RADARCIREBON.TV – Dunia ilmu data terus berkembang dengan pesat, dan para data scientist perlu mengikuti perkembangan terkini untuk tetap relevan dan kompetitif.
Salah satu kunci kesuksesan seorang data scientist adalah penguasaan terhadap alat-alat yang tepat. Berikut adalah 5 perangkat lunak penting yang harus ada dalam kotak peralatan setiap data scientist di tahun 2024:
1. Python:
Python tetap menjadi bahasa pemrograman utama bagi data scientist. Fleksibilitas, kemudahan penggunaan, dan ekosistem library yang luas seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-learn menjadikan Python pilihan ideal untuk analisis data, pemodelan statistik, dan machine learning.
Baca Juga:Ini Dia! Bocoran Tampilan Baru Pixel Watch 3: Lebih Banyak Ruang untuk KomplikasiTecno Camon 30S Pro Segera Hadir dengan Helio G99 Ultimate, Varian 4G dengan Spesifikasi Unggulan
2. Jupyter Notebook:
Jupyter Notebook adalah lingkungan pengembangan interaktif yang memungkinkan data scientist untuk menggabungkan kode, visualisasi, dan teks dalam satu dokumen.
Hal ini sangat berguna untuk eksplorasi data, pembuatan prototipe model, dan penyajian hasil analisis secara menarik.
3. SQL:
SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman standar untuk mengelola dan memanipulasi data dalam database relasional.
Data scientist perlu menguasai SQL untuk mengambil, membersihkan, dan menggabungkan data dari berbagai sumber.
4. Visualisasi Data:
Visualisasi data adalah cara yang efektif untuk mengkomunikasikan insight dan temuan dari analisis data. Beberapa alat visualisasi data populer antara lain Tableau, Power BI, dan matplotlib.
Menguasai salah satu atau beberapa alat ini akan sangat membantu data scientist dalam menyampaikan hasil analisis mereka kepada pemangku kepentingan.
5. Deep Learning Frameworks:
Deep learning adalah cabang dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk mempelajari pola dari data. TensorFlow dan PyTorch adalah dua framework deep learning yang paling populer saat ini.
Baca Juga:Daur Ulang Baterai Mobil Listrik: Solusi Berkelanjutan untuk Masa Depan Kendaraan Ramah LingkunganKeren Nih! Kia EV6 GT 2025 Mendapatkan Fitur-Fitur Baru dari Mobil Sport Listrik Hyundai
Data scientist yang ingin menerapkan deep learning dalam proyek mereka perlu menguasai salah satu atau kedua framework ini.
Tips Tambahan:
Selain lima alat di atas, data scientist juga dapat mempertimbangkan untuk mempelajari alat-alat lain seperti cloud computing platform (AWS, Azure, Google Cloud), tools version control (Git), dan bahasa pemrograman R.
Dengan terus belajar dan mengembangkan keterampilan, data scientist dapat menghadapi tantangan baru dan mencapai kesuksesan dalam karir mereka.