Ini Tools yang Biasa Digunakan untuk Data Science dan Data Analyst

Dalam era transformasi digital yang sedang berlangsung, perusahaan menyadari pentingnya data sebagai elemen krusial yang harus diperhatikan. Karena itu, perhatian utama tertuju pada profesi yang berhubungan dengan data.

Menurut laporan yang berjudul "The Future of Jobs" oleh World Economic Forum, permintaan untuk Data Analyst dan Data Scientist berada di peringkat teratas sebagai pekerjaan yang paling diminati di berbagai industri. Namun, pada kenyataannya, kedua pekerjaan ini seringkali dianggap sama.

Padahal, meskipun keduanya memiliki keterkaitan dengan data, terdapat beberapa perbedaan antara Data Analyst dan Data Scientist, mulai dari tanggung jawab hingga alat yang digunakan dalam pekerjaan mereka.

Data Analyst memiliki tanggung jawab untuk menganalisis dan mengkomunikasikan data dengan jelas kepada tim. Dalam menjalankan tugasnya, Data Analyst memanfaatkan berbagai alat yang membantu dalam membersihkan, mengeksplorasi, menganalisis, dan memvisualisasikan data dengan efektif.

Di sisi lain, Data Scientist adalah individu yang bertanggung jawab dalam mengolah dan menganalisis data guna mendukung pengambilan keputusan perusahaan. Mereka membutuhkan beragam alat untuk memproses data dengan menggunakan algoritma yang tepat, sehingga mampu menghasilkan prediksi yang berharga dari data tersebut.

Kira-kira tools apa saja ya yang digunakan keduanya? Yuk kita bahas tools yang biasa digunakan untuk Data Science dan Data Analyst di artikel berikut ini.

Baca Juga: Tren Data Science 2025: Apa yang Harus Dikuasai oleh Pemula?

Tools Data Science dan Data Analyst

Berikut ini adalah beberapa contoh alat atau tools yang sering digunakan oleh Data Scientist dan Data Analyst:

Python

Python adalah bahasa pemrograman yang populer dalam analisis data dan ilmu data. Terdapat banyak pustaka (library) seperti NumPy, Pandas, dan SciPy yang memungkinkan manipulasi data, analisis statistik, dan pembangunan model prediktif.

R

R adalah bahasa pemrograman dan lingkungan komputasi yang sering digunakan dalam analisis statistik dan ilmu data. R memiliki banyak paket (packages) yang mendukung visualisasi data, analisis statistik, dan pemodelan prediktif.

SQL

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa yang digunakan untuk mengelola dan mengakses basis data relasional. Data Analyst biasanya menggunakan SQL untuk mengambil, mengubah, dan menganalisis data dari basis data.

Tableau

Tableau adalah alat visualisasi data yang kuat dan interaktif. Data Analyst dapat menggunakan Tableau untuk membuat visualisasi yang menarik dan memahami data dengan lebih baik.

Apache Hadoop

Apache Hadoop adalah platform yang digunakan untuk mengelola dan menganalisis data besar (Big Data). Hadoop memungkinkan pemrosesan paralel dan distribusi data di dalam kluster komputer.

Apache Spark

Apache Spark adalah platform pemrosesan data yang cepat dan scalable. Spark dapat digunakan untuk analisis data secara real-time, pemodelan prediktif, dan pemrosesan grafik.

Power BI

Power BI adalah alat visualisasi dan analisis data yang dikembangkan oleh Microsoft. Power BI memungkinkan Data Analyst untuk membuat laporan interaktif, dashboard, dan visualisasi data yang informatif.

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook adalah lingkungan pengembangan interaktif yang memungkinkan Data Scientist dan Data Analyst untuk menggabungkan kode, visualisasi, dan narasi dalam satu dokumen. Jupyter Notebook mendukung bahasa pemrograman seperti Python, R, dan Julia.

Apache Kafka

Apache Kafka adalah platform streaming data yang digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan memproses data secara real-time. Kafka memungkinkan Data Analyst dan Data Scientist untuk bekerja dengan data streaming dan mengintegrasikannya dengan alat analisis lainnya.

Google Data Studio

Google Data Studio merupakan sebuah alat visualisasi data yang mampu mengubah dashboard dan laporan menjadi lebih informatif, interaktif, dan responsif. Dalam dunia data science, alat ini yang dimiliki oleh Google dapat memberikan bantuan dalam membagikan data dan berkolaborasi secara real-time dengan tim.

Selain kemampuannya dalam memvisualisasikan data, Google Data Studio juga mampu memantau perkembangan harian, mendeteksi anomali, bahkan memprediksi tren data yang akan datang. Dengan fitur-fitur tersebut, alat ini memberikan kemudahan dan kepraktisan dalam memahami dan menganalisis data secara efisien.

Itu hanyalah beberapa contoh tools Data Scientist dan Data Analyst. Terdapat banyak alat lainnya yang tersedia tergantung pada kebutuhan dan preferensi individu atau organisasi.

Ingin menjadi ahli dalam analisis data? Temukan potensi kamu di Cakrawala University jurusan Data Science! Bergabunglah dengan kami dan jelajahi dunia yang penuh peluang dengan keahlian yang dicari secara global.

Di Cakrawala University, kami memberikan pendidikan yang terdepan dalam bidang Data Science. Jurusan kami tidak hanya memberikan pemahaman mendalam tentang teori dan konsep, tetapi juga memberikan aplikasi praktis menggunakan tools yang digunakan oleh para Data Scientist dan Data Analyst.

Jadi, jangan lewatkan kesempatan untuk bergabung dengan Cakrawala University jurusan Data Science. Daftar sekarang dan mulailah perjalananmu menuju kesuksesan bersama Cakrawala University