Tools data science adalah alat yang membantu para profesional data science dalam berbagai tahap dari siklus hidup proyek data, mulai dari pengumpulan data hingga penerapan model dan komunikasi hasil.
Tools Data Science
Dalam konteks pekerjaan data science, “tools” merujuk pada perangkat lunak, platform, atau lingkungan yang digunakan untuk melakukan berbagai tugas terkait data science, seperti pengolahan data, analisis statistik, visualisasi data, dan pengembangan model machine learning. Tools ini membantu data scientist atau analis data dalam melakukan pekerjaan mereka dengan lebih efisien dan efektif.
5 Jenis Tools
Berikut alat yang digunakan dalam pengembangan data science terhadap pekerjaannya, dengan begitu bisa di efisiensikan dengan baik dan maksimal,
1. Pandas
Pandas adalah salah satu perpustakaan populer dalam bahasa pemrograman Python yang digunakan untuk analisis data. Perpustakaan ini menawarkan struktur data dan alat analisis data, yang memungkinkan para profesional ilmu data memanipulasi, membersihkan, memproses, dan menganalisis data.
Struktur data utama di Pandas adalah DataFrame, tabel dua dimensi dengan baris dan kolom tertentu. Bingkai Data ini mirip dengan tabel di database atau spreadsheet Excel. Pandas juga menyediakan tipe data serial, yaitu objek satu dimensi yang dapat menyimpan berbagai tipe data, seperti integer, float, string, dll. Array ini mirip dengan array karakter tunggal di Python. Pandas mendukung membaca dan menulis berbagai format file seperti CSV, Excel, SQL, JSON, dll. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mengimpor data dari berbagai sumber ke lingkungan Python untuk analisis lebih lanjut.
Pandas melakukan banyak pembersihan dan pemrosesan data, termasuk ekstraksi data yang hilang, penggabungan data, berbagi data, dan banyak lagi. Pandas menyediakan berbagai operasi untuk mentransformasi, mengelompokkan, dan menggabungkan data, seperti penggabungan, pemfilteran, transformasi, dan penghitungan statistik: Meskipun Pandas bukan alat visualisasi data asli, Pandas menyertakan pustaka visualisasi data seperti Matplotlib dan Seaborn, yang memungkinkan pengguna membuat bagan dan grafik dengan mudah dari dalam data. Tim disalahgunakan.Pandas adalah salah satu alat paling populer dan canggih di ekosistem Python untuk analisis data, dan banyak data scientist mengandalkan Pandas untuk kebutuhan pemrosesan dan analisis data mereka.
2. Jupyter Notebook
Jupyter Notebook adalah aplikasi sumber terbuka yang memungkinkan pengguna membuat dan berbagi dokumen yang menggabungkan kode komputer, teks, dan elemen visual seperti bagan dan tabel. Nama “Jupyter” sendiri merupakan singkatan dari tiga bahasa pemrograman yang didukung langsung oleh program tersebut yaitu Julia, Python dan R. Tentu saja Jupyter juga mendukung lebih banyak lagi bahasa pemrograman karena pada tujuan utamanya. Jupyter sering digunakan oleh data scientist, peneliti, dan pengembang untuk melakukan penambangan data, pemodelan, analisis statistik, dan dokumentasi proyek. Ini adalah alat yang sangat berguna untuk pengembangan perangkat lunak dan penelitian siklus hidup.
Notebook Jupyter, Matplotlib, Seaborn, Plotly, dll. dapat dengan mudah membuat data dinamis menggunakan perpustakaan. Grafik dan bagan dapat dilihat di buku catatan, memberikan pendekatan analisis dan visualisasi yang mendalam. Jupyter Notebook menyediakan akses langsung ke berbagai perpustakaan dan alat analisis data seperti pandas, NumPy, SciPy, scikit-wige, dan banyak lagi. Hal ini memungkinkan pengguna untuk melakukan manipulasi data, analisis statistik, analisis data, dan pembelajaran mesin dalam satu lingkungan.
Baca juga: Bagaimana Cara Menggunakan Jupyter Notebooks?
3. GIT
Git adalah sistem kontrol versi open source dan terdistribusi. Alat yang digunakan oleh pengembang perangkat lunak untuk melacak perubahan kode sumber selama pengembangan perangkat lunak. Dikembangkan oleh Linus Torvalds pada tahun 2005 untuk mengelola pengembangan kernel Linux, Git telah menjadi standar de facto dalam kontrol versi perangkat lunak.
Git menawarkan banyak manfaat bagi pengembang, termasuk kemampuan untuk melacak perubahan kode, berkolaborasi dengan tim, mengelola versi kode, dan menghindari konflik dalam pengembangan perangkat lunak. Ini adalah alat penting dalam siklus hidup pengembangan perangkat lunak modern.
Baca juga: Visualisasi Data: Jenis, Fungsi, dan Tools
4. Apache Airflow
Adalah platform manajemen alur kerja sumber terbuka yang digunakan untuk menjadwalkan, mengatur, dan memantau alur kerja data. Dirancang untuk menangani alur kerja yang kompleks dan terorganisir, Apache Airflow memungkinkan pengguna membuat alur kerja yang berisi serangkaian tugas yang dapat diotomatisasi.Apache Airflow digunakan oleh banyak organisasi untuk mengelola alur kerja data, mulai dari pemrosesan data batch hingga analisis data waktu nyata. Karena kesederhanaan dan skalabilitasnya, Apache Airflow telah menjadi salah satu alat paling populer di Big Data dan Database.
Salah satu keunggulan utama Airflow adalah cara mendeklarasikan definisi fungsi menggunakan Python. Alur kerja DAG didefinisikan sebagai kode Python; Hal ini membuatnya lebih mudah untuk dikelola, dirawat, dan diganti. Pengguna dapat menggunakan kode Python untuk menentukan tugas, ketergantungan antar tugas, dan rencana eksekusi dengan cara yang terstruktur dan mudah dikelola.
5. Rstudio
RStudio adalah lingkungan pengembangan terintegrasi (Integrated Development Environment/IDE) yang dirancang khusus untuk bahasa pemrograman R. Ini adalah salah satu tools yang paling populer digunakan oleh data scientist, analis data, dan peneliti dalam dunia analisis data statistik dan pengembangan model
Juga mendukung pengembangan aplikasi Shiny yang memungkinkan pembuatan aplikasi web interaktif menggunakan R. Anda dapat membuat aplikasi analitis dan berguna tanpa memerlukan pengetahuan mendalam tentang pengembangan web.Selain itu, RStudio menawarkan fungsi pembuatan dokumen seperti R Markdown, yang memungkinkan analisis teks, kode, dan hasil serta penulisan laporan, presentasi, dan artikel dalam satu dokumen.
Baca juga: Normalisasi Database Adalah : Pengertian ,Contoh & Tujuannya
Kesimpulan
Dalam data science, seringkali diperlukan pengulangan proses analisis atau pemrosesan data. Alat atau tools inilah yang memungkinkan pengguna untuk mengakses fungsi-fungsi melalui skrip atau menggunakan fungsi bawaan yang ada pada tools tersebut. Anda juga dapat menguasai hal tersebut dengan Mengikuti Kelas Data Science
