9 Alat Ilmu Data Teratas [Paling Banyak Digunakan pada 2022]

Ilmu Data adalah tentang memanfaatkan kumpulan data besar untuk mengekstrak wawasan bermakna yang dapat diubah lebih lanjut menjadi keputusan bisnis yang dapat ditindaklanjuti. Itulah alasan mengapa kursus ilmu data sangat diminati akhir-akhir ini.

Ilmuwan Data adalah pemikir brilian yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, memproses, memanipulasi, membersihkan, dan menganalisis data untuk mengekstrak wawasan berharga dari dalamnya. Hari demi hari, Ilmuwan Data harus berurusan dengan sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur. Berbagai alat statistik dan pemrograman ilmu data membantu ilmuwan data memahami akumulasi data.

Ini adalah topik diskusi hari ini – alat Ilmu Data teratas yang digunakan oleh Ilmuwan Data di seluruh dunia.

Alat Ilmu Data Teratas di 2019

1. Apache Spark

Apache Spark adalah salah satu alat Ilmu Data paling populer. Ini adalah mesin analitik yang kuat yang secara eksplisit dirancang untuk menangani pemrosesan batch dan pemrosesan aliran. Tidak seperti platform Big Data lainnya, Spark dapat memproses data secara real-time dan jauh lebih cepat daripada MapReduce. Selain itu, Spark unggul dalam manajemen cluster – fitur yang bertanggung jawab atas kecepatan pemrosesannya yang cepat.

Spark hadir dengan banyak API Pembelajaran Mesin yang memungkinkan Ilmuwan Data membuat prediksi yang akurat. Selain itu, ia juga memiliki berbagai API yang dapat diprogram di Java, Python, Scala, dan R.

2. BigML

BigML adalah lingkungan GUI berbasis cloud yang dirancang untuk memproses Algoritma ML. Salah satu fitur spesialisasi terbaik BigML adalah Predictive Modeling. Dengan memanfaatkan BigML, perusahaan dapat menggunakan dan menerapkan algoritme ML yang berbeda di berbagai fungsi dan proses bisnis. Misalnya, BigML dapat digunakan untuk inovasi produk, perkiraan penjualan, dan analisis risiko.

BigML menggunakan REST API untuk membuat antarmuka web yang ramah pengguna, dan juga memfasilitasi visualisasi data yang interaktif. Selain itu, BigML dilengkapi dengan sejumlah teknik otomatisasi yang memungkinkan Anda untuk mengotomatiskan alur kerja dan bahkan penyetelan model hyperparameter.

3. D3.js

D3.js adalah library Javascript yang digunakan untuk membuat dan mendesain visualisasi interaktif pada browser web. Ini adalah alat yang sangat baik untuk para profesional yang bekerja pada aplikasi/perangkat lunak yang memerlukan interaksi sisi klien untuk visualisasi dan pemrosesan data. D3.js API memungkinkan Anda memanfaatkan berbagai fungsinya untuk menganalisis data dan membuat visualisasi dinamis di browser web. Ini juga dapat digunakan untuk membuat dokumen dinamis dengan mengaktifkan pembaruan di sisi klien dan secara aktif memantau perubahan data untuk mencerminkan visualisasi pada browser.

Hal yang hebat tentang D3.js adalah ia dapat diintegrasikan dengan CSS untuk membuat visualisasi termasyhur untuk menerapkan grafik yang disesuaikan pada halaman web. Plus, ada juga transisi animasi jika Anda membutuhkannya.

4. MATLAB

MATLAB adalah kinerja tinggi, lingkungan komputasi numerik multi-paradigma yang dirancang untuk memproses informasi matematika. Ini adalah lingkungan sumber tertutup yang memungkinkan implementasi algoritmik, fungsi matriks, dan pemodelan statistik data. MATLAB menggabungkan komputasi, visualisasi, dan pemrograman dalam lingkungan yang mudah digunakan di mana masalah dan solusinya diekspresikan dalam notasi matematika.

MATLAB, sebagai alat ilmu data yang populer, menemukan banyak aplikasi dalam Ilmu Data. Misalnya, digunakan untuk pemrosesan gambar dan sinyal dan untuk mensimulasikan jaringan saraf. Dengan pustaka grafis MATLAB, Anda dapat membuat visualisasi yang menarik. Selain itu, MATLAB memungkinkan integrasi yang mudah untuk aplikasi perusahaan dan sistem tertanam. Ini membuatnya ideal untuk sejumlah aplikasi Ilmu Data – mulai dari pembersihan dan analisis data hingga penerapan algoritme Pembelajaran Mendalam.

5. SAS

SAS adalah rangkaian perangkat lunak terintegrasi yang dirancang oleh SAS Institute untuk analitik tingkat lanjut, intelijen bisnis, analisis multivariat, manajemen data, dan analitik prediktif. Namun, ini adalah perangkat lunak sumber tertutup yang dapat digunakan melalui antarmuka grafis, atau bahasa pemrograman SAS, atau Base SAS.

Banyak organisasi besar menggunakan SAS untuk analisis data dan pemodelan statistik. Ini bisa menjadi alat yang nyaman untuk mengakses data di hampir semua format (file database, tabel SAS, dan tabel Microsoft Excel). SAS juga bagus untuk mengelola dan memanipulasi data yang ada untuk mendapatkan hasil baru. Juga, ia memiliki serangkaian perpustakaan dan alat statistik yang berguna yang sangat baik untuk pemodelan dan organisasi data.

6. Tablo

Tableau adalah platform visualisasi data dan analisis ujung-ke-ujung yang kuat, aman, dan fleksibel. Bagian terbaik tentang mengoperasikan Tableau sebagai alat ilmu data adalah ia tidak menuntut bakat pemrograman atau teknis apa pun. Grafis Tableau yang penuh daya dan sifatnya yang mudah digunakan telah menjadikannya salah satu alat visualisasi data yang paling banyak digunakan dalam industri Business Intelligence.

Beberapa fitur terbaik dari Tableau adalah pencampuran data, kolaborasi data, dan analisis data waktu nyata. Tidak hanya itu, Tableau juga dapat memvisualisasikan data geografis. Ini memiliki berbagai penawaran seperti Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online, dan Tableau Server untuk memenuhi kebutuhan Anda yang berbeda.

7. Matplotlib

Matplotlib adalah pustaka plotting dan visualisasi yang dirancang untuk Python dan NumPy. Namun, Bahkan SciPy menggunakan Matplotlib. Antarmukanya mirip dengan MATLAB.

Mungkin fitur terbaik dari Matplotlib adalah kemampuannya untuk memplot grafik kompleks dengan baris kode sederhana. Anda dapat menggunakan alat ini untuk membuat plot batang, histogram, scatterplot, dan pada dasarnya semua jenis grafik/bagan lainnya. Matplotlib hadir dengan API berorientasi objek untuk menyematkan plot ke dalam aplikasi menggunakan toolkit GUI tujuan umum (Tkinter, wxPython, GTK+, dll.). Matplotlib adalah alat yang sempurna untuk pemula yang ingin mempelajari visualisasi data dengan Python.

8. Scikit-belajar

Scikit-learn adalah perpustakaan berbasis Python yang dikemas dengan banyak algoritma ML yang tidak diawasi dan diawasi. Itu dirancang dengan menggabungkan fitur Pandas, SciPy, NumPy, dan Matplotlib.

Scikit-learn mendukung berbagai fungsi untuk menerapkan Algoritma Pembelajaran Mesin seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan, pra-pemrosesan data, pemilihan model, dan pengurangan dimensi, untuk beberapa nama. Tugas utama Scikit-learn adalah menyederhanakan algoritme ML yang kompleks untuk implementasi. Inilah yang membuatnya sangat ideal untuk aplikasi yang menuntut pembuatan prototipe cepat.

9. NLTK

Alat berbasis Python lainnya dalam daftar kami, NLTK (Natural Language Toolkit), adalah salah satu platform terkemuka untuk mengembangkan program Python yang dapat bekerja dengan data bahasa manusia alami. Sejak Natural Language Processing telah muncul sebagai bidang paling populer dalam Ilmu Data, NLTK telah menjadi salah satu alat favorit para profesional Ilmu Data.

NLTK menawarkan antarmuka yang mudah digunakan ke lebih dari 50 corpora (kumpulan data untuk mengembangkan model ML) dan sumber daya leksikal, termasuk WordNet. Itu juga dilengkapi dengan rangkaian lengkap perpustakaan pemrosesan teks untuk klasifikasi, tokenization, stemming, tagging, parsing, dan penalaran semantik. NLTK berguna untuk berbagai aplikasi NLP seperti Parts of Speech Tagging, Machine Translation, Word Segmentation, Text-to-Speech, dan Speech Recognition.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Bonus: TensorFlow

TensorFlow adalah platform open-source yang ramah Python, end-to-end, untuk Machine Learning. Ini adalah ekosistem alat, perpustakaan, dan sumber daya komunitas yang komprehensif dan fleksibel yang memfasilitasi komputasi numerik yang cepat dan mudah di ML. TensorFlow memungkinkan pembuatan model ML dan pelatihan serta penerapan model ML di mana saja dengan mudah. Ini memiliki arsitektur yang rapi dan fleksibel untuk mendorong pengembangan model dan eksperimen mutakhir.

Berkat komunitasnya yang aktif, TensorFlow adalah toolkit yang terus berkembang yang populer karena kemampuan komputasinya yang tinggi dan kinerjanya yang luar biasa. Ini dapat berjalan tidak hanya pada CPU dan GPU tetapi juga pada platform TPU (tambahan terbaru). Inilah yang menjadikan TensowFlow sebagai alat standar dan diakui secara global untuk aplikasi ML.

Membungkus…

Ilmu Data adalah domain kompleks yang membutuhkan berbagai macam alat untuk memproses, menganalisis, membersihkan dan mengatur, munging, memanipulasi, dan menafsirkan data. Pekerjaan tidak berhenti di situ. Setelah data dianalisis dan ditafsirkan, para profesional Ilmu Data juga harus membuat visualisasi yang estetis dan interaktif untuk kemudahan pemahaman semua pemangku kepentingan yang terlibat dalam suatu proyek. Selanjutnya, Ilmuwan Data harus mengembangkan model prediksi yang kuat menggunakan algoritma ML. Semua fungsi tersebut tidak dapat dicapai tanpa bantuan alat Ilmu Data tersebut.

Jadi, jika Anda ingin membangun karier yang sukses di Ilmu Data, sebaiknya Anda segera mulai mengotori tangan Anda dengan alat-alat ini!