6 Tools yang Esensial Membantu Anda Menjadi Data Scientist yang Makin Kece!

Data Science adalah sebuah ilmu yang sedang digandrungi oleh para pemuda bangsa di usia-usia produktif. Menurut definisinya, Data Science merupakan sebuah kombinasi dari berbagai bidang fokus studi dari mulai Ilmu Komputer, Matematika, Statistik, hingga Strategi Bisnis. Ada tiga komponen yang menjadi pilar Data Science, yaitu Organising, Packaging, dan Delivering Data yang dikenal sebagai The OPD of Data. Organising Data berarti sebuah proses menyimpan data yang digabungkan dengan manajemen data. Kemudian Packaging Data berarti sebuah proses manipulasi serta penggabungan data mentah untuk direpresentasikan nantinya. Terakhir Delivering Data merupakan proses untuk memastikan bahwa pesan data telah diakses oleh mereka yang memerlukannya.

Munculnya Data Science adalah karena banjirnya aliran data yang naik secara drastis. Untuk itulah Data Science tercetus sebagai perpaduan interdisipliner dari penurunan data, pengembangan algoritma, dan teknologi untuk memecahkan masalah analitik yang kompleks.

Apa itu Data Science

Menurut Urban Institute, Data Science adalah keterampilan yang membutuhkan ilmu komputer, pemrograman, teknologi, dan statistik yang berada di luar rangkaian pelatihan standar bagi peneliti ilmu sosial. Keterampilan ini mencakup teknologi dan teknik seperti memanfaatkan komputasi Cloud, analisis Big Data, pemrosesan Natural Language, pembelajaran tanpa pengawasan (Unsupervised Learning) seperti analisis Cluster, Web Scraping, teknik Fuzzy, Machine Learning, dan lain sebagainya.

Dengan adanya Data Science, peneliti terbantu dan bekerja secara lebih efektif sehingga menghasilkan informasi baru yang tepat waktu, berkat data science pun para peneliti dapat menjelajahi kumpulan data yang benar-benar baru dengan cara yang mutakhir, pemodelan simulasi yang canggih, serta kegiatan analitik lain untuk meningkatkan kuantitas dan kualitas bukti yang diperlukan untuk membuat kebijakan yang lebih baik, memperkuat komunitas, dan meningkatkan kehidupan masyarakat.

Penggiat yang berkutat di bidang Data Science adalah Data Scientist. Seorang Data Scientist tidak harus memahami semua kemampuan yang dibutuhkan karena biasanya Data Scientist bekerja pada tim yang memiliki kemampuan dan keterampilan yang berbeda-beda sehingga dapat saling melengkapi. Secara umum, keterampilan dasar terpenting untuk Data Scientist adalah kemampuan untuk membuat kode dalam setidaknya dua bahasa pemrograman yaitu Python dan R. Keterampilan umum lainnya yang diperlukan oleh seorang Data Scientist adalah keterampilan organisasi yang baik, komunikasi yang jelas, dan kemampuan untuk menguasai konsep dan teknik baru dengan cepat.

Tools Essensial yang Membantu Data Science

Salah satu skill yang perlu dimiliki oleh seseorang yang bekerja di bidang Data Science adalah Python. Untuk memaksimalkan penggunaan pythonnya, Anda dapat menggunakan beberapa tools yang dapat membantu dan memberi Anda kemudahan sebagai seorang data saintis.

Pengguna Python yang menginginkan perpustakaan matematika yang cepat dan kuat dapat menggunakan SciPy. Scipy berbentuk perpustakaan untuk tugas pemrograman umum yang berorientasi pada matematika dan sains, dari aljabar linier hingga pekerjaan statistik hingga pemrosesan sinyal.

Scipy untuk Data Science

SciPy telah lama berguna untuk menyediakan alat yang nyaman dan banyak digunakan untuk bekerja dengan matematika dan statistik. Tetapi untuk waktu yang lama, itu tidak memiliki rilis 1.0 yang tepat, meskipun memiliki kompatibilitas mundur yang kuat di seluruh versi.

Pemicu untuk membawa proyek SciPy ke versi 1.0, menurut pengembang inti Ralf Gommers, terutama merupakan konsolidasi tentang bagaimana proyek diatur dan dikelola. Tapi itu juga termasuk proses integrasi berkelanjutan untuk MacOS dan Windows build, serta dukungan yang tepat untuk binari Windows bawaan. Fitur terakhir ini berarti pengguna Windows sekarang dapat menggunakan SciPy tanpa harus melewati rintangan tambahan.

Numba untuk Data Science

Numba memungkinkan fungsi atau modul Python dikompilasi ke bahasa rakitan melalui kerangka kerja kompiler LLVM. Anda dapat melakukan ini dengan cepat, kapan pun program Python berjalan, atau sebelumnya. Dalam hal ini, Numba seperti Cython, tetapi Numba seringkali lebih nyaman untuk digunakan, meskipun kode yang dipercepat dengan Cython lebih mudah didistribusikan ke pihak ketiga.

Cara paling jelas Numba membantu ilmuwan data adalah dengan mempercepat operasi yang ditulis dengan Python. Anda dapat membuat prototipe proyek dengan Python murni, lalu membubuhi keterangan dengan Numba agar cukup cepat untuk penggunaan produksi.

Numba juga dapat memberikan percepatan yang berjalan lebih cepat pada perangkat keras yang dibuat untuk pembelajaran mesin dan aplikasi ilmu data. Numba versi sebelumnya mendukung kompilasi ke kode yang dipercepat CUDA, tetapi versi terbaru menggunakan algoritma pengurangan kode GPU baru yang jauh lebih efisien untuk kompilasi yang lebih cepat, serta dukungan untuk Nvidia CUDA dan AMD ROCm API.

Numba juga dapat mengoptimalkan fungsi yang dikompilasi JIT untuk eksekusi paralel di seluruh inti CPU bila memungkinkan, meskipun kode Anda akan memerlukan sedikit sintaks tambahan untuk melakukannya dengan benar.

Cython untuk Data Science

Cython mengubah kode Python menjadi kode C yang dapat menjalankan urutan besarnya lebih cepat. Transformasi ini sangat berguna dengan kode yang berat matematika atau kode yang berjalan dalam loop ketat, keduanya umum dalam program Python yang ditulis untuk teknik, sains, dan pembelajaran mesin.

Kode Cython pada dasarnya adalah kode Python, dengan beberapa sintaks tambahan. Kode Python dapat dikompilasi ke C dengan Cython, tetapi peningkatan kinerja terbaik—berurutan puluhan hingga ratusan kali lebih cepat—berasal dari penggunaan anotasi tipe Cython.

Sebelum Cython 3 muncul, Cython menggunakan skema penomoran versi 0.xx. Dengan Cython 3, bahasa tersebut menjatuhkan dukungan untuk sintaks Python 2. Meskipun Cython 3 masih dalam versi beta, pengelola Cython mendorong orang untuk menggunakannya menggantikan versi sebelumnya. Cython 3 juga menekankan penggunaan mode “Python murni” yang lebih besar, di mana banyak (walaupun tidak semua) fungsi Cython dapat tersedia menggunakan sintaks yang 100% kompatibel dengan Python.

Cython juga mendukung integrasi dengan notebook IPython/Jupyter. Kode yang dikompilasi Cython dapat digunakan di notebook Jupyter melalui anotasi sebaris, seolah-olah kode Cython adalah kode Python lainnya.

Anda juga dapat mengkompilasi modul Cython untuk Jupyter dengan pengoptimalan yang dipandu profil diaktifkan. Modul yang dibuat dengan opsi ini dikompilasi dan dioptimalkan berdasarkan informasi profil yang dibuat untuknya, sehingga berjalan lebih cepat. Perhatikan bahwa opsi ini hanya tersedia untuk Cython bila digunakan dengan kompiler GCC; Dukungan MSVC belum ada.

Dask untuk Data Science

Kekuatan pemrosesan lebih murah dari sebelumnya, tetapi bisa jadi sulit untuk memanfaatkannya dengan cara yang paling andal—dengan memecah tugas di beberapa inti CPU, prosesor fisik, atau node komputasi.

Dask mengambil pekerjaan Python dan menjadwalkannya secara efisien di beberapa sistem. Dan karena sintaks yang digunakan untuk meluncurkan pekerjaan Dask hampir sama dengan sintaks yang digunakan untuk melakukan hal-hal lain dengan Python, memanfaatkan Dask memerlukan sedikit pengerjaan ulang kode yang ada.

Dask menyediakan versinya sendiri dari beberapa antarmuka untuk banyak perpustakaan pembelajaran mesin dan komputasi ilmiah yang populer dengan Python. Objek DataFrame-nya sama dengan yang ada di perpustakaan Pandas; juga, objek Array-nya berfungsi seperti milik NumPy. Jadi Dask memungkinkan Anda untuk memparalelkan kode yang ada dengan cepat dengan mengubah hanya beberapa baris kode.

Dask juga dapat digunakan untuk memparalelkan pekerjaan yang ditulis dengan Python murni, dan memiliki tipe objek (seperti Bag) yang cocok untuk mengoptimalkan operasi seperti map, filter, dan groupby pada koleksi objek Python generik.

Vaex untuk Data Science

Vaex memungkinkan pengguna untuk melakukan operasi lambat pada kumpulan data tabular besar—pada dasarnya, kerangka data sesuai NumPy atau Pandas. "Besar" dalam hal ini berarti miliaran baris, dengan semua operasi dilakukan seefisien mungkin, tanpa penyalinan data, penggunaan memori minimal, dan alat visualisasi bawaan.

Bekerja dengan kumpulan data besar dengan Python sering kali melibatkan banyak memori atau daya pemrosesan yang terbuang, terutama jika pekerjaan itu hanya melibatkan sebagian data—misalnya, satu kolom dari tabel. Vaex melakukan komputasi sesuai permintaan, saat benar-benar dibutuhkan, dengan memanfaatkan sumber daya komputasi yang tersedia sebaik mungkin.

Intel SDC untuk Data Science

Intel Scalable Dataframe Compiler (SDC), sebelumnya adalah High Performance Analytics Toolkit, adalah proyek eksperimental untuk mempercepat analitik data dan pembelajaran mesin di kluster. Ini mengkompilasi subset Python ke kode yang secara otomatis diparalelkan di seluruh cluster menggunakan utilitas mpirun dari proyek Open MPI.

Kunjungi juga hal lainnya di Btech, seperti Yuyu