tools data science

14 Tools Data Science yang paling sering digunakan

Diposting pada

Data Scientist bertanggung jawab untuk mengekstrak, memanipulasi, pra-set, dan menghasilkan prediksi data. Untuk melakukannya, data scientist memerlukan berbagai tools data science untuk statistik dan bahasa pemrograman. Pada artikel ini, kami akan berbagi beberapa alat yang digunakan oleh data Science Data Scientist untuk melakukan operasi data mereka. Kami akan membahas fitur utama dari alat, manfaat yang mereka berikan, dan membandingkannya dengan beberapa alat data science lainnya.

Data science telah muncul sebagai salah satu ilmu yang paling bidang populer di abad ke-21. Perusahaan menggunakan data science untuk membantu mereka mendapatkan informasi tentang pasar dan meningkatkan produk mereka. Data Scientist bekerja untuk pembuat keputusan dan bertanggung jawab untuk menganalisis sebagian besar data yang tidak terstruktur dan terstruktur. Untuk melakukan itu semua dibutuhkan berbagai alat dan bahasa pemrograman untuk data Science untuk agar menghasilkan informasi yang diinginkan. Kami akan membahas beberapa alat yang digunakan untuk menganalisis data dan membuat prediksi

baca : 6 skill yang diperlukan untuk menjadi data scientist

14 Tools Data Science Terbaik

1.SAS

sas Tools Data Science

Ini adalah salah satu alat data science yang secara khusus dirancang untuk operasi statistik. SAS adalah perangkat lunak closed source yang digunakan oleh organisasi besar untuk menganalisis data. SAS menggunakan bahasa pemrograman SAS untuk melakukan pemodelan statistik.tools Ini banyak digunakan oleh para profesional dan perusahaan yang bekerja pada perangkat lunak komersial yang dapat diandalkan. SAS menawarkan banyak library statistik dan alat yang Anda butuhkan sebagai Data scientist dan SAS juga dapat digunakan untuk memodelkan dan mengatur data mereka. Walaupun SAS sangat andal dan mendapat dukungan kuat dari perusahaan, SAS sangat mahal dan hanya digunakan oleh industri yang besar. Juga,SAS tidak bisa dibandingkan dengan tools lainnya yang bersifat open-source. Selain itu, ada beberapa pustaka dan paket di SAS yang tidak tersedia di paket dasar SAS dan kamu pelu melakukan upgrade yang mahal.

2.Apache Spark

apache spark Tools Data Science

Apache Spark atau Spark adalah mesin analisis yang sangat kuat dan merupakan alat Data science yang paling banyak digunakan. Spark dirancang khusus untuk menangani pemrosesan batch dan Stream Processing. Ia hadir dengan banyak API yang memfasilitasi Data Scientist untuk membuat akses ke data yang diperlukan untuk Machine Learning, Penyimpanan dalam SQL, dll. Ini merupakan peningkatan dari Hadoop dan dapat bekerja 100 kali lebih cepat daripada MapReduce. Spark memiliki banyak API Machine Learning yang dapat membantu Data Scientist untuk membuat prediksi yang kuat dengan data yang diberikan.

Spark bekerja lebih baik daripada Big Data Platforms lainnya dalam kemampuannya menangani streaming data. Ini berarti Spark dapat memproses data dalam waktu realtime dibandingkan dengan alat analitis lain yang hanya memproses data historis dalam batch. Spark menawarkan berbagai API yang dapat diprogram dalam Python, Java, dan R. Tetapi gabungan 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 yang terakhir hanya digunakan untuk penyimpanan. Sistem manajemen kluster inilah yang memungkinkan Spark memproses aplikasi dengan kecepatan tinggi.

