Sebagai salah satu profesi yang sedang naik daun di era digital adalah Data Scientist memiliki peran kunci dalam menganalisis dan mengolah data untuk mendapatkan wawasan yang berharga bagi perusahaan maupun organisasi. Dibalik kesuksesan mereka dalam menghasilkan wawasan yang bernilai, terdapat sejumlah tools atau alat yang menjadi andalan bagi Data Scientist dalam menjalankan tugasnya.
JAKARTA — Sebagai salah satu profesi yang sedang naik daun di era digital adalah Data Scientist memiliki peran kunci dalam menganalisis dan mengolah data untuk mendapatkan wawasan yang berharga bagi perusahaan maupun organisasi. Dibalik kesuksesan mereka dalam menghasilkan wawasan yang bernilai, terdapat sejumlah tools atau alat yang menjadi andalan bagi Data Scientist dalam menjalankan tugasnya.
Berbagai tools tersebut tidak hanya memudahkan proses analisis data, namun juga membantu meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengolahan data. Dari perangkat lunak analisis statistik hingga bahasa pemrograman khusus untuk data science, setiap Data Scientist memiliki preferensi dan keahlian tersendiri dalam memilih tools yang paling sesuai dengan kebutuhan dan gaya kerjanya.
Menurut Kaprodi Sains Data Universitas Nusa Mandiri (UNM) sebagai Kampus Digital Bisnis, Tati Mardiana, mengungkap ragam tools favorit seorang Data Scientist, tidaklah mengherankan jika beberapa nama besar seperti Python, R, SQL, dan TensorFlow sering kali muncul dalam daftar utama.
“Python, dengan ekosistemnya yang kaya dan fleksibilitasnya, menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling sering digunakan untuk data science. Sementara itu, R juga tetap menjadi pilihan populer karena keunggulannya dalam analisis statistik dan visualisasi data,” jelasnya dalam keterangan tertulis, pada Kamis (11/4/2024).
Tak hanya itu, tools seperti Jupyter Notebook, Pandas, Scikit-learn, dan Tableau juga kerap menjadi favorit para Data Scientist dalam mengelola dan menganalisis data. Kehadiran tools ini memudahkan para profesional data dalam melakukan tugas-tugas seperti eksplorasi data, pemodelan, dan visualisasi, yang merupakan tahapan kunci dalam siklus kerja seorang Data Scientist.
“Namun demikian, setiap Data Scientist memiliki preferensi yang berbeda-beda tergantung pada kebutuhan proyek, tingkat keahlian, dan preferensi pribadi. Oleh karena itu, sementara tools-tools yang disebutkan di atas mungkin menjadi favorit banyak Data Scientist, namun tidak menutup kemungkinan adanya tools lain yang lebih disukai atau lebih sesuai dengan kebutuhan dan keahlian masing-masing individu,” tandasnya.
Sumber: Republika
