Alat Teratas Untuk Ilmu Data

Ilmu Data terkait dengan mengekstraksi, memanipulasi, memproses, dan menghasilkan prediksi dari data. Untuk melakukan tugas-tugas ini, kita memerlukan berbagai alat statistik dan bahasa pemrograman. Pada artikel ini, kami akan membagikan beberapa Alat Ilmu Data terkenal yang digunakan oleh Ilmuwan Data untuk melakukan operasi data mereka. Kami akan mencoba memahami fitur utama alat, manfaat yang dapat mereka berikan.

Pengantar Singkat Untuk Ilmu Data

Ilmu Data telah muncul sebagai salah satu bidang paling populer di dunia komputer. Perusahaan mempekerjakan Ilmuwan Data untuk membantu mereka mendapatkan wawasan tentang pasar dan untuk meningkatkan produk mereka. Ilmuwan Data bekerja sebagai pengambil keputusan dan sebagian besar bertanggung jawab untuk menganalisis dan memproses sejumlah besar data tidak terstruktur dan terstruktur. Untuk melakukannya, dia membutuhkan berbagai alat yang dirancang khusus dan   bahasa pemrograman untuk Ilmu Data untuk melakukan tugas dengan cara yang diinginkannya. Ilmuwan data menggunakan alat ilmu data ini untuk menganalisis dan menghasilkan prediksi.

Alat Ilmu Data Teratas

Berikut adalah daftar alat ilmu data terbaik yang digunakan sebagian besar ilmuwan data.

1. SAS

SAS adalah salah satu alat ilmu data yang dirancang khusus untuk operasi statistik berat. Ini adalah perangkat lunak berpemilik sumber tertutup yang digunakan oleh organisasi besar untuk menganalisis data akhir-akhir ini. SAS menggunakan bahasa pemrograman dasar SAS yang untuk melakukan pemodelan statistik. Ini banyak digunakan oleh para profesional ilmu data dan perusahaan yang bekerja pada perangkat lunak komersial yang andal. SAS menawarkan banyak perpustakaan dan alat statistik yang dapat digunakan Ilmuwan Data untuk memodelkan dan mengatur data besar mereka. Ini sangat andal dan mendapat dukungan kuat dari perusahaan itu sebabnya sangat mahal dan hanya digunakan oleh industri yang lebih besar. Juga, SAS tidak ada artinya dibandingkan dengan beberapa alat sumber terbuka modern. SAS memiliki beberapa perpustakaan dan paket tetapi kubah tidak tersedia di paket dasar dan dapat memerlukan peningkatan yang mahal.

2. Apache Spark

Apache Spark atau hanya Spark adalah alat yang sangat kuat dengan mesin analitik dan merupakan salah satu alat Ilmu Data yang paling banyak digunakan di seluruh dunia. Spark dirancang khusus untuk menangani pemrosesan batch dan Pemrosesan Aliran. Muncul dengan banyak API yang memfasilitasi Ilmuwan Data untuk membuat akses berulang ke data untuk Pembelajaran Mesin, Penyimpanan dalam SQL, dll. Ini merupakan peningkatan dari Hadoop dan dapat bekerja 100 kali lebih cepat daripada MapReduce. Spark memiliki banyak API Pembelajaran Mesin yang dapat membantu Ilmuwan Data membuat prediksi yang kuat dengan data yang diberikan.

Spark bekerja lebih baik daripada Platform Big Data lainnya dalam kemampuannya menangani data streaming. Ini berarti bahwa Spark dapat memproses data waktu nyata dibandingkan dengan alat analitik lain yang hanya memproses data historis dalam kumpulan. Spark menawarkan berbagai API yang dapat diprogram dengan Python, Java, dan R. Tetapi hubungan paling kuat dari Spark adalah dengan bahasa pemrograman Scala yang didasarkan pada Java Virtual Machine dan bersifat lintas platform.

Spark sangat efisien dalam manajemen cluster yang membuatnya jauh lebih baik daripada Hadoop karena Hadoop hanya digunakan untuk penyimpanan. Sistem manajemen cluster inilah yang memungkinkan Spark memproses aplikasi dengan kecepatan tinggi.

3. BigML

Ini adalah alat lain yang banyak digunakan oleh para profesional Ilmu Data. BigML menyediakan lingkungan GUI berbasis cloud yang hebat dan sepenuhnya tidak dapat diganggu gugat yang dapat Anda gunakan untuk memproses Algoritma Pembelajaran Mesin. Ini menyediakan perangkat lunak standar menggunakan komputasi awan untuk kebutuhan industri. Melalui itu, perusahaan dapat menggunakan algoritme Pembelajaran Mesin di berbagai bagian perusahaan mereka. Misalnya, dapat menggunakan perangkat lunak yang satu ini untuk peramalan penjualan, analisis risiko, dan inovasi produk. BigML mengkhususkan diri dalam pemodelan prediktif. Ini menggunakan berbagai macam algoritma Pembelajaran Mesin seperti pengelompokan, klasifikasi, peramalan deret waktu, dll.