3.BigML

bigml Tools Data Science

BigML, adalah alat Data Science lain yang banyak digunakan. BigML memberikan lingkungan GUI berbasis cloud yang dapat sepenuhnya berinteraksi dan dapat Anda gunakan untuk memproses Algoritma Machine Learning. BigML menyediakan perangkat lunak standar untuk penggunaan Cloud Computing untuk kebutuhan industri. Melalui itu, perusahaan dapat menggunakan algoritma Machine Learning di berbagai bagian perusahaan mereka. Sebagai contoh, anda dapat menggunakan software ini untuk prediksi penjualan, analisis risiko, dan inovasi produk. BigML mengkhususkan diri dalam pemodelan prediktif. Menggunakan berbagai algoritma Machine Learning seperti clustering, klasifikasi, prediksi time series, dll

BigML menyediakan antarmuka web yang mudah menggunakan REST API dan Anda dapat membuat account gratis atau premium account berdasarkan kebutuhan data Anda. Hal ini memungkinkan data visualization interaktif dan memberikan Anda kemampuan untuk mengekspor grafik visual pada perangkat mobile Anda atau IOT.

Selanjutnya, BigML hadir dengan berbagai metode otomatisasi yang dapat membantu Anda mengotomatisasi model pengaturan hyperparameter dan bahkan mengotomatisasi alur kerja script yang dapat digunakan kembali.

4.D3.js

d3.js Tools Data Science

Javascript sering digunakan sebagai bahasa client-side scripting. D3.js adalah library Javascript yang memungkinkan Anda untuk membuat visualisasi interaktif di web browser Anda. Dengan API D3.js, Anda dapat menggunakan beberapa fungsi untuk membuat visualisasi data dinamis dan analisis di browser Anda. Fitur lain yang kuat dari D3.js adalah penggunaan transisi animasi. D3.js membuat dokumen ke dalam bentuk dinamis dan memungkinkan update di sisi klien secara asynchronous.

Anda dapat menggabungkan ini dengan CSS untuk membuat visualisasi data yang sesuai pada halaman web. Secara keseluruhan, ini bisa menjadi alat yang sangat berguna bagi para data scientist yang bekerja pada perangkat berbasis IOT yang membutuhkan interaksi sisi klien untuk visualisasi dan pengolahan data.

5.MATLAB

matlab Tools Data Science

MATLAB adalah multi-paradigm numericalcomputing environment untuk memproses informasi matematika. Ini adalah close source application yang memfasilitasi fungsi matriks, pelaksanaan algoritmik dan statistik pemodelan data. MATLAB paling banyak digunakan dalam beberapa disiplin ilmu.

Dalam Ilmu Data, MATLAB digunakan untuk mensimulasikan jaringan saraf dan logika fuzzy. Menggunakan library MATLAB grafis, Anda dapat membuat visualisasi yang kuat. MATLAB juga digunakan dalam gambar dan pemrosesan sinyal. Hal ini membuatnya sangat berguna bagi para data scientist karena mereka dapat menyelesaikan semua masalah, mulai dari data cleaning dan analisis untuk algoritma deep learning yang lebih advanced.

Selanjutnya, integrasi MATLAB mudah untuk aplikasikan ke dalam enterprise dan embedded system membuat MATLAB menjadi alat yang ideal untuk data Science. Hal ini juga membantu dalam mengotomatisasi berbagai tugas mulai dari ekstraksi data script untuk digunakan kembali untuk pengambilan keputusan. Namun, sayangnya MATLAB menjadi alat Closed Sourced.

6.Excel

excel Tools Data Science

Mungkin EXCEL adalah alat Analisis Data paling banyak digunakan. Microsoft mengembangkan Excel spreadsheet sebagian besar untuk perhitungan dan hari ini, Microsoft secara luas digunakan untuk pengolahan data, visualisasi, dan perhitungan yang rumit. Excel adalah alat analisis yang kuat untuk Data Science. Meskipun telah menjadi alat tradisional untuk analisis data, Excel masih bisa diandalkan.

Excel dilengkapi dengan berbagai rumus, tabel, filter, slicers, dll Anda juga dapat membuat fungsi kustom Anda sendiri dan rumus di Excel. Meskipun Excel tidak untuk menghitung data dalam jumlah besar, Excel masih merupakan pilihan ideal untuk menciptakan visualisasi data dan spreadsheet kuat. Anda juga bisa mengkoneksikan SQL dengan Excel dan dapat digunakan untuk memanipulasi dan menganalisis data. Banyak data Para ilmuwan menggunakan Excel untuk cleaning data karena menyediakan lingkungan GUI yang dapat berinteraksi untuk pra-proses informasi dengan mudah.

