Mengungkap Rahasia Statistika

Halo Sobat Data! Adakah di antara kalian yang suka dengan pelajaran matematika? Atau bahkan menjadikan matematika sebagai pelajaran favorit? Jika memang iya, tepat sekali. Pada artikel kali ini, kita akan membahas salah satu cabang dari ilmu matematika yang berperan sebagai dasar dalam Jurusan Sains Data yaitu Statistika.

Dalam sains data, statistik adalah inti dari algoritma machine learning yang canggih, menangkap dan menerjemahkan pola data menjadi bukti yang dapat ditindaklanjuti.Data science menggunakan statistik untuk mengumpulkan, meninjau, menganalisa dan menarik kesimpulan dari data, serta menerapkan model matematika yang diukur ke variabel yang sesuai. Dengan demikian, statistik dalam ilmu data sama pentingnya dengan memahami bahasa pemrograman.

Terdapat dua konsep statistik yang sering digunakan dalam Data Science.

A. Statistika Deskriptif

Statistika deskriptif digunakan untuk meringkas, menyederhanakan, dan mendeskripsikan data dalam bentuk yang lebih mudah dipahami. Dalam sains data, statistika deskriptif sering digunakan pada tahap eksplorasi data untuk mendapatkan pemahaman awal mengenai pola, tren, atau distribusi data. Tujuannya adalah agar kita bisa mengidentifikasi karakteristik penting dari dataset sebelum melanjutkan ke analisis lebih lanjut atau model prediktif.

Statistika deskriptif biasanya melibatkan dua kategori utama:

  1. Ukuran Pemusatan
    – Mean: Nilai rata-rata dari data.
    – Median: Nilai tengah dari data yang telah diurutkan.
    – Modus: Nilai yang paling sering muncul dalam data.
  2. Ukuran Penyebaran
    – Range: Selisih antara nilai terbesar dan terkecil
    – Varians: Mengukur seberapa jauh data tersebar dari mean.
    – Standar Deviasi: Akar kuadrat dari variansi, menggambarkan seberapa jauh data secara rata-rata dari mean.
    – Interquartile Range (IQR): Rentang antara kuartil pertama (Q1) dan kuartil ketiga (Q3), digunakan untuk melihat sebaran data tanpa dipengaruhi oleh outlier.
  3. Ukuran Bentuk Distribusi
    – Skewness (Kemencengan): Mengukur asimetri distribusi data. Skewness positif menunjukkan distribusi miring ke kanan, sedangkan skewness negatif menunjukkan distribusi miring ke kiri.
    – Kurtosis: Mengukur keruncingan atau ketajaman puncak distribusi. Distribusi dengan kurtosis tinggi memiliki puncak yang tajam, sedangkan distribusi dengan kurtosis rendah cenderung lebih rata.
  4. Visualisasi Statistika Deskriptif
    – Histogram: Menunjukkan distribusi frekuensi data.
    – Boxplot: Menampilkan penyebaran data, termasuk median, kuartil, dan potensi outlier.
    – Scatter plot: Menampilkan hubungan antara dua variabel.

B. Statistika Inferensial

Statistika inferensial digunakan untuk membuat generalisasi, prediksi, atau kesimpulan mengenai populasi berdasarkan sampel data yang diambil dari populasi tersebut. Berbeda dengan statistika deskriptif yang fokus pada meringkas data, statistika inferensial bertujuan untuk mengekstrapolasi informasi dari sampel dan menerapkannya ke populasi yang lebih besar, biasanya dengan bantuan teori probabilitas.

Berikut adalah konsep utama dalam statistika inferensial:

  1. Populasi dan Sampel
    – Populasi: Kumpulan semua objek atau individu yang menjadi objek studi.
    – Sampel: Subset dari populasi yang diambil untuk dianalisis.
  2. Estimasi Parameter
    – Point Estimate: Perkiraan tunggal dari parameter populasi. Misalnya, rata-rata sampel digunakan untuk mengestimasi rata-rata populasi.
    – Interval Estimate: Rentang nilai yang diharapkan mencakup parameter populasi dengan tingkat kepercayaan tertentu, misalnya interval kepercayaan 95%.
  3. Uji Hipotesis
    – Hipotesis Nol (H₀): Pernyataan awal yang diasumsikan benar sampai ada bukti sebaliknya, misalnya “Tidak ada perbedaan antara dua kelompok.”
    – Hipotesis Alternatif (H₁): Pernyataan yang ingin diuji, misalnya “Ada perbedaan antara dua kelompok.”Statistik Uji: Nilai yang dihitung dari data sampel untuk membantu memutuskan apakah menolak atau menerima hipotesis nol, seperti nilai z atau t.
  4. P-value: Probabilitas mendapatkan hasil setidaknya se-ekstrim yang diamati jika hipotesis nol benar.
  5. Distribusi Sampling

Statistika inferensial sering kali bergantung pada distribusi sampling, yang merupakan distribusi dari suatu statistik (misalnya rata-rata) yang dihitung dari berbagai sampel yang diambil dari populasi.

Sebuah Gambar Bernilai Angka

Halo Sobat Data! Ungkapan “Sebuah Gambar Bernilai Seribu Angka” dapat diterapkan secara sempurna pada infografis. Tahukah kalian, dalam sains data infografis bukan hanya sekedar seni, tetapi alat yang sangat efektif untuk menyampaikan kompleksitas data secara singkat dan jelas. Pada mading lidasa kali ini, kita akan membahas lebih dalam apa itu infografis.

Infografis adalah representasi visual dari informasi atau data yang dirancang untuk menyajikan informasi dengan cara yang mudah dipahami dan menarik. Infografis digunakan untuk menceritakan hasil analisis data dengan cara yang lebih intuitif, terutama untuk audiens non-teknis. Infografis merupakan jembatan antara data yang kompleks dengan pemahaman manusia

Dibalik definisinya tersebut, terdapat beberapa kekuatan utama infografis:

  • Memudahkan Interpretasi Data yang Rumit. Angka-angka yang kompleks dapat dijelaskan secara visual, sehingga orang-orang yang masih awam dengan data dapat memahami dengan cepat.
  • Memfasilitasi Komunikasi yang Efektif. Dengan infografis temuan penelitian atau analisis data dapat disajikan dalam bentuk yang lebih menarik dan mudah dipahami.
  • Mempermudah Pengambilan Keputusan. Menyajikan informasi penting secara visual, dapat membantu pengambil keputusan untuk merespons data dengan lebih cepat dan akurat.
  • Memperkuat Daya Ingat. Infografis menggabungkan teks, angka, dan elemen visual yang lebih mudah diingat oleh otak manusia dibandingkan dengan teks atau tabel angka murni.

Jika kalian ingin membuat infografis, terdapat 4 rekomendasi tools yang dapat digunakan, diantaranya:

  • Canva
  • Piktochart
  • Tableau
  • Infogram

🤖 Generative Adversarial Network 🤓

Selain memiliki kemampuan untuk memberikan narasi sesuai perintah / prompt dari pengguna, saat ini dunia kecerdasan buatan sedang ramai model yang dapat ‘menggambar’ apa yang kita bayangan yang digunakan sebagai input, GAN atau yang lebih dikenal sebagai *Generative Adversarial Network* pengguna dapat menghasilkan gambar yang serupa dengan apa yang mereka imajinasikan melalui masukan teks yang akan menghasilkan gambar baru.

Tren *Generative Adversarial Network* ini dimulai oleh J. Ian Goodfellow pada 2014 untuk menghasilkan data palsu serealistis mungkin, GAN merupakan salah satu tipe model pembelajaran mendalam yang dapat mempelajari sekumpulan data dan menghasilkan data yang serupa dengan karakteristik yang hampir sama. Seperti menghasilkan foto berupa wajah yang merupakan kombinasi antara beberapa wajah yang berbeda.

Beberapa contoh pengaplikasian GAN :

  • Sintesis Gambar
  • Style Transfer
  • Text Generation
  • Speech Synthesis

GAN terdiri dari sebuah Generator dan Diskriminator. Generator bertugas untuk menghasilkan data palsu, sedangkan Diskriminator akan mencoba untuk membedakan data palsu dengan data yang asli. Kedua hal ini mencoba untuk bersaing dengan satu sama lain dimana Generator akan berusaha mengelabuhi Diskriminator, sedangkan Diskriminator akan berusaha menebak semua gambar palsu yang dihasilkan oleh Generator.

Seiring berjalannya hal ini, Generator akan belajar dan dapat untuk menghasilkan data yang realistis dan Diskriminator juga akan menjadi semakin akurat dalam membedakan data yang asli dengan data yang palsu. Pada akhirnya GAN dapat menghasilkan data dengan kualitas tinggi yang sulit dibedakan dengan data yang asli.

Namun, beberapa oknum tidak bertanggung jawab menggunakan teknologi ini secara tidak etis untuk menghasilkan gambar yang dapat merusak kepercayaan maupun digunakan untuk menyebarkan informasi palsu.

Python but faster, it’s Mojo🔥

Jika TypeScript merupakan superscript dari Javascript, maka Mojo🔥 dapat dikatakan sebagai superscript dari Python 🐍. Mojo merupakan bahasa pemrograman baru yang ditujukan untuk pengembang artificial intelligence yang akan terus berkembang.

null

Mojo menggabungkan bahasa pemrograman dinamis dan statis yang berhasil mendapatkan sampai dengan 68.000x 🚀performa python pada umumnya 🤯

Semenjak awal diluncurkannya mojo pada limited-access pada 2 Mei 2023, lebih dari 100K pengembang tertarik dan bermain menggunakan Mojo pada playground yang disediakan, ekosistem dari pengembang yang tertarik dengan bahasa pemrograman yang menjanjikan ini juga terus bertumbuh dari waktu ke waktu.

nullMojo dibangun oleh perusahaan yang dibangun oleh Chris Lattner, orang yang membuat bahasa pemrograman Swift, yang di design untuk pemrograman pada perangkat keras untuk kecerdasan buatan seperti Nvidia cuda core, yang dapat melakukan auto-tuning untuk menyesuaikan kode kita pada perangkat keras yang kita gunakan.

null

Untuk dapat mendapatkan performa yang dijanjikan, pengembang disarankan untuk menggunakan cara penulisan kode dengan memanfaatkan strong type checking pada bahasa pemrograman mojo ini untuk mempermudah *error checking *dan meningkatkan performa kode, meski demikian dynamic typing tetap dapat digunakan meskipun akan mengingkari fungsi dari Mojo itu sendiri.

Meski masih tergolong sebagai bahasa pemrograman yang baru, peluang pekerjaan sebagai pengembang Mojo sudah terbuka dengan minimal pengalaman dalam bahasa ini selama 10 tahun 🤣.

Python 🤝🏻 Excel

Microsoft excel merupakan salah satu alat yang digunakan oleh banyak perusahaan untuk mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Jutaan pengguna menggunakan alat ini untuk membantu mereka mengambil keputusan berdasarkan data. Namun, pengguna Excel kerap menghadapi batasan ketika mereka perlu menjalankan analisis kompleks atau membangun analytics custom mereka, seperti machine learning, data cleaning, dan visualisasi tingkat lanjut.

Itulah sebabnya Microsoft telah mengumumkan pembaruan besar ke Excel yang akan merevolusi kemampuan analisisnya: ✨Python in Excel ✨. Python di Excel adalah fitur baru yang memungkinkan pengguna untuk menulis kode Python langsung ke dalam sel Excel, dan mendapatkan hasil langsung pada spreadsheet, termasuk plot dan visualisasi. Python di Excel berjalan di Microsoft Cloud, sehingga pengguna tidak perlu menginstal apa pun atau khawatir tentang masalah kompatibilitas.

Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling populer dan kuat untuk ilmu data, dengan ekosistem python yang memiliki berbagai library dan kerangka kerja yang memungkinkan berbagai macam analisis. Dengan Python di Excel, pengguna dapat memanfaatkan library ini untuk meningkatkan alur kerja Excel mereka dan membuat solusi end-to-end yang menggabungkan yang terbaik dari kedua dunia.

Namun, dibalik semua yang ditawarkan pada update Excel kali ini, terdapat beberapa hal yang akan menjadi pertimbangan pengguna seperti environtment python yang digunakan akan berjalan di Microsoft Azure Cloud yang berkerja sama dengan Anaconda untuk membangun runtime standar pada update ini, sehingga kita harus terhubung pada internet untuk melakukan operasi menggunakan python. Untuk perusahaan besar hal ini juga akan menjadi sebuah pilihan sulit, karena harus menggunakan layanan Azure dan tidak dapat menjalankan runtime python secara lokal untuk menjaga keamanan data yang mereka miliki.

Pentingnya Sebuah Sains Data dalam Mengembangkan Bisnis Startup

Data sains kini telah berubah dan berkembang menjadi ilmu yang sangat penting. Di era dimana data begitu mudah dikumpulkan, cara perusahaan menjalankan bisnis pun berubah. Data banyak digunakan dalam mengambil keputusan. Bukan hanya keputusan yang berkaitan langsung dengan penjualan, data juga banyak digunakan untuk mengembangkan user experience yang lebih berkesan.

Apa Itu Data Sains?

Pada mulanya data sains hanya digunakan oleh perusahaan-perusahaan teknologi besar. Seiring dengan perkembangan zaman, pemanfaatan data sains semakin meluas hingga ke bisnis kecil. Peran data sains dalam bisnis pun semakin tidak bisa dilepaskan. Namun sebelum melangkah lebih jauh, apa itu data sains?

Data sains merupakan ilmu yang mempelajari data. Ada tiga pilar penting yang mendukung data sains. Ketiga pilar tersebut adalah bisnis, matematika dan statistik serta teknologi. Dengan pilar tersebut, Anda bisa mengolah data dan mengekstraknya menjadi pengetahuan.

Proses Data Sains

Untuk mengolah data menjadi pengetahuan, ada proses yang dilalui. Berikut 5 proses dalam data sains.

  1. Obtain

Pengolahan data tidak mungkin bisa dilakukan tanpa adanya data. Karena itu, proses pertama dalam data sains adalah mengumpulkan data dari beberapa sumber. Biasanya, data dikumpulkan dari database. Karena itu, kemampuan teknis seperti MySQL dan pemrograman Phyton akan sangat membantu.

  1. Scrub

Dalam proses pengumpulan data, jumlah data yang dikumpulkan biasanya sangat besar. Agar lebih mudah diolah, data tersebut perlu di-filter terlebih dahulu. Dalam proses scrub, data-data yang tidak relevan akan disingkirkan. Biasanya proses standardisasi juga dilakukan di tahap ini.

  1. Explore

Data yang telah di-filter kemudian digali dan diperiksa lebih dalam. Di tahap ini, properti data akan diperiksa dan data mulai dihitung. Untuk mengidentifikasi pola dan tren yang signifikan, data divisualisasikan. Hal ini dilakukan untuk memperoleh gambaran lebih jelas.

  1. Model

Tahapan ini merupakan tahapan di mana model data mulai dibuat. Model data sendiri dibuat untuk mencapai tujuan yang telah ditentukan. Regresi dan prediksi juga digunakan untuk memperkirakan nilai di masa depan sekaligus mengklasifikasikan grup nilai data.

  1. Interpret

Agar lebih mudah dipahami oleh orang awam, model dan data perlu diinterpretasikan. Hasil dari proses data sains kemudian dipresentasikan guna menjawab kebutuhan bisnis. Dalam hal ini, kemampuan komunikasi juga dibutuhkan agar poin-poin penting dapat tersampaikan ke orang-orang yang berkepentingan.

Fungsi Data Sains Bagi Startup

Meski masih kecil, startup sebaiknya juga harus melek data sains. Hal tersebut tidak terlepas dari fungsi data sains bagi startup. Berikut beberapa fungsi data sains yang perlu diketahui.

  1. Prediksi Bisnis

Data sains dapat membantu perusahaan untuk memprediksi bisnis kedepannya. Bagaimana penjualan produk di masa depan, customer dan pelayanan, pola-pola dari data sains dapat memberi gambaran terkait semua itu.

  1. Validasi Produk

Apakah sebuah produk laris atau tidak, semua itu tentu perlu divalidasi. Di sinilah peran data sains untuk mengetahui hal tersebut. Data sains membantu perusahaan memvalidasi produk-produknya. Dengan cara ini, perusahaan bisa mengetahui mana produk yang laku keras di pasaran dan mana yang tidak.

  1. Personalisasi Customer

Pelanggan kini tidak hanya menginginkan kualitas produk yang bagus. Mereka juga menginginkan pelayanan yang prima. Namun jika Anda bisa memberikan pelayanan yang personal, hal tersebut tentu akan lebih dihargai lagi. Data sains membantu perusahaan memahami pelanggannya. Dengan demikian, perusahaan bisa tahu pelayanan seperti apa yang diinginkan oleh pelanggannya.

Pengetahuan adalah senjata yang sangat kuat. Jika dimanfaatkan dengan baik, hal tersebut akan memberi dampak yang sangat besar bagi bisnis. Begitu pula dengan data sains yang pada dasarnya bisa menjadi modal besar, khususnya yang berhubungan dengan customer, untuk dapat membantu dan mendukung bisnis startup dapat semakin berkembang.

Privasi Data: Pentingnya Melindungi Informasi Pribadi

Halo sobat data!

Sobat data pasti tau kan kalau privasi data merupakan salah satu hal paling penting yang perlu diperhatikan dalam era digital saat ini. Dalam dunia data science, privasi data adalah masalah yang harus dipertimbangkan dengan hati-hati loh sobat data, agar data pribadi kita tidak disalahgunakan atau dibocorkan.

Data dan informasi pribadi menjadi bagian penting dari hidup kita di era digital saat ini ya sobat. Kita membagikan banyak informasi pribadi setiap hari, mulai dari nama, alamat, nomor telepon, hingga informasi pembayaran dan lainnya. Meskipun memudahkan kita dalam melakukan transaksi, menyimpan, dan mengakses informasi, hal ini juga membuat kita rentan terhadap risiko privasi data loh sobat data.

Banyak kasus privasi data yang terjadi di seluruh dunia, seperti bocornya data dan informasi pribadi, pencurian identitas, dan lainnya. Hal ini memperlihatkan betapa pentingnya melindungi informasi pribadi kita. Dalam data science, privasi data harus menjadi perhatian utama agar data pribadi individu tidak disalahgunakan atau dibocorkan.

Untuk melindungi privasi data, ada beberapa hal yang dapat dilakukan, seperti:

  1. Menggunakan sandi yang kuat dan unik untuk setiap akun yang dimiliki.
  2. Memastikan bahwa informasi pribadi yang tidak perlu tidak dibagikan.
  3. Menjaga keamanan perangkat yang digunakan, seperti menginstal anti-virus dan mematikan koneksi Wi-Fi saat tidak digunakan.
  4. Memastikan bahwa situs yang digunakan memiliki kebijakan privasi yang baik dan memastikan bahwa informasi pribadi hanya dibagikan dengan situs terpercaya.
  5. Memastikan bahwa data dan informasi pribadi yang tidak digunakan lagi dihapus dan dikosongkan dari perangkat yang digunakan.

Privasi data sangat penting dan harus diperlakukan dengan hati-hati dalam era digital saat ini ya sobat data. Melindungi informasi pribadi adalah tanggung jawab kita semua dan penting untuk memastikan bahwa teknologi digunakan secara bertanggung jawab.

Penulis: Nadea Putri Nur Fauzi

8 Website Keren untuk Meningkatkan Kemampuan Data Science

Halo, Sobat Data!

Pada mading Lidasa (Life Data Science) ini, kita akan bahas tentang website-website keren yang bisa jadi referensi sobat data loh dalam belajar dan meningkatkan skill data science. Yuk simak penjelasannya.

Seperti kita ketahui ya sobat data, bahwa Data science telah menjadi salah satu bidang yang paling diminati di dunia teknologi saat ini. Dalam hal ini, untuk menjadi seorang profesional data science yang handal, Anda perlu selalu belajar dan mengembangkan keterampilan Anda secara terus-menerus. Berikut merupakan website-website yang dapat membantu sobat data dalam meningkatkan skill data science.

  1. Kaggle

Kaggle adalah platform data science yang menyediakan dataset, kompetisi, dan sumber daya belajar untuk para data scientist. Dengan berpartisipasi dalam kompetisi, sobat data dapat mempraktekkan keterampilan data science dalam konteks yang lebih nyata.

  • Medium

Medium adalah platform publikasi online yang menawarkan artikel, blog, dan sumber daya tentang berbagai topik, termasuk data science. Medium juga menyediakan artikel yang ditulis oleh data scientist. Medium dapat menjadi sumber daya yang berguna bagi sobat data jika ingin meningkatkan keterampilannya dan tetap up to date dengan tren terbaru di lapangan.

  • Github

Github merupakan sumber yang bagus untuk mengembangkan keterampilan data science. Github adalah platform untuk pengembangan perangkat lunak kolaboratif dan kontrol versi, dan banyak digunakan oleh data scientist untuk berbagi dan berkolaborasi dalam proyek. Dalam hal ini, GitHub juga menawarkan banyak proyek data science open-source yang dapat diakses dan dipelajari oleh sobat data.

  • Towards Data Science

Towards Data Science adalah platform blog online yang menawarkan artikel tentang berbagai topik data science, termasuk machine learning, kecerdasan buatan, dan analisis data. Disini sobat data dapat menemukan berbagai artikel terbaru mengenai data science, mulai dari perkembangan, ide proyek, langkah pembuatan proyek, dan lain sebagainya.

  • Kdnuggets

KDnuggets adalah situs berita dan sumber daya data science yang menawarkan artikel, berita, tutorial, dan sumber daya lainnya untuk data scientist. Situs ini juga memiliki daftar posisi teratas untuk data scientist, yang dapat membantu sobat data menemukan pekerjaan di bidang data science.

  • Datacamp

DataCamp adalah platform belajar online yang menyediakan berbagai kursus interaktif di bidang data science, termasuk Python, R, SQL, dan machine learning. DataCamp juga menawarkan kursus spesifik yang dikembangkan oleh perusahaan atau institusi tertentu, seperti IBM dan Johns Hopkins University. Di website ini sobat data dapat mengikuti berbagai course ternama tentang data science.

  • Coursera

Coursera adalah platform belajar online yang menawarkan kursus dari universitas dan lembaga akademis terkemuka di seluruh dunia. Coursera juga menyediakan sertifikat untuk menunjukkan keberhasilan sobat data dalam menyelesaikan kursus.

  • Dagshub

DAGsHub adalah platform yang relatif baru yang berfokus pada hosting dan pengelolaan repositori kode untuk proyek pembelajaran mesin. DAGsHub menyediakan berbagai fitur yang dirancang untuk menyederhanakan manajemen dan kolaborasi proyek pembelajaran mesin, termasuk kontrol versi, manajemen himpunan data, dan pelacakan eksperimen. Ini juga terintegrasi dengan kerangka kerja pembelajaran mesin populer seperti PyTorch dan TensorFlow.

Setelah membaca artikel ini, diharapkan sobat data dapat terus belajar dan mengembangkan skill data science. Karena kita ketahui bahwa ilmu data sekarang semakin banyak digunakan dan dibutuhkan oleh berbagai industri.

Penulis: Nadea Putri Nur Fauzi

Memahami Apa Itu Visualisasi Data Beserta Toolsnya

Halo sobat data, pada artikel kali ini, kita akan membahas mengenai visualisasi data. Tahukah kalian, apa sih visualisasi data itu ?

Menurut Mavkinlay Shneiderman, definisi visualisasi adalah menggunakan teknologi komputer sebagai pendukung untuk melakukan penggambaran data visual yang interaktif guna memperkuat pengamatan. Sedangkan menurut Mc Cormick, definisi visualisasi adalah metode menggunakan komputer untuk mentransformasikan simbol menjadi geometrik dan memungkinkan peneliti dalam hal mengamati sumulasi komputasi yang dapat memperkaya proses penemuan ilmiah sehingga dapat mengembangkan pemahaman yang lebih dalam dan tak terduga. Sederhananya, visualisasi data merupakan kumpulan data yang ditampilkan dengan grafis. Dengan menggunakan visualisasi, data yang ditampilkan dapat mempermudah peneliti untuk melihat data yang sulit dilihat dengan pemikiran sehingga peneliti bisa mengamati simulasi dan komputasi, juga memperkaya proses penemuan ilmiah dan mengembangkan pemahaman yang lebih dalam.

Adapun fungsi dari visualisasi data ada banyak sekali loh teman-teman, seperti meningkatkan pemahaman tentang operasional bisnis, meningkatkan nilai produk atau jasa, dan memberdayakan orang dengan advanced analytics. Selain itu, tujuan dilakukannya visualisasi adalah untuk mengeksplor data atau informasi yang ada yang dapat digunakan sebagai salah satu bagian dari elemen pengambilan keputusan, melakukan Analisa terhadap data yang ada dalam bentuk gambar seperti grafik dan tabel yang sudah terhitung sehingga manajemen hanya perlu melakukan pengambilan keputusan dari data, dan mempermudah orang yang melihat agar dapat memahami informasi dalam gambar tersebut.

Nah, agar sobat data dapat merealisasikan fungsi-fungsi yang sudah disebutkan tadi, diperlukan tools-tools terbaik yang dapat membantu sobat data dalam memvisualisasikan data. Beberapa tools yang dapat digunakan untuk melakukan visualisasi data yaitu :

  1. Ms. Excel

Ms. Excel menjadi salah satu tools yang sering digunakan untuk memvisualisasikan data, Ms Excel merupakan spreasheet yang dapat mengerjakan data dalam skala kecil hingga besar. Tidak dapat dipungkiri, Ms Excel memiliki performa yang baik dalam membuat atau merevisi dataset dalam worksheet.

  • Tableau

Tableau juga merupakan tools untuk membuat visualisasi data yang cukup sering digunakan. Adapun kelebihan dari tableau adalah kemampuannya yang bisa menulis kode atau sintaks ketika menggunakan tools visualisasi data.

  • Google Chart

Google chart memungkinkan seseorang membuat grafik dari beberapa data dan langsung menambahkannya ke dalam sebuah halaman web atau worksheet lainnya.

  • Infogram

Infogram merupakan salah satu tools visualisasi data yang bisa memberikan laporan, slide, dasbor, hingga visual media sosial. Ketika digunakan, tools ini dapat memudahkan seseorang atau kelompok dalam berbagi serta menghasilkan pekerjaan yang konsisten dengan template yang dapat disesuaikan.

  • Zoho Analytics

Zoho analytics merupakan salah satu tools visualisasi data yang bisa digunakan untuk menganalisis secara visual sebagai dasbor untuk mendapatkan wawasan yang lebih luas dari suatu informasi.

Bagaimana cobat data? Sudah mengerti kan pentingnya melakukan visualisasi data dalam menyampaikan suatu informasi. Semoga artikel ini dapat menambah pengetahuan kalian mengenai visualisasi data yaa

7 Library Python Populer untuk Data Science

Python Language Programming atau biasa kita sebut dengan bahasa pemrograman python adalah salah satu bahasa komputer yang sering dipakai pada bidang data science. Untuk memudahkan mempelajari dan membuat project data science, python memiliki banyak library yang bisa digunakan dengan mudah. Berikut merupakan 10 library python terpopuler untuk data science:

  1. Pandas

Pandas merupakan salah satu library python untuk mengolah dataframe. Pandas dapat digunakan dengan mudah dan cepat. Pandas sering digunakan untuk data wrangling. Mulai dari membaca data, menghapus data, update data, manipulasi data, menghadle data kosong, dan lainnya.

  • Numpy

Numpy merupakan salah satu library python untuk pengoperasian data array. Yang bisa dilakukan dengan library ini adalah menambah, menghapus, mengganti ukuran data, dan lainnya.

  • Scikit Learn

Scikit learn merupakan salah satu library python untuk pemodelan Machine Learning. Saat ingin membuat model Machine Learning seperti klasifikasi, regresi maupun clustering maka scikit learn selalu digunakan. Berbeda dengan Pandas dan Numpy, scikit learn berfokus pada pemodelan, bukan manipulasi data.

  • Matplotlib

Matplotlib merupakan salah satu library python untuk visualisasi data. Untuk menghasilkan grafik dengan bahasa pemrograman python, library ini sangatlah membantu dalam pembuatannya. Matplotlib juga mudah digunakan. Terdapat banyak grafik yang bisa dibuat dengan library ini seperti bar chart, line chart, pie chart, scatter plot, histogram, dan lainnya.

  • Seaborn

Seaborn merupakan salah satu library python untuk visualisasi data. Sebenarnya seaborn merupakan matplotlib versi lebih canggih. Grafik yang dihasilkan seaborn lebih menarik dan lebih canggih dengan sintaks yang lebih sedikit.

  • Tensorflow

Tensorflow merupakan library python yang cocok digunakan untuk data dengan jumlah yang besar. TensorFlow menyediakan API tingkat tinggi dan tingkat rendah dan digunakan untuk model high performance. Tensorflow mempunyai arsitektur yang kompleks dan tidak mudah digunakan.

  • Keras

Keras merupakan high level API dari TensorFlow untuk membangun dan melatih kode Deep Neural Network. Berbeda dengan tensorflow, keras mempunyai arsitektur yang simpel dan mudah digunakan. Keras juga dibuat khusus untuk python sehingga jauh lebih ramah pengguna, modular, dan dapat mudah disusun daripada TensorFlow.

Selain tujuh library tersebut, pada bidang science juga menggunakan banyak library python seperti scipy, statsmodels, pytorch, plotly dan lain sebagainya.