Data science tools adalah sekumpulan perangkat yang dapat dijadikan platform dalam mengolah data tertentu. Beda tools, beda pula peruntukannya. Hal itu juga bergantung pada besar dan kompleksnya data yang diolah maupun dianalisis menjadi sebuah informasi penting. Lantas, apa saja jenis dari data science tools ini? Berikut lima di antaranya yang perlu diketahui.

Machine learning

Data science tools yang pertama yakni machine learning. Tools ini merupakan jenis dari Artificial Intelligence (AI). Implementasi machine learning digunakan dalam sebuah software maupun aplikasi agar lebih akurat dalam memprediksi hasil tertentu. Algoritma yang digunakan pada machine learning adalah data histori yang diinput untuk memprediksi nilai output.

Tujuan penggunaannya tak lain sebagai sebuah tools untuk memecahkan masalah secara terukur. Selain itu, alat ini juga dapat memproses maupun menganalisis data yang besar dan rumit, contohnya implementasi machine learning pada smartphone yang berguna untuk melaksanakan perintah yang diberikan pada aplikasi. 

Deep learning

Setelah machine learning, data science tools selanjutnya adalah deep learning. Sebenarnya, deep learning adalah bagian dari machine learning, yakni mengarahkan sistem komputer atau mesin untuk bekerja sebagaimana manusia secara natural, mulai dari mempelajari sebuah kondisi hingga situasi melalui pembelajaran tertentu.

Deep learning pada sebuah komputer akan mempelajari model lalu mengklasifikasikan tugasnya. Pengklasifikasian tersebut dilakukan berdasarkan data yang diperoleh, baik berupa visualisasi dalam bentuk gambar, suara, hingga teks. Secara lebih spesifik, mengapa deep learning diciptakan adalah untuk membuat kinerja unstructured data menjadi lebih optimal pada sebuah website maupun aplikasi. 

Big data

Ketiga, yakni big data yang tentu sering Anda dengar hampir setiap hari di era teknologi digital seperti sekarang. Sederhananya, big data ini merupakan sekumpulan data dengan jumlah sangat besar dan sifatnya kompleks. Setiap waktu, data-data tersebut akan terus bertambah. Contohnya adalah data demografi, nomor telepon, riwayat belanja, hingga pencarian secara otomatis yang ada pada mesin pencari mengenai preferensi topik tertentu.

Big data memiliki lima karakter utama yang saling berkaitan, yakni volume, velocity, variety, veracity, dan value. Dalam sebuah perusahaan, big data memiliki peran yang cukup vital untuk memetakan strategi dan memecahkan permasalahan yang ada. Cara kerjanya dimulai dengan mengumpulkan dan mengintegrasikan data, mengelola data, hingga menganalisis data menjadi sebuah output informasi yang diperlukan.

Data mining

Tools yang keempat adalah data mining. Pada dasarnya, data mining merupakan proses dalam menemukan anomali, pola, dan korelasi sebuah program dengan menggunakan data besar untuk memprediksi hasil yang diperoleh nantinya. Dengan menggunakan teknik tertentu, pengguna bisa menggali dan menggunakan informasi untuk berbagai keperluan perusahaan, seperti meningkatkan pendapatan, memangkas pengeluaran, dan sebagainya.

Hal tersebut dapat kita contohkan pada sektor keuangan, seperti retail, bank, dan perusahaan lainnya. Proses data mining digunakan untuk menemukan formulasi yang tepat untuk menjaga hubungan dengan konsumen berdasarkan data yang diperoleh, begitu juga dengan promosi produk baru dengan mendasarkan pada data demografi yang dimiliki.

Artificial intelligence

Data science tools yang sering digunakan berikutnya adalah Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan. Tools atau teknologi ini dapat diartikan sebagai sebuah sistem mesin atau komputer dengan kecerdasan yang hampir setara dengan kecerdasan manusia. Sistem ini dapat menerima informasi dan data lalu mengolahnya dalam sebuah penalaran, hingga mampu mengoreksi dirinya sendiri.

Beberapa jenis AI ini di antaranya adalah mesin reaktif, memori terbatas, teori pikiran, dan kesadaran diri. Perusahaan yang menggunakan AI cukup banyak, mulai dari perusahaan teknologi hingga otomotif. Contohnya adalah mesin Bot dalam percakapan hingga penggunaan teknologi ini pada mobil pintar dengan sistem autopilot yang mampu mengambil tindakan secara otomatis saat berada pada posisi yang dianggap berbahaya.

Kesimpulan

Itulah lima jenis data science tools yang perlu Anda ketahui. Keberadaan tools tersebut memiliki peranan dan manfaat yang sangat penting dalam perkembangan dunia IT saat ini, termasuk dalam sebuah perusahaan untuk menentukan strategi di masa mendatang. Keberhasilan penerapan tools tersebut juga bergantung pada sumber daya manusia yang mengelolanya.

Untuk itu, Anda bisa meningkatkan kemampuan dalam mengelola data science tools dengan baik melalui kelas data science yang diselenggarakan oleh Algoritma Data Science School. Di sini, Anda bisa memilih kelas yang sesuai dengan kebutuhan dan tingkatan kemampuan atau skill yang dimiliki.