Sumber : Unsplash 

Data science kini banyak diaplikasikan pada berbagai lini bidang. Bagi pelaku bisnis, data science membantu mereka untuk memperoleh insight dari data-data yang ada sehingga pengambilan keputusan menjadi lebih terarah.

Saat mengolah data dalam jumlah besar, data scientist biasanya menggunakan sejumlah framework untuk mempermudah dan mempercepat pekerjaan. Artikel ini menjelaskan tentang definisi framework data science, manfaat, dan beberapa contoh framework yang sering digunakan.

Apa itu Framework Data Science?

Framework data science merupakan kumpulan alat yang berfungsi untuk membantu proses pengolahan data, mulai dari pengumpulan data hingga visualisasi dan interpretasi data.

Dalam framework ini, Anda bisa menemukan sejumlah tool untuk berbagai tujuan seperti akuisisi dan pengumpulan data, analisis statistik, komputasi numerik, dan membangun model machine learning.

Manfaat Penggunaan Framework Data Science

Penggunaan framework data science dapat membantu data scientist untuk bekerja lebih cepat, akurat, dan efektif dalam memproses data. Terlebih, ia bisa digunakan dalam setiap langkah pemrosesan data.

Berikut manfaat penggunaan framework data science:

1. Menghemat waktu dan biaya

Banyak data scientist yang tidak berasal dari latar belakang pemrograman. Dengan adanya tools ini, mereka tidak perlu melakukan coding data secara manual terlebih dulu. Mereka cukup memilih framework untuk membantu tugas-tugas mereka.

Adanya framework data science juga memungkinkan sejumlah proses pengolahan data dapat berjalan secara otomatis. Ini tentunya akan mempercepat kinerja data scientist, terutama untuk tugas-tugas yang sifatnya cukup memakan waktu, misalnya saat data cleaning.

2. Meningkatkan efektivitas analisis data

Framework data science menyediakan berbagai alat yang bisa langsung digunakan untuk berbagai tujuan. Sejumlah framework seperti Pandas dapat digunakan untuk analisis data dalam jumlah besar.

Hal ini tentunya akan sangat memudahkan data scientist dalam pekerjaannya. Data scientist dapat lebih fokus pada tugas-tugas yang lebih kompleks dan memakan banyak waktu, misalnya feature engineering dan deployment model.

3. Meningkatkan keakuratan hasil analisis

Melakukan proses pengolahan data secara manual bukan hanya memakan waktu, namun seringkali rentan human error sehingga hasilnya kurang akurat. Framework data science menyediakan tools yang dapat mengotomatisasi proses pengolahan data. Ini tentunya akan meningkatkan keakuratan hasil analisis

4. Membantu membuat keputusan bisnis yang lebih baik

Data merupakan hal yang penting dalam mengambil suatu keputusan. Framework data science