Pelatihan dan Sertifikasi BNSP – Data Science adalah salah satu bidang yang sedang naik daun di era digital saat ini. Penggunaan Data Science memungkinkan perusahaan untuk mengolah data besar (big data) dan mendapatkan insight yang bernilai guna mengambil keputusan yang lebih tepat.
Dalam praktiknya, seorang data scientist membutuhkan berbagai tools dan software untuk mengelola, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Pada artikel ini, kita akan membahas beberapa tools yang paling sering digunakan dalam Data Science serta bagaimana Anda bisa memanfaatkannya secara maksimal. Dengan menguasai tools berikut, Anda akan siap untuk mengikuti Pelatihan dan Sertifikasi BNSP di AMD Academy.
1. Python: Bahasa Pemrograman Serbaguna untuk Data Science
Python telah menjadi bahasa pemrograman favorit bagi para data scientist. Alasan utamanya adalah sifatnya yang mudah dipelajari, fleksibel, dan memiliki banyak library khusus untuk analisis data. Python memungkinkan Anda untuk melakukan analisis statistik, machine learning, hingga visualisasi data secara efisien.
- Pandas
Merupakan library yang sangat powerful untuk manipulasi dan analisis data. Pandas memungkinkan Anda untuk melakukan data cleaning, filtering, hingga agregasi data dengan sangat mudah. - NumPy
Digunakan untuk melakukan perhitungan matematis yang kompleks serta mendukung operasi pada array. NumPy sangat penting ketika Anda bekerja dengan data dalam jumlah besar dan membutuhkan efisiensi. - Scikit-learn
Library machine learning untuk Python yang menyediakan algoritma machine learning populer seperti regression, classification, dan clustering.
2. R Programming: Alat Kuat untuk Analisis Statistik dan Data Visualisation
R adalah bahasa pemrograman yang dikembangkan khusus untuk analisis statistik. Bahasa ini sangat populer di kalangan akademisi dan peneliti karena kemampuannya dalam menangani analisis statistik kompleks serta menghasilkan visualisasi data yang informatif.
- dplyr
Sebuah paket yang memudahkan manipulasi data, terutama untuk operasi filter, select, dan summarize. - ggplot2
Library untuk visualisasi data yang sangat terkenal karena kemampuannya dalam membuat grafik yang estetis dan informatif. Dengan ggplot2, Anda dapat membuat grafik yang menarik seperti scatter plots, bar charts, dan line charts dengan mudah. - Shiny
Paket yang digunakan untuk membuat aplikasi web interaktif untuk visualisasi data. Shiny memungkinkan data scientist untuk menyajikan data dan hasil analisis dalam bentuk dashboard yang mudah diakses oleh pengguna lain.
3. SQL: Bahasa yang Harus Dikuasai untuk Mengelola Database
SQL (Structured Query Language) adalah bahasa yang digunakan untuk mengakses dan mengelola data dalam database. Menguasai SQL merupakan keterampilan yang esensial bagi data scientist, terutama ketika bekerja dengan big data yang tersimpan dalam database relasional seperti MySQL, PostgreSQL, dan Oracle.
- Data Retrieval
SQL memungkinkan Anda untuk mengambil data yang spesifik dari database dengan cepat menggunakan query SELECT yang kuat. - Data Manipulation
Anda bisa memanipulasi data langsung di dalam database menggunakan operasi seperti INSERT, UPDATE, DELETE, dan JOIN. - Data Aggregation
SQL memudahkan proses agregasi data dengan menggunakan fungsi seperti COUNT, SUM, AVG, MIN, dan MAX, yang sangat berguna dalam analisis statistik.
4. Tableau: Visualisasi Data yang Interaktif dan Mudah
Tableau adalah salah satu software visualisasi data yang paling banyak digunakan oleh para data scientist dan analis bisnis. Dengan Tableau, Anda dapat menyajikan data dalam bentuk yang lebih mudah dipahami melalui grafik interaktif, dashboard, dan laporan visual.
- Data Exploration
Tableau memungkinkan Anda untuk mengeksplorasi data dengan cepat, menemukan tren, dan melakukan analisis yang mendalam melalui grafik interaktif. - Real-Time Data Analysis
Tableau mendukung integrasi dengan berbagai sumber data dan dapat melakukan analisis secara real-time, yang sangat berguna untuk kebutuhan bisnis yang dinamis. - Dashboard Creation
Anda dapat membuat dashboard interaktif yang membantu para stakeholder dalam mengambil keputusan berdasarkan data yang disajikan secara visual.
5. TensorFlow: Framework untuk Deep Learning dan Machine Learning
TensorFlow adalah framework open-source yang dikembangkan oleh Google untuk membangun model machine learning dan deep learning. Framework ini memungkinkan Anda untuk melakukan komputasi numerik menggunakan data flow graphs, yang sangat cocok untuk model yang kompleks seperti neural networks.
- Keras API
Keras adalah library yang terintegrasi dalam TensorFlow yang mempermudah pembuatan model deep learning. Keras memiliki antarmuka yang lebih sederhana dan mudah digunakan. - TensorBoard
Alat visualisasi dalam TensorFlow yang membantu Anda memantau dan mengevaluasi kinerja model yang sedang dilatih. - Scalable Models
TensorFlow dapat digunakan pada berbagai perangkat, mulai dari komputer pribadi hingga sistem cloud yang besar, memungkinkan pengembangan model yang skalabel.
6. Apache Spark: Mengolah Big Data dengan Efisien
Apache Spark adalah platform big data yang memungkinkan pemrosesan data secara cepat. Spark dirancang untuk memproses data dalam skala besar dengan efisiensi tinggi, menjadikannya pilihan utama bagi data scientist yang bekerja dengan big data.
- Spark SQL
Komponen Spark yang digunakan untuk query data yang tersimpan dalam format SQL. - MLlib
Library machine learning di dalam Spark yang menyediakan berbagai algoritma seperti clustering, classification, dan regression. - GraphX
API untuk analisis grafik yang dapat digunakan untuk memproses data yang berbentuk graf.
Tingkatkan Keahlian Data Science Anda Bersama AMD Academy!
Menguasai tools Data Science seperti Python, R, SQL, Tableau, dan TensorFlow adalah langkah awal yang penting. Namun, untuk menjadi seorang data scientist yang handal, Anda membutuhkan Pelatihan dan Sertifikasi BNSP yang terstruktur dan diakui secara nasional. Di AMD Academy, kami menyediakan program Pelatihan dan Sertifikasi BNSP skema Data Science yang dirancang khusus untuk membantu Anda mengembangkan keterampilan analitis, teknis, dan praktis yang relevan dengan kebutuhan industri saat ini.
Jangan tunggu lagi! Investasikan masa depan karir Anda di bidang Data Science dengan mengikuti Pelatihan dan Sertifikasi BNSP di AMD Academy. Tingkatkan keterampilan Anda, dapatkan sertifikasi resmi, dan raih kesempatan untuk menjadi Associate Data Scientist yang dicari oleh perusahaan ternama. Daftarkan diri Anda sekarang dan mulailah langkah pertama menuju karir yang sukses di era data-driven ini. Hubungi admin kami di sini!
Author: Sesario Kevin Putratama (DTS Batch 07)
Editor: Mohammad Attaqilla Firdan