BigML menyediakan antarmuka web yang mudah digunakan menggunakan Rest API dan Anda dapat membuat akun gratis atau akun premium berdasarkan kebutuhan data Anda. Ini memungkinkan visualisasi data interaktif dan memberi Anda kemampuan untuk mengekspor grafik visual di perangkat seluler atau IoT Anda.

Selain itu, BigML hadir dengan berbagai metode otomatisasi yang dapat membantu Anda mengotomatiskan penyetelan model hyperparameter dan bahkan mengotomatiskan alur kerja skrip yang dapat digunakan kembali.

4. D3.js

"Javascript" yang terkenal terutama digunakan sebagai bahasa skrip sisi klien. D3.js , perpustakaan Javascript memungkinkan Anda membuat visualisasi interaktif dan hebat di browser web Anda. Dengan beberapa API D3.js, Anda dapat menggunakan beberapa fungsi untuk membuat visualisasi dinamis dan analisis data di browser Anda. Fitur hebat lainnya dari D3.js adalah penggunaan transisi animasi. D3.js membuat dokumen menjadi dinamis dengan memungkinkan pembaruan di sisi klien dan secara aktif menggunakan perubahan data untuk mencerminkan visualisasi di browser.

Anda dapat menggabungkan ini dengan CSS untuk membuat visualisasi yang terkenal dan sementara yang akan membantu Anda menerapkan grafik yang disesuaikan pada halaman web. Secara keseluruhan, ini bisa menjadi alat yang sangat berguna bagi Ilmuwan Data yang bekerja pada perangkat berbasis IOT yang memerlukan interaksi sisi klien untuk visualisasi dan pemrosesan data.

5. MATLAB

MATLAB adalah lingkungan komputasi numerik multi-paradigma untuk memproses informasi matematika. Ini adalah perangkat lunak sumber tertutup yang memfasilitasi fungsi matriks, implementasi algoritmik, dan pemodelan statistik data. MATLAB paling banyak digunakan dalam beberapa disiplin ilmu.

Dalam Ilmu Data, MATLAB digunakan untuk mensimulasikan jaringan saraf dan logika fuzzy. Menggunakan perpustakaan grafis MATLAB, Anda dapat membuat visualisasi yang kuat. MATLAB juga digunakan dalam pemrosesan gambar dan sinyal. Ini menjadikannya alat yang sangat serbaguna bagi Ilmuwan Data karena mereka dapat mengatasi semua masalah, mulai dari pembersihan dan analisis data hingga algoritme Pembelajaran Mendalam yang lebih canggih.

Selain itu, integrasi MATLAB yang mudah untuk aplikasi perusahaan dan sistem tertanam menjadikannya alat Ilmu Data yang ideal. Ini juga membantu dalam mengotomatisasi berbagai tugas mulai dari ekstraksi data hingga penggunaan kembali skrip untuk pengambilan keputusan. Namun, ia mengalami keterbatasan sebagai perangkat lunak berpemilik sumber tertutup.

6. Excel

Mungkin Excel alat yang paling banyak digunakan untuk Analisis Data. Microsoft mengembangkan Excel khusus untuk perhitungan spreadsheet tetapi hari ini, juga digunakan untuk pemrosesan data, visualisasi, dan perhitungan kompleks. Excel adalah alat analisis yang kuat untuk Ilmu Data .

Excel hadir dengan berbagai formula, tabel, filter, dll yang telah ditentukan sebelumnya. Anda juga dapat membuat fungsi dan formula kustom Anda sendiri menggunakan Excel. Excel bukan untuk menghitung data dalam jumlah besar seperti alat lainnya, tetapi masih merupakan pilihan ideal untuk membuat visualisasi data dan spreadsheet yang kuat. Anda juga dapat menghubungkan SQL dengan Excel dan dapat menggunakannya untuk memanipulasi dan menganalisis data Anda. Begitu banyak Ilmuwan Data menggunakan Excel untuk manipulasi data karena menyediakan lingkungan GUI yang mudah dan keras untuk memproses informasi dengan mudah.

Google Sheets : Google sheet adalah contoh lain dari alat analisis data yang hebat. Ini hampir seperti MS excel. Hal ini sangat berguna untuk penggunaan sehari-hari. Manfaat utama dari alat ini adalah berbasis cloud, gratis, berfungsi di seluruh perangkat dan ada juga beberapa add-on untuk itu. Misalnya pelacak cuti gratis ini dibuat oleh Google Sheets. Anda dapat memeriksa file Anda secara online dan dapat mengedit dari mana saja Anda inginkan yang tidak dapat dilakukan oleh excel tanpa drive bersama.

7. ggplot2

ggplot2 adalah perangkat lunak canggih untuk visualisasi data untuk bahasa pemrograman R. Pengembang membuat alat ini untuk menggantikan paket grafik asli bahasa R. Ini menggunakan perintah yang kuat untuk membuat visualisasi termasyhur yang hebat. Ini adalah perpustakaan yang banyak digunakan yang digunakan Ilmuwan Data untuk membuat visualisasi yang menarik dari data yang dianalisis.
Ggplot2 adalah bagian dari rapiverse, sebuah paket dalam R yang dirancang untuk Ilmu Data. Salah satu cara di mana ggplot2 jauh lebih baik daripada visualisasi data lainnya adalah estetika. Dengan ggplot2, Ilmuwan Data dapat membuat visualisasi yang disesuaikan untuk terlibat dalam penceritaan yang ditingkatkan. Dengan menggunakan ggplot2, Anda dapat membuat anotasi data dalam visualisasi, menambahkan label teks ke titik data, dan meningkatkan ketangguhan grafik Anda. Anda juga dapat membuat berbagai gaya peta seperti choropleths, cartograms, hexbins, dll. Ini adalah alat ilmu data yang paling banyak digunakan.

8. Tablo

Tableau adalah perangkat lunak Visualisasi Data yang dikemas dengan grafik yang kuat untuk membuat visualisasi interaktif dan menarik. Ini difokuskan pada kebutuhan industri yang bekerja di bidang intelijen bisnis. Aspek terpenting dari Tableau adalah kemampuannya untuk berinteraksi dengan database, spreadsheet, kubus OLAP (Online Analytical Processing), dll. Seiring dengan fitur ini, Tableau memiliki kemampuan untuk memvisualisasikan data geografis dan untuk memplot garis bujur dan garis lintang di peta.

Selain membuat visualisasi, Anda juga dapat menggunakan alat analitiknya untuk menganalisis data. Tableau hadir dengan komunitas yang aktif dan Anda dapat membagikan temuan Anda di platform online dengan pengguna lain. Meskipun Tableau adalah perangkat lunak perusahaan, ia hadir dengan versi gratis yang disebut Tableau Public.

9. Jupyter

Project Jupyter adalah alat sumber terbuka berbasis IPython untuk membantu pengembang dalam membuat perangkat lunak sumber terbuka dan mengalami komputasi interaktif. Jupyter memiliki dukungan untuk beberapa bahasa seperti Julia, Python , dan R. Ini adalah salah satu alat aplikasi web terbaik yang digunakan untuk menulis kode langsung, visualisasi, dan presentasi. Jupyter adalah alat yang sangat populer yang dirancang untuk memenuhi persyaratan Ilmu Data.

Ini adalah lingkungan yang dapat berinteraksi di mana Ilmuwan Data dapat melakukan semua tanggung jawab mereka. Ini juga merupakan alat yang ampuh untuk mendongeng karena berbagai fitur presentasi hadir di dalamnya. Menggunakan Notebook Jupyter, seseorang dapat melakukan pembersihan data, komputasi statistik, visualisasi, dan membuat model pembelajaran mesin prediktif . Ini adalah 100% open-source dan, oleh karena itu, bebas biaya. Ada lingkungan Jupyter online yang disebut Collaboratory yang berjalan di cloud dan menyimpan data di Google Drive.

10. Matplotlib

Matplotlib adalah pustaka plotting dan visualisasi yang dikembangkan untuk Python. Ini adalah pilihan ilmuwan data yang paling populer untuk menghasilkan grafik dengan data yang dianalisis. Ini terutama digunakan untuk merencanakan grafik kompleks menggunakan baris kode sederhana. Dengan menggunakan ini, seseorang dapat menghasilkan plot batang, histogram, scatterplot, dll. Matplotlib memiliki beberapa modul penting. Salah satu modul yang paling banyak digunakan adalah pyplot. Ia menawarkan MATLAB seperti antarmuka. Pyplot juga merupakan alternatif sumber terbuka untuk modul grafis MATLAB.

Matplotlib adalah alat yang lebih disukai untuk visualisasi data dan digunakan oleh Ilmuwan Data daripada alat kontemporer lainnya. Faktanya, NASA menggunakan Matplotlib untuk menggambarkan visualisasi data selama pendaratan Phoenix Spacecraft. Ini juga merupakan alat yang ideal untuk pemula dalam mempelajari visualisasi data dengan Python.

11. SolarWinds Loggly

SolarWinds Loggly adalah agregasi log berbasis cloud untuk mengelola semua log Anda melalui satu dasbor web dengan mudah. Dengan bantuan alat ini, Anda dapat mencatat lebih banyak tanpa membuang waktu dan sumber daya Anda.

Anda bisa mendapatkan volume data dan tingkat retensi yang lebih tinggi dengan TCO yang lebih baik dengan alat ini. Mengelola Loggly sederhana dan tidak memerlukan konfigurasi yang rumit. Ini juga mendukung log dari berbagai sumber termasuk Lucene, MongoDB, AWS Scripts, Fluentd, Hadoop dan banyak lagi.

Ringkasan

Ilmu data membutuhkan berbagai macam alat. Alat untuk ilmu data adalah untuk menganalisis data, membuat visualisasi menarik yang estetis dan interaktif, serta membuat model prediktif yang kuat menggunakan algoritme pembelajaran mesin. Sebagian besar alat ilmu data yang disebutkan di atas, memberikan operasi ilmu data yang kompleks di satu tempat. Hal ini memudahkan pengguna atau ilmuwan data untuk mengimplementasikan fungsionalitas ilmu data tanpa harus menulis kode mereka dari awal.