Jagad.id – Ada banyak software analisis data di luar sana. Artikel ini dirancang untuk membantu Anda memahami perangkat lunak analisis data paling umum yang tersedia, dan akan membantu Anda memperoleh keterampilan yang Anda perlukan untuk mendapatkan posisi analisis data tingkat pemula.
Sama seperti ada banyak data, ada juga banyak software dan alat yang tersedia untuk bekerja dengan Gudang data berbasis cloud menyimpan data bisnis dalam jumlah besar. Beberapa program dirancang khusus untuk pemodelan data, dan perangkat lunak memvisualisasikan data dalam warna dan diagram yang cerah. Dihadapkan pada pilihan yang begitu besar, banyak yang pasti bertanya-tanya dari mana harus memulai.
Daripada mencantumkan semua software, yang mungkin Anda temui dalam karir profesional Anda, kami telah menyusun tujuh perangkat lunak analisis data penting yang harus Anda ketahui saat memulai perjalanan data Anda. Di sini, Anda akan menemukan beberapa perangkat lunak analisis data yang paling umum, mempelajari fungsinya masing-masing, dan menemukan mengapa itu penting.
Pada akhirnya, Anda bahkan akan menemukan kursus yang disarankan untuk membantu Anda memperoleh keterampilan yang Anda perlukan untuk mendapatkan posisi analis data tingkat pemula.
7 Software Analisis Data Terbaik
Berikut merupakan daftar dari software untuk melakukan analisis data yang bisa anda ketahui.
Excel
Microsoft Excel adalah salah satu perangkat lunak yang paling umum digunakan untuk analisis data. Selain menawarkan fungsi spreadsheet yang mampu mengelola dan mengatur kumpulan data besar, Excel juga menyertakan alat pembuatan grafik dan kemampuan komputasi seperti penjumlahan otomatis atau “AutoSum”. Excel juga menyertakan Analysis ToolPak, yang menampilkan alat analisis data yang mampu melakukan varians, regresi, dan analisis statistik.
Kesederhanaan dan keserbagunaan Excel menjadikannya software analisis data canggih yang cocok untuk mengelola, menyortir, memfilter, membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Jika Anda baru memulai dalam ilmu data, Anda harus mempertimbangkan untuk mempelajari lebih lanjut tentang Excel untuk mempersiapkan karir masa depan Anda.
Python
Python secara rutin menduduki peringkat terbaik sebagai bahasa pemrograman paling populer di dunia saat ini.
Tidak seperti bahasa pemrograman lainnya, Python relatif mudah dipelajari dan dapat digunakan untuk berbagai tugas, termasuk perangkat lunak dan pengembangan web, serta analisis data. Dalam dunia data, Python digunakan untuk merampingkan, memodelkan, memvisualisasikan, dan menganalisis data menggunakan software analisis data bawaannya. Salah satu fitur utama Python yang menarik bagi para profesional analitik data adalah banyak pustakanya, seperti Pandas dan Numpy, yang menawarkan berbagai alat canggih untuk banyak kebutuhan analitik.
Profesional awal harus mempelajari Python untuk memastikan bahwa mereka memiliki pemahaman yang kuat tentang salah satu bahasa pemrograman terpenting yang digunakan dalam data saat ini.
R
R adalah bahasa pemrograman sumber terbuka yang digunakan untuk komputasi statistik dan grafik.
Seperti Python, R dianggap sebagai bahasa pemrograman yang relatif mudah dipelajari. Biasanya, ini digunakan untuk analisis statistik, visualisasi data, dan manipulasi data. Fokus statistik R berarti sangat cocok untuk perhitungan statistik, sedangkan alat visualisasi yang disertakan dalam R menjadikannya bahasa yang bagus untuk membuat grafik yang menarik seperti plot dan grafik pencar.
Di samping Python, R adalah salah satu bahasa pemrograman terpenting yang digunakan dalam analisis data. Jika Anda sedang mempertimbangkan untuk berkarir di bidang data, Anda mungkin ingin menghabiskan waktu mempelajari R.
Tableau
Tableau adalah software analisis data dan visualisasi data yang digunakan terutama untuk analisis bisnis dan intelijen bisnis.
Tableau tidak diragukan lagi adalah salah satu platform visualisasi data paling populer di dunia bisnis, terutama karena memiliki antarmuka pengguna yang mudah dipahami dan dengan mulus mengubah kumpulan data menjadi grafik yang dapat dipahami. Sementara pengguna bisnis menikmatinya karena kemudahan penggunaannya, analis data menyukainya karena mengemas alat canggih yang dapat menjalankan fungsi analitik tingkat lanjut seperti segmentasi, analisis kohort, dan analisis prediktif.
Visualisasi data penting karena memungkinkan analis data menyampaikan temuan mereka kepada kolega dan pemangku kepentingan yang mungkin tidak memahaminya. Jika Anda mempertimbangkan masa depan baik dalam analitik atau kecerdasan bisnis, Anda dapat mempertimbangkan untuk mempelajari Tableau untuk mempersiapkan tempat kerja profesional.
MySQL
MySQL adalah sistem manajemen basis data relasional sumber terbuka (RDBMS) yang digunakan untuk menyimpan data aplikasi, terutama yang berbasis web. Populer di antara situs web, MySQL telah digunakan oleh situs web populer seperti Facebook, Twitter, dan YouTube.
Dalam data, Structured Query Language (SQL) digunakan untuk mengelola sistem manajemen basis data relasional, yang menggunakan basis data relasional yang biasanya disusun ke dalam tabel. Akibatnya, profesional data menggunakan MySQL untuk menyimpan data dengan aman dan melakukan analisis data rutin. Sementara program memiliki beberapa keterbatasan, MySQL biasanya cocok dengan banyak sistem data bisnis yang ada.
Secara khusus, Anda harus mempertimbangkan untuk mempelajari MySQL jika Anda ingin bekerja di bidang teknologi pada aplikasi web.
SAS
SAS adalah rangkaian software analisis data statistik terkenal yang dikembangkan oleh SAS Institute untuk berbagai tujuan analitik, termasuk intelijen bisnis, analitik lanjutan, dan analitik prediktif.
Analis menggunakan SAS untuk mengambil, melaporkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Analis intelijen bisnis dan analis data secara lebih luas menyukai SAS karena menyatukan berbagai alat analitik yang kuat di satu tempat dan memiliki antarmuka pengguna grafis (GUI) intuitif yang membuatnya mudah digunakan. Selain itu, SAS adalah rangkaian perangkat lunak andal yang memungkinkan analis data melakukan sebagian besar pekerjaan mereka – mulai dari mengelola data hingga membersihkan dan memodelkannya.
Pelajari SAS untuk mempersiapkan posisi yang berfokus terutama pada intelijen bisnis dan analitik atau jika Anda ingin terbiasa dengan rangkaian perangkat lunak yang dapat menangani sebagian besar hal yang mungkin perlu dilakukan oleh seorang analis data.
Notebook Jupyter
Jupyter Notebook adalah lingkungan interaktif berbasis web yang digunakan untuk berbagi dokumen komputasi atau “notebook”. Analis data menggunakan Notebook Jupyter untuk menulis dan menjalankan kode, membersihkan data, visualisasi data, pembelajaran mesin, analisis statistik, dan banyak bentuk analisis data lainnya.
Selain itu, Juypter Notebook memungkinkan pengguna untuk menggabungkan visualisasi data, kode, komentar, dan banyak bahasa pemrograman yang berbeda di satu tempat, memungkinkan ruang yang lebih baik untuk mendokumentasikan proses analisis data dan membaginya dengan orang lain.
Apa pun sasaran data profesional Anda, kemungkinan besar Anda akan mendapat manfaat dari penggunaan alat seperti Notebook Jupyter untuk mengatasi masalah data dan membagikan pekerjaan Anda dengan orang lain.
Akhir Kata
Nah, demikian merupakan ulasan tentang daftar software analisis data yang bisa anda ketahui. Semoga dari ulasan diatas dapat membantu anda mengetahuidengan benar software yang anda butuhkan untuk melakukan penganalisisan data. Semoga membantu!
