18 Perangkat Lunak Esensial Yang Harus Diketahui Setiap Ilmuwan Tentang Data

Ilmu data adalah untuk siapa saja yang suka mengurai hal-hal kusut dan menemukan keajaiban tersembunyi dalam kekacauan yang jelas.


Ini seperti mencari jarum di tumpukan jerami; hanya bahwa para ilmuwan data tidak perlu membuat tangan mereka kotor sama sekali. Menggunakan alat-alat mewah dengan grafik warna-warni, dan melihat tumpukan angka, mereka hanya menyelami tumpukan jerami data dan menemukan jarum berharga dalam bentuk wawasan nilai bisnis yang tinggi.

Sebuah tipikal ilmuwan data kotak alat harus mencakup setidaknya satu item dari masing-masing kategori ini: basis data relasional, basis data NoSQL, kerangka kerja data besar, alat visualisasi, alat gesekan, bahasa pemrograman, IDE, dan alat pembelajaran dalam.

Database relasional

Database relasional adalah kumpulan data yang terstruktur dalam tabel dengan atribut. Tabel dapat dihubungkan satu sama lain, mendefinisikan hubungan dan batasan, dan menciptakan apa yang disebut model data. Untuk bekerja dengan basis data relasional, Anda biasanya menggunakan bahasa yang disebut SQL (Structured Query Language).

Aplikasi yang mengelola struktur dan data dalam basis data relasional disebut RDBMS (Relational DataBase Management Systems). Ada banyak aplikasi seperti itu, dan yang paling relevan baru-baru ini mulai menempatkan fokus mereka pada bidang ilmu data, menambahkan fungsionalitas untuk bekerja dengan repositori data besar dan menerapkan teknik seperti analitik data dan pembelajaran mesin.

SQL Server

Ini satu adalah RDBMS Microsoft, yang telah berkembang selama lebih dari 20 tahun dengan secara konsisten memperluas fungsionalitas perusahaannya. Sejak versi 2016, SQL Server menawarkan portofolio layanan yang mencakup dukungan untuk kode R tertanam. SQL Server 2017 meningkatkan taruhan dengan mengganti nama Layanan R-nya ke Layanan Bahasa Mesin dan menambahkan dukungan untuk bahasa Python (lebih lanjut tentang dua bahasa di bawah ini).

Dengan tambahan penting ini, SQL Server bertujuan untuk ilmuwan data yang mungkin tidak memiliki pengalaman dengan Transact SQL, bahasa permintaan asli dari Microsoft SQL Server.

SQL Server jauh dari sekadar produk gratis. Anda dapat membeli lisensi untuk menginstalnya di Windows Server (harganya akan bervariasi sesuai dengan jumlah pengguna bersamaan) atau menggunakannya sebagai layanan berbasis biaya, melalui cloud Microsoft Azure. Belajar Microsoft SQL Server itu mudah.

MySQL

Di sisi perangkat lunak sumber terbuka, MySQL memiliki mahkota popularitas RDBMS. Meskipun Oracle saat ini memilikinya, ia masih gratis dan bersumber terbuka berdasarkan ketentuan Lisensi Publik Umum GNU. Sebagian besar aplikasi berbasis web menggunakan MySQL sebagai repositori data yang mendasarinya, berkat kepatuhannya terhadap standar SQL.

Juga membantu popularitasnya adalah prosedur pemasangannya yang mudah, komunitas pengembangnya yang besar, banyak dokumentasi yang komprehensif, dan alat pihak ketiga, seperti phpMyAdmin, yang menyederhanakan aktivitas manajemen sehari-hari. Meskipun MySQL tidak memiliki fungsi asli untuk melakukan analisis data, keterbukaannya memungkinkan integrasi dengan hampir semua alat visualisasi, pelaporan, dan intelijen bisnis yang dapat Anda pilih.

PostgreSQL

Opsi RDBMS sumber terbuka lainnya adalah PostgreSQL. Meskipun tidak sepopuler MySQL, PostgreSQL menonjol karena fleksibilitas dan ekstensibilitasnya, dan dukungannya untuk pertanyaan kompleks, yang melampaui pernyataan dasar seperti SELECT, WHERE, dan GROUP BY.

Fitur-fitur ini membiarkannya mendapatkan popularitas di kalangan ilmuwan data. Fitur menarik lainnya adalah dukungan untuk multi-lingkungan, yang memungkinkannya untuk digunakan di lingkungan cloud dan on-premise, atau dalam campuran keduanya, umumnya dikenal sebagai lingkungan cloud hybrid.

PostgreSQL mampu menggabungkan pemrosesan analitik on-line (OLAP) dengan pemrosesan transaksi online (OLTP), bekerja dalam mode yang disebut hybrid transactional / analytical processing (HTAP). Ini juga cocok untuk bekerja dengan data besar, berkat penambahan PostGIS untuk data geografis dan JSON-B untuk dokumen. PostgreSQL juga mendukung data tidak terstruktur, yang memungkinkannya berada di kedua kategori: database SQL dan NoSQL.

Basis data NoSQL

Juga dikenal sebagai basis data non-relasional, jenis repositori data ini menyediakan akses lebih cepat ke struktur data non-tabular. Beberapa contoh struktur ini adalah grafik, dokumen, kolom lebar, nilai kunci, dan banyak lainnya. Penyimpanan data NoSQL dapat mengesampingkan konsistensi data demi manfaat lain, seperti ketersediaan, partisi, dan kecepatan akses.

Karena tidak ada SQL dalam penyimpanan data NoSQL, satu-satunya cara untuk menanyakan jenis database ini adalah dengan menggunakan bahasa tingkat rendah, dan tidak ada bahasa yang diterima secara luas sebagai SQL. Selain itu, tidak ada spesifikasi standar untuk NoSQL. Itulah sebabnya, ironisnya, beberapa database NoSQL mulai menambahkan dukungan untuk skrip SQL.

MongoDB

MongoDB adalah sistem basis data NoSQL yang populer, yang menyimpan data dalam bentuk dokumen JSON. Fokusnya adalah pada skalabilitas dan fleksibilitas untuk menyimpan data dengan cara yang tidak terstruktur. Ini berarti bahwa tidak ada daftar bidang tetap yang harus diperhatikan di semua elemen yang disimpan. Selain itu, struktur data dapat diubah seiring waktu, sesuatu yang dalam database relasional menyiratkan risiko tinggi mempengaruhi aplikasi yang sedang berjalan.

Teknologi dalam MongoDB memungkinkan untuk pengindeksan, permintaan ad-hoc, dan agregasi yang memberikan dasar yang kuat untuk analisis data. Sifat terdistribusi dari database menyediakan ketersediaan tinggi, penskalaan, dan distribusi geografis tanpa memerlukan alat yang canggih.

Redis

Ini satu adalah pilihan lain di open-source, NoSQL depan. Ini pada dasarnya adalah penyimpanan struktur data yang beroperasi dalam memori dan, selain menyediakan layanan basis data, ini juga berfungsi sebagai cache memory dan broker pesan.

Ini mendukung segudang struktur data yang tidak konvensional, termasuk hash, indeks geospasial, daftar, dan set diurutkan. Ini sangat cocok untuk ilmu data berkat kinerjanya yang tinggi dalam tugas-tugas yang intensif data, seperti komputasi kumpulan persimpangan, pengurutan daftar panjang, atau menghasilkan peringkat yang kompleks. Alasan kinerja Redis yang luar biasa adalah operasi di dalam memori. Ini dapat dikonfigurasi untuk mempertahankan data secara selektif.

Kerangka kerja Big Data

Misalkan Anda harus menganalisis data yang dihasilkan pengguna Facebook selama sebulan. Kami berbicara tentang foto, video, pesan, semuanya. Mempertimbangkan bahwa lebih dari 500 terabyte data ditambahkan setiap hari ke jejaring sosial oleh para penggunanya, sulit untuk mengukur volume yang diwakili oleh satu bulan penuh dari datanya..

Untuk memanipulasi sejumlah besar data dengan cara yang efektif, Anda memerlukan kerangka kerja yang sesuai yang mampu menghitung statistik di atas arsitektur terdistribusi. Ada dua kerangka kerja yang memimpin pasar: Hadoop dan Spark.

Hadoop

Sebagai kerangka data besar, Hadoop berurusan dengan kompleksitas yang terkait dengan pengambilan, pemrosesan, dan penyimpanan tumpukan data yang sangat besar. Hadoop beroperasi di lingkungan terdistribusi, terdiri dari cluster komputer yang memproses algoritma sederhana. Ada algoritma pengaturan, yang disebut MapReduce, yang membagi tugas-tugas besar menjadi bagian-bagian kecil, dan kemudian mendistribusikan tugas-tugas kecil tersebut di antara kluster yang tersedia.

Hadoop direkomendasikan untuk repositori data kelas perusahaan yang memerlukan akses cepat dan ketersediaan tinggi, semua itu dalam skema berbiaya rendah. Tetapi Anda membutuhkan admin Linux dengan mendalam Pengetahuan Hadoop untuk mempertahankan kerangka kerja dan menjalankan.

Percikan

Hadoop bukan satu-satunya kerangka kerja yang tersedia untuk manipulasi data besar. Nama besar lain di daerah ini adalah Percikan. Mesin Spark dirancang untuk melampaui Hadoop dalam hal kecepatan analitik dan kemudahan penggunaan. Rupanya, itu mencapai tujuan ini: beberapa perbandingan mengatakan bahwa Spark berjalan hingga 10 kali lebih cepat daripada Hadoop ketika bekerja pada disk, dan 100 kali lebih cepat beroperasi dalam memori. Ini juga membutuhkan sejumlah kecil mesin untuk memproses jumlah data yang sama.

Selain kecepatan, manfaat lain dari Spark adalah dukungannya untuk pemrosesan aliran. Jenis pemrosesan data ini, juga disebut pemrosesan waktu-nyata, melibatkan input dan output data yang berkelanjutan.

Alat visualisasi

Sebuah lelucon umum di antara para ilmuwan data mengatakan bahwa, jika Anda menyiksa data cukup lama, itu akan mengakui apa yang perlu Anda ketahui. Dalam hal ini, “penyiksaan” berarti memanipulasi data dengan mentransformasikan dan memfilternya, untuk memvisualisasikannya dengan lebih baik. Dan di situlah alat visualisasi data muncul. Alat-alat ini mengambil data pra-pemrosesan dari berbagai sumber dan menunjukkan kebenarannya yang terungkap dalam bentuk grafis dan dapat dipahami.

Ada ratusan alat yang termasuk dalam kategori ini. Suka atau tidak, yang paling banyak digunakan adalah Microsoft Excel dan alat pembuatan bagannya. Bagan Excel dapat diakses oleh siapa saja yang menggunakan Excel, tetapi fungsinya terbatas. Hal yang sama berlaku untuk aplikasi spreadsheet lainnya, seperti Google Sheets dan Libre Office. Tetapi kami berbicara di sini tentang alat yang lebih spesifik, yang dirancang khusus untuk intelijen bisnis (BI) dan analisis data.

Kekuatan BI

Belum lama ini, Microsoft merilis Kekuatan BI aplikasi visualisasi. Ini dapat mengambil data dari berbagai sumber, seperti file teks, database, spreadsheet, dan banyak layanan data online, termasuk Facebook dan Twitter, dan menggunakannya untuk menghasilkan dashboard yang dikemas dengan bagan, tabel, peta, dan banyak objek visualisasi lainnya. Objek dasbor bersifat interaktif, artinya Anda dapat mengklik seri data dalam bagan untuk memilihnya dan menggunakannya sebagai filter untuk objek lain di papan tulis.

Power BI adalah kombinasi aplikasi desktop Windows (bagian dari Office 365 suite), aplikasi web, dan layanan online untuk menerbitkan dasbor di web dan membaginya dengan pengguna Anda. Layanan ini memungkinkan Anda untuk membuat dan mengelola izin untuk memberikan akses ke papan hanya untuk orang-orang tertentu.

Tablo

Tablo adalah pilihan lain untuk membuat dasbor interaktif dari kombinasi beberapa sumber data. Ini juga menawarkan versi desktop, versi web, dan layanan online untuk berbagi dasbor yang Anda buat. Ini bekerja secara alami “dengan cara Anda berpikir” (seperti yang diklaim), dan mudah digunakan untuk orang-orang non-teknis, yang ditingkatkan melalui banyak tutorial dan video online.

Beberapa fitur Tableau yang paling menonjol adalah konektor data tak terbatas, data langsung dan dalam memori, dan desain yang dioptimalkan untuk seluler.

QlikView

QlikView menawarkan antarmuka pengguna yang bersih dan mudah untuk membantu analis menemukan wawasan baru dari data yang ada melalui elemen visual yang mudah dipahami untuk semua orang.

Alat ini dikenal sebagai salah satu platform intelijen bisnis yang paling fleksibel. Ini menyediakan fitur yang disebut Pencarian Asosiatif, yang membantu Anda fokus pada data yang paling penting, menghemat waktu yang Anda perlukan untuk menemukannya sendiri.

Dengan QlikView, Anda dapat berkolaborasi dengan mitra secara waktu nyata, melakukan analisis komparatif. Semua data terkait dapat digabungkan menjadi satu aplikasi, dengan fitur keamanan yang membatasi akses ke data.

Alat pengikis

Pada saat internet baru saja muncul, perayap web mulai melakukan perjalanan bersama dengan jaringan mengumpulkan informasi di jalan mereka. Seiring perkembangan teknologi, istilah perayapan web berubah untuk pengikisan web, tetapi tetap berarti sama: untuk mengekstraksi informasi secara otomatis dari situs web. Untuk melakukan pengikisan web, Anda menggunakan proses otomatis, atau bot, yang melompat dari satu halaman web ke halaman lain, mengekstraksi data dari mereka dan mengekspornya ke format yang berbeda atau memasukkannya ke dalam basis data untuk analisis lebih lanjut.

Di bawah ini kami merangkum karakteristik tiga pencakar web paling populer yang tersedia saat ini.

Gurita

Gurita pengeruk web menawarkan beberapa karakteristik menarik, termasuk alat bawaan untuk mendapatkan informasi dari situs web yang tidak memudahkan pengikisan bot untuk melakukan pekerjaan mereka. Ini adalah aplikasi desktop yang tidak memerlukan coding, dengan UI yang ramah pengguna yang memungkinkan memvisualisasikan proses ekstraksi melalui desainer alur kerja grafis.

Bersama dengan aplikasi mandiri, Octoparse menawarkan layanan berbasis cloud untuk mempercepat proses ekstraksi data. Pengguna dapat mengalami peningkatan kecepatan 4x hingga 10x saat menggunakan layanan cloud alih-alih aplikasi desktop. Jika Anda tetap menggunakan versi desktop, Anda dapat menggunakan Octoparse secara gratis. Tetapi jika Anda lebih suka menggunakan layanan cloud, Anda harus memilih salah satu paket berbayarnya.

Grabber Konten

Jika Anda mencari alat gesekan yang kaya fitur, Anda harus mengawasi Grabber Konten. Tidak seperti Octoparse, untuk menggunakan Content Grabber, perlu memiliki keterampilan pemrograman tingkat lanjut. Sebagai gantinya, Anda mendapatkan pengeditan skrip, antarmuka debugging, dan fungsi lanjutan lainnya. Dengan Content Grabber, Anda dapat menggunakan bahasa .Net untuk menulis ekspresi reguler. Dengan cara ini, Anda tidak perlu membuat ekspresi menggunakan alat bawaan.

Alat ini menawarkan API (Application Programming Interface) yang dapat Anda gunakan untuk menambahkan kemampuan mengikis ke aplikasi desktop dan web Anda. Untuk menggunakan API ini, pengembang perlu mendapatkan akses ke layanan Windows Content Grabber.

ParseHub

Pengikis ini dapat menangani daftar luas berbagai jenis konten, termasuk forum, komentar bersarang, kalender, dan peta. Itu juga dapat menangani halaman yang berisi otentikasi, Javascript, Ajax, dan banyak lagi. ParseHub dapat digunakan sebagai aplikasi web atau aplikasi desktop yang mampu berjalan di Windows, macOS X, dan Linux.

Seperti Content Grabber, disarankan untuk memiliki pengetahuan pemrograman untuk memaksimalkan ParseHub. Ini memiliki versi gratis, terbatas pada 5 proyek, dan 200 halaman per berjalan.

Bahasa pemrograman

Sama seperti bahasa SQL yang disebutkan sebelumnya dirancang khusus untuk bekerja dengan database relasional, ada bahasa lain yang dibuat dengan fokus yang jelas pada ilmu data. Bahasa-bahasa ini memungkinkan para pengembang untuk menulis program yang berhubungan dengan analisis data besar-besaran, seperti statistik dan pembelajaran mesin.

SQL juga dianggap sebagai keterampilan penting yang harus dimiliki pengembang untuk melakukan ilmu data, tetapi itu karena sebagian besar organisasi masih memiliki banyak data tentang basis data relasional. Bahasa sains data “Benar” adalah R dan Python.

Python

Python adalah bahasa pemrograman tujuan umum tingkat tinggi, ditafsirkan, sangat cocok untuk pengembangan aplikasi yang cepat. Ini memiliki sintaks yang sederhana dan mudah dipelajari yang memungkinkan untuk kurva belajar yang curam dan untuk pengurangan biaya pemeliharaan program. Ada banyak alasan mengapa itu adalah bahasa yang disukai untuk ilmu data. Untuk menyebutkan beberapa: potensi scripting, verbosity, portabilitas, dan kinerja.

Bahasa ini adalah titik awal yang baik untuk para ilmuwan data yang berencana untuk banyak bereksperimen sebelum terjun ke pekerjaan mengolah data nyata dan sulit, dan yang ingin mengembangkan aplikasi lengkap.

R

Itu Bahasa r terutama digunakan untuk pemrosesan data statistik dan grafik. Meskipun tidak dimaksudkan untuk mengembangkan aplikasi lengkap, seperti halnya Python, R telah menjadi sangat populer dalam beberapa tahun terakhir karena potensinya untuk penambangan data dan analisis data.

Berkat pustaka yang terus berkembang dari paket-paket yang tersedia secara bebas yang memperluas fungsionalitasnya, R mampu melakukan semua jenis pekerjaan penguraian data, termasuk pemodelan linier / nonlinier, klasifikasi, uji statistik, dll..

Ini bukan bahasa yang mudah untuk dipelajari, tetapi begitu Anda berkenalan dengan filosofinya, Anda akan melakukan komputasi statistik seperti seorang profesional..

IDE

Jika Anda secara serius mempertimbangkan untuk mendedikasikan diri pada ilmu data, maka Anda harus memilih dengan hati-hati lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) yang sesuai dengan kebutuhan Anda, karena Anda dan IDE Anda akan menghabiskan banyak waktu untuk bekerja bersama.

IDE yang ideal harus menggabungkan semua alat yang Anda butuhkan dalam pekerjaan Anda sehari-hari sebagai pembuat kode: editor teks dengan penyorotan sintaksis dan pelengkapan otomatis, debugger yang kuat, peramban objek, dan akses mudah ke alat eksternal. Selain itu, itu harus kompatibel dengan bahasa preferensi Anda, jadi itu ide yang baik untuk memilih IDE Anda setelah mengetahui bahasa yang akan Anda gunakan.

laba laba

Ini IDE generik sebagian besar ditujukan untuk para ilmuwan dan analis yang juga perlu kode. Untuk membuatnya nyaman, itu tidak membatasi dirinya pada fungsionalitas IDE – itu juga menyediakan alat untuk eksplorasi / visualisasi data dan eksekusi interaktif, seperti dapat ditemukan pada paket ilmiah. Editor di Spyder mendukung banyak bahasa dan menambahkan browser kelas, pemisahan jendela, lompat-ke-definisi, penyelesaian kode otomatis, dan bahkan alat analisis kode.

Debugger membantu Anda melacak setiap baris kode secara interaktif, dan profiler membantu Anda menemukan dan menghilangkan ketidakefisienan.

PyCharm

Jika Anda memprogram dengan Python, kemungkinan IDE pilihan Anda adalah PyCharm. Ini memiliki editor kode pintar dengan pencarian cerdas, penyelesaian kode, serta deteksi dan perbaikan kesalahan. Dengan hanya satu klik, Anda dapat melompat dari editor kode ke jendela terkait konteks, termasuk tes, metode super, implementasi, deklarasi, dan banyak lagi. PyCharm mendukung Anaconda dan banyak paket ilmiah, seperti NumPy dan Matplotlib, untuk menyebutkan hanya dua di antaranya.

Ini menawarkan integrasi dengan sistem kontrol versi yang paling penting, dan juga dengan pelari uji, profiler, dan debugger. Untuk menutup kesepakatan, itu juga terintegrasi dengan Docker dan Vagrant untuk menyediakan pengembangan lintas-platform dan kontainerisasi.

RStudio

Untuk para ilmuwan data yang lebih suka tim R, IDE pilihan seharusnya RStudio, karena banyak fiturnya. Anda dapat menginstalnya di desktop dengan Windows, macOS, atau Linux, atau Anda dapat menjalankannya dari browser web jika Anda tidak ingin menginstalnya secara lokal. Kedua versi menawarkan barang seperti penyorotan sintaksis, indentasi pintar, dan penyelesaian kode. Ada penampil data terintegrasi yang berguna ketika Anda perlu menelusuri data tabular.

Mode debugging memungkinkan melihat bagaimana data diperbarui secara dinamis saat menjalankan program atau skrip langkah demi langkah. Untuk kontrol versi, RStudio mengintegrasikan dukungan untuk SVN dan Git. Nilai tambah yang bagus adalah kemungkinan untuk membuat grafik interaktif, dengan Shiny dan memberikan perpustakaan.

Kotak alat pribadi Anda

Pada titik ini, Anda harus memiliki pandangan lengkap tentang alat yang harus Anda ketahui untuk unggul dalam ilmu data. Selain itu, kami harap kami memberi Anda informasi yang cukup untuk memutuskan opsi mana yang paling nyaman dalam setiap kategori alat. Sekarang terserah kamu. Ilmu data adalah bidang yang berkembang pesat mengembangkan karier. Tetapi jika Anda ingin melakukannya, Anda harus mengikuti perubahan tren dan teknologi, karena mereka terjadi hampir setiap hari.

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map