Dengan rilis ToolPak untuk Microsoft Excel, sekarang jauh lebih mudah untuk menghitung analisis kompleks. Namun, itu masih abu-abu dibandingkan dengan alat Ilmu data yang jauh lebih canggih seperti SAS. Secara keseluruhan, tingkat kecil dan non-korporasi, Excel adalah alat yang ideal untuk analisis data.

7.ggplot2

ggplot 2 Tools Data Science

ggplot2 adalah paket visualisasi data canggih untuk bahasa pemrograman R. Para pengembang menciptakan alat ini untuk menggantikan real package grafis R dan menggunakan perintah yang kuat untuk membuat visualisasi. Ini adalah library yang paling banyak digunakan para ilmuwan data yang digunakan untuk membuat visualisasi dari data yang dianalisis.
Ggplot2 merupakan bagian dari tidyverse, dalam paket R yang dirancang untuk data science. Salah satu unggulan dari ggplot2 visualnya yang lebih baik daripada alat lainnya . Dengan ggplot2, Data Scientist dapat membuat visualisasi kustom untuk memperindah tampilan data. Dengan menggunakan ggplot2, Anda dapat menambahkan label teks ke titik data dan meningkatkan interaksi dengan grafik Anda. Anda juga dapat membuat berbagai gaya seperti choropleths, cartograms, hexbins, dll Ini data alat ilmu yang paling banyak digunakan.

8.Tableau

tableau Tools Data Science

software Tableau Data visualization dikemas dengan grafis yang kuat untuk membuat visualisasi interaktif. Hal ini difokuskan pada industri pekerjaan yang di bidang intelijen bisnis. Aspek yang paling penting dari Tableau adalah kemampuannya untuk berinteraksi dengan database, spreadsheet, OLAP (Online Analytical Processing), dll Seiring dengan fitur ini, Tableau memiliki kemampuan untuk memvisualisasikan data geografis dan dapat digunakan untuk merencanakan bujur dan lintang pada peta .

Seiring dengan perkembangannya, Anda juga dapat menggunakannya sebagai alat analisis untuk menganalisis data. Tableau dilengkapi dengan komunitas yang aktif dan Anda dapat berbagi temuan Anda dalam platform secara online. Sementara Tableau adalah sebuah perusahaan software, ia datang dengan versi gratis yang disebut Tableau Public.

9.Jupyter

jupyter notebook Tools Data Science

Jupyter Project adalah alat open source berbasis Python untuk membantu pengembang dalam menciptakan perangkat lunak open source dan komputasi interaktif. Jupyter mendukung banyak bahasa seperti Julia, Python, dan R. Ini adalah aplikasi web yang digunakan untuk menulis kode secara langsung, visualisasi, dan presentasi. Jupyter adalah alat yang sangat populer yang dirancang untuk memenuhi persyaratan Data Science.

Jupyter adalah sebuah lingkungan yang dapat berinteraksi langsung dengan data scientist. Jupyter juga merupakan alat yang ampuh untuk presentasi karena berbagai fitur yang ada di dalamnya. Menggunakan Jupyter Notebook , anda dapat melakukan pembersihan data, perhitungan statistik, visualisasi dan model prediktif machine learning. jupyter bersifat open source dan gratis. Ada Jupyter online environment yang disebut Collaboratory yang berjalan di cloud dan menyimpan data di Google Drive.

10.Matplotlib

matplotlib

Matplotlib adalah tools data science untuk plotting dan visualization yang dikembangkan untuk Python. Ini adalah alat yang paling populer untuk menghasilkan grafik dengan data yang dianalisis. Hal ini terutama digunakan untuk plot grafik yang kompleks menggunakan baris kode sederhana. Dengan menggunakan Matplotlib, Anda dapat menghasilkan bar plot, histogram, scatter dll Matplotlib memiliki beberapa modul penting. Salah satu modul yang paling banyak digunakan adalah pyplot. Ia menawarkan antarmuka seperti MATLAB. Pyplot juga merupakan alternatif open source untuk modul grafis MATLAB.

Matplotlib adalah alat favorit untuk visualisasi data. Bahkan, NASA menggunakan Matplotlib untuk menggambarkan visualisasi data saat mendaratkan Phoenix Spacecraft. Ini juga merupakan alat yang ideal untuk pemula dalam mempelajari visualisasi data menggunakan Python.

11.NLTK

NLTK Tools Data Science

Natural language processing telah muncul sebagai ilmu yang paling populer di bidang Ilmu data. Ini berkaitan dengan pengembangan model statistik yang membantu komputer memahami bahasa manusia. model statistik ini merupakan bagian dari Machine Learning dan melalui beberapa algoritma, Anda dapat membantu komputer untuk memahami bahasa alami. Python datang dengan koleksi Library yang disebut Natural Language Toolkit (NLTK) dikembangkan untuk tujuan tertentu.

NLTK banyak digunakan untuk berbagai teknik pengolahan bahasa seperti tokenization, stemming, tagging, parsing dan machine learning. NTLK terdiri dari lebih dari 100 corpora yang merupakan kumpulan data untuk membangun model pembelajaran mesin. NTLK memiliki banyak aplikasi seperti Speech Tagging, Word Segmentation, Machine Translation, Text to Speech Speech Recognition, dll

12.Scikit-Learn

sk-learn

Scikit-Learn adalah library Python yang digunakan untuk mengimplementasikan Algoritma Machine Learning. Sklearn adalah alat yang mudah digunakan untuk analisis data dan data science. SKLearn mendukung berbagai fitur di Machine Learning seperti preprocessing data, klasifikasi, regresi, clustering, reduksi dimensi, dll

Scikit-learning membuat algoritma machine learning yang begitu kompleks menjadi lebih mudah. Oleh karena itu, dalam situasi yang memerlukan prototyping cepat SKLearn merupakan platform yang ideal untuk melakukan penelitian yang memerlukan dasar Machine Learning, Menggunakan beberapa Library Python dasar seperti SciPy, Numpy, Matplotlib, dll

kamu bisa baca dokumentasi sk learn

13.TensorFlow

tensor flow

TensorFlow telah menjadi tools data science standar untuk Machine Learning. Tensorflow banyak digunakan untuk algoritma Machine Learning canggih seperti Deep Learning. Tensorflow bersifat open-source dan terus meng update toolkit yang dikenal dapat menanganiu kemampuan komputasi tinggi. TensorFlow dapat berjalan pada CPU dan GPU, dan baru-fbaru muncul di platform TPU yang membuatnya menjadi lebih kuat. Hal ini memberikan keuntungan yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam hal kekuatan pemrosesan dari algoritma machine learning.

Karena kemampuan pemrosesan yang tinggi, Tensorflow memiliki berbagai aplikasi seperti pengenalan suara, klasifikasi citra, penemuan obat, generasi gambar dan bahasa, dll. untuk Data Scientist yang mengkhususkan diri dalam Machine Learning, Tensorflow adalah alat yang wajib diketahui.

dokumentasi tensorflow

14.Weka

WEKA

Weka atau Waikato Environment for Knowledge Analysis adalah Tools Data Science untuk Machine Learning yang ditulis di Java. WEKA adalah kumpulan dari berbagai algoritma Machine Learning untuk data mining. Weka terdiri dari berbagai alat pembelajaran mesin seperti klasifikasi, clustering, regresi, visualisasi dan persiapan data.

Dengan WEKA Anda dapat memahami fungsi Machine Learning tanpa harus menulis baris kode. Ini sangat ideal untuk pemula data Scientist di Machine Learning.

Pelajari bagaimana menjadi Scientist data

Jadi, itu semua dalam alat data ilmu pengetahuan. Kami harap Anda menikmati penjelasan kami.

Gambar Gravatar
Pusatnya pengetahuan Teknik Informatika dan Pengetahuan Lainya

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *