Data Science didefinisikan sebagai studi data.Tujuan dari Data Science untuk mendapatkan pengetahuan dan wawasan dari semua jenis data yakni terstruktur atau tidak terstruktur.Proses ini mencakup pembuatan dan penerapan cara merekam,menganalisis dan menyimpan data secara efektif menjadi informasi berguna.Data science bukan ilmu komputer yang berfokus pada pembuatan algoritma dan program untuk memproses dan merekam data,sementara data science berfokus pada analisis dan bahkan mungkin tidak memerlukan komputer.

Daftar Tools Data Science

Berikut ini tools-tools Data Science :

Apache Hadoop

Apache Hadoop yang bersifat open source adalah kerangka kerja yang memungkinkan pemrosesan terdistribusi dari kumpulan data besar di seluruh kluster komputer menggunakan model pemrograman sederhana,dirancang untuk meningkatkan dari satu server ke ribuan mesin,masing-masing menawarkan komputasi dan penyimpanan lokal . Alih-alih mengandalkan perangkat keras untuk memberikan ketersediaan tinggi,pustaka itu sendiri dirancang untuk mendeteksi dan menangani kegagalan pada lapisan aplikasi,sehingga memberikan layanan yang sangat tersedia di atas sekumpulan komputer, yang masing-masing mungkin rentan terhadap kegagalan.

Kelebihan :

Open-source.
Sangat terukur.
Memiliki banyak modul yang tersedia.
Kegagalan ditangani di lapisan aplikasi.

Apache Spark

Apache Spark adalah perangkat lunak yang open source analisis terpadu super cepat untuk memproses data dalam skala besar;meliputi Big Data dan machine learning.Secara lebih detail, Apache Spark dapat didefinisikan sebagai engine ( perangkat lunak ) untuk memproses data dalam skala besar secara in-memory yang dilengkapi dengan API pengembangan elegan dan ekspresif guna memudahkan para pekerja data dalam mengeksekusi pekerjaan yang membutuhkan perulangan akses yang cepat terhadap data yang diproses,seperti halnya streaming, machine learning, maupun SQL, secara efisien.

Kelebihan :

Lebih dari 80 operator tingkat tinggi menyederhanakan proses pembuatan aplikasi parallel.
Digunakan secara interaktif dari Scale,Python dan R.
Mesin eksekusi DAG tingkat lanjut mendukung komputasi dalam memori dan aliran data acyclic.

D3.js

D3.js merupakan sebuah library javaScript open source yang digunakan untuk memanipulasi dokumen berdasarkan data.D3.js membantu mentransformasikan data menjadi bentuk visual seperti bar chart, line chart dan lain-lain yang dapat disajikan kepada pembaca melalui web browser.D3.js juga memiliki fitur untuk membuat diagram yang interaktif dengan animasi-animasi menarik.

Kelebihan :

Berbasis pada JavaScript yang sangat populer saat ini.
Ideal untuk interaksi Internet of Things sisi klien.
Bermanfaat untuk membuat visualisasi interaktif.

MATLAB

Matlab(Matrices Laboratory)adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi,tertutup dan case sensitive dalam lingkungan komputasi numerik yang dikembangkan oleh MathWorks.Matlab memiliki banyak tools yang membantu berbagai disiplin ilmu.Matlab mempunyai banyak library yang membantu untuk menyelesaikan permasalahan matematika seperti membuat simulasi fungsi,pemodelan matematika dan perancangan GUI.

Kelebihan :

Bersifat intuitif dalam penggunaanya.
Menganalisis data,membuat model dan mengembangkan algoritma.
Hanya dengan beberapa perubahan kode sederhana,tools ini menskalakan analisa agar berjalan di cloud,kluster dan GPU.

MySQL

MySQL adalah sebuah database management system atau manajemen basis data yang menggunakan perintah dasar SQL (Structured Query Language) yang cukup terkenal.Database management system (DBMS) MySQL multi pengguna dan multi alur ini sudah dipakai lebih dari 6 juta pengguna di seluruh dunia.

Kelebihan :

Pengguna dengan mudah menyimpan dan mengakses data secara terstruktur.
Bahasa pemrograman seperti Java.
Sistem manajemen database relasional yang bersifat open source.

JAVA

Merupakan bahasa permograman yang dijalankan di berbagai komputer termasuk perangkat seluler atau HP. Bahasa ini banyak mengadopsi sintaksis yang terdapat pada C dan C++ namun dengan sintaksis model objek yang lebih sederhana serta dukungan rutin-rutin aras bawah yang minimal.Java merupakan bahasa pemrograman yang bersifat umum atau non-spesifik (general purpose) dan secara khusus didesain untuk memanfaatkan dependensi implementasi seminimal mungkin.Karena fungsionalitas yang memungkinkan,aplikasi java mampu berjalan di beberapa platform sistem operasi yang berbeda.Saat ini java merupakan bahasa pemrograman yang paling populer digunakan dan secara luas dimanfaatkan dalam pengembangan berbagai jenis perangkat lunak aplikasi ataupun aplikasi.

Kelebihan :

Sesuai untuk proyek sains besar jika digunakan dengan Java 8 dan Lambdas.
Memiliki rangkaian alat dan perpustakaan luas sehingga sempurna untuk machine learning dan data science.
Mudah dipahami.

Google BigQuery

Tools data warehouse yang bersifat serverless sehingga dapat diskalakan untuk pembuatan analisa data produktif.Tools ini menggunakan kekuatan pemrosesan berbasis infrastruktur Google untuk menjalankan kueri SQL super cepat terhadap tabel yang ditambahkan.

Kelebihan :

Cepat,
Menjaga dari biaya turun karena pengguna hanya perlu membayar penyimpanan dan penggunaan komputer.
Mudah diskalakan.

Excel

Sebuah program aplikasi lembar kerja yang dibuat dan didistribusikan oleh Microsoft Corporation yang dijalankan pada Microsoft Windows dan MacOS.Aplikasi ini merupakan bagian dari Microsoft Office Ssystem,emiliki fitur kalkulasi dan pembuatan grafik dengan menggunakan strategi marketing Microsoft agresif,menjadikan Microsoft Excel sebagai salah satu program komputer yang populer digunakan di dalam komputer Micro sampai saat ini.Bahkan, saat ini program ini merupakan program spreadsheet paling banyak digunakan oleh banyak pihak, baik di platform PC berbasis Windows maupun platform Machintos berbasis MacOS.

Kelebihan :

Mengurutkan dan memfilter data dengan satu klik.
Advance Filtering memungkinkan untuk memfilter data berdasarkan kriteria favorit.
Terkenal dan ditemukan di mana-mana.

ForecastThis

ForecastThis membantu manajer investasi,data scientist dan analis kuantitatif untuk menggunakan data in-house mereka untuk mengoptimalkan tujuan masa depan yang kompleks dan menciptakan perkiraan yang kuat.

Kelebihan :

Mudah diskalakan sesuai dengan tantangan ukuran apa pun.
Termasuk algoritma pengoptimalan kuat.
Spreadsheet sederhana dan plugin API.

BigML

Salah satu tools terbaik data science lainnya yang menyediakan hubungan antara pengguna dengan lingkungan GUI berbasis cloud sehingga dapat berinteraksi sepenuhnya dan ideal untuk memproses algoritme ML.Kita dapat membuat akun gratis atau premium tergantung pada kebutuhan Kita, dan interface web yang mudah digunakan.

Kelebihan :

Sumber daya terjangkau untuk membangun solusi machine learning yang kompleks.
Mengambil pola data prediktif dan mengubahnya menjadi aplikasi cerdas dan praktis yang dapat digunakan oleh siapapun.
Dapat berjalan di cloud atau on premise.

SAS

Dirancang khusus untuk operasi statistik.Tools ini adalah alat perangkat lunak yang berifat close source yang mana digunakan khusus untuk menangani dan menganalisis sejumlah besar data milik organisasi besar.Tools ini didukung dengan baik oleh perusahaan pengembang tools dan sangat dapat diandalkan.Namun, tools ini tidak dapat digunakan oleh individu karena biaya SAS mahal dan paling cocok untuk perusahaan besar atau organisasi.

Kelebihan :

Fungsi analisa yang mencakup segala sesuatu mulai dari media sosial hingga perkiraan otomatis serta data lokasi.
Memiliki fitur dashbor dan laporan interaktif sehingga memungkinkan pengguna langsung melakukan pelaporan ke analisis.
Teknik visualisasi data tingkat lanjut seperti pembuatan bagan otomatis untuk menyajikan hasil dan data menarik.

Rapid Miner

Merupakan perangkat lunak yang bersifat open source.RapidMiner adalah sebuah solusi untuk melakukan analisis terhadap data mining,text mining dan analisis prediksi.RapidMiner menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan wawasan kepada pengguna sehingga dapat membuat keputusan yang baik.

Kelebihan :

Sumber daya terletak di satu platform.
GUI berdasarkan proses diagram blok,menyederhanakan blok ini ke lingkungan plug-and-play.
Desainer alur kerja visual untuk memodelkan algoritma machine learning.

sekian artikel kali ini semoga bisa membantu kalian semua 🙂