak digunakan, dan akan bermanfaat bagi setiap ilmuwan data yang bercita-cita tinggi. Ini juga memiliki antarmuka yang sangat ramah pengguna untuk pengguna non-teknis yang ingin mencoba-coba penelitian data.

kelebihan

• Excel adalah program yang semua orang kenal. Bahkan jika mereka tidak memiliki perangkat lunak analitik tambahan, sebagian besar pengguna telah menginstal Excel di komputer mereka.
• Excel adalah program yang mudah digunakan. Antarmuka pengguna sederhana dan mudah digunakan.
• Excel memiliki banyak kemungkinan visualisasi.

Kontra

• Excel tidak dirancang untuk analisis statistik yang kompleks. Teknik pemodelan prediktif sederhana seperti pengelompokan dan regresi dapat dilakukan di Excel dengan bantuan add-on, tetapi pendekatan yang lebih rumit seperti pembelajaran mesin tidak.
• Excel dapat mengelola lebih dari 16000 kolom dan 1 juta baris. Berurusan dengan bahkan 100.000 baris dan 1000 kolom, di sisi lain, sangat menyiksa.
• Jika Anda menjalankan pivot pada data sebanyak itu, misalnya, Excel menjadi lambat dan mungkin macet.

Apakah Anda ingin bekerja sebagai analis data? Kemudian lihat kursus Analytics untuk Pemula kami untuk memulai sekarang.

3. SAS

SAS adalah rangkaian perangkat lunak untuk analitik tingkat lanjut, pemodelan prediktif, kecerdasan bisnis, dan manajemen data yang dikembangkan oleh SAS Institute. Meskipun reputasinya sulit digunakan dan dipahami, SAS, tidak seperti banyak pesaingnya, dapat menangani berbagai pekerjaan manajemen data dan analitik. Ini bagus untuk pengguna yang kuat, dan ini adalah salah satu rangkaian perangkat lunak analitik paling andal dan cepat di dunia, serta salah satu yang terbaik untuk analisis kompleks.

Terlepas dari kenyataan bahwa harga dan lisensinya adalah masalah, banyak bisnis menengah hingga besar masih menggunakannya untuk kekuatan pemrosesan yang diberikannya. Terlepas dari kurangnya visualisasi, ini masih merupakan alat bantu untuk analisis data yang rumit pada kumpulan data besar.

kelebihan

• SAS adalah alat yang ampuh yang dapat menangani kumpulan data kecil hingga besar yang dapat digunakan untuk segala hal mulai dari analisis irisan dan dadu sederhana hingga analisis multi-variasi yang kompleks.
• SAS hadir dengan banyak bantuan online.

Kontra

• Itu adalah peralatan yang mahal. Lisensi SAS (termasuk versi non-GUI) mungkin semahal atau lebih mahal daripada menyewa ilmuwan data.
• Visualisasi terbatas.

Untuk memulai SAS, buka Ilmu Data SAS untuk Pemula dan pelajari cara menjadi ilmuwan data bersertifikat.

4. R

R , bahasa komputer dan lingkungan perangkat lunak untuk komputasi statistik dan grafik, adalah saingan paling tangguh SAS. Karena status open source-nya, ia memiliki penggemar yang kuat. Ini adalah alat luar biasa yang dapat melakukan semua jenis analisis statistik. Tidak ada yang membuat Geeks lebih bahagia daripada perangkat lunak open source dan free-to-try. R memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan perangkat lunak dengan kebutuhan analitik mereka sendiri, dan dilengkapi dengan ekosistem paket yang kuat yang membuat bekerja dengannya lebih mudah.

Ini semakin kuat sejak awal, dan sekarang memiliki komunitas pengguna yang dinamis yang saling membantu. Untuk organisasi mana pun yang tidak memiliki analitik pada intinya tetapi tetap bekerja dengan data, R adalah cara yang harus dilakukan. Ini adalah perangkat lunak terbaik untuk melakukan analisis berulang dan berkualitas tinggi. Ini masih merupakan alat analitik yang sangat baik, terlepas dari kekurangan keamanan dan manajemen memorinya.

kelebihan

• R adalah bahasa yang fleksibel. Beberapa pengguna percaya sekarang bahkan lebih fleksibel daripada SAS. Pengguna R jarang perlu menggunakan perangkat lunak lain.
• R gratis karena bersifat open source.
• R bekerja dengan baik dengan teknologi open source yang lazim di dunia data besar.

Kontra

• Kurva pembelajaran untuk R cukup parah. Ini adalah alat yang sulit untuk dikuasai.
• Meskipun ada banyak informasi di Internet, itu tidak terorganisir dengan baik seperti, misalnya, materi SAS.

Mulailah dengan kursus sertifikasi Ilmu Data dengan R kami untuk menambahkan R ke perangkat analitik Anda.

5. SQL

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman tujuan khusus yang digunakan untuk antarmuka dengan dan mengelola database, khususnya dalam RDBMS (sistem manajemen database relasional) atau RDSMS (sistem manajemen sistem database relasional). Ini sederhana untuk dipahami dan diterapkan, namun telah digunakan untuk mengatasi berbagai situasi sulit.

BACA JUGA: Siklus hidup ilmu data: semua tahapan dan fungsinya

Meskipun ini bukan alat terbaik untuk analisis statistik, ini adalah salah satu yang terbaik untuk manipulasi data dan dapat menangani kumpulan data besar. Manipulasi data masih memakan waktu kira-kira setengah dari waktu proyek, dan SQL sangat cocok. Ini dengan mudah berinteraksi dengan dan membaca data tidak terstruktur, dan bekerja dengan baik dengan database lama dan baru.

kelebihan

• SQL sangat cepat dan dapat menangani kumpulan data dari berbagai ukuran.
• Karena SQL digunakan di banyak tempat di luar analitik, sebagian besar pengguna sudah terbiasa dengannya.
• SQL adalah bahasa yang sederhana untuk dipahami.

Kontra

• SQL sangat bagus untuk mengiris dan memotong, tetapi tidak begitu banyak untuk analisis statistik. Akibatnya, jangkauan aplikasi sangat terbatas.

Beberapa alat dapat menandingi kecepatan dan kemudahan penggunaan SQL dalam hal manipulasi data. Untuk ilmuwan data, SQL adalah alat tambahan yang sangat populer. Ini bekerja dengan baik dengan SAS, R, Python, dan bahasa pemrograman lainnya.

Jadi begitulah! Ini adalah lima alat yang harus dimiliki oleh setiap ilmuwan data. Berapa banyak yang Anda kenal? Berapa banyak yang belum masuk ke daftar Anda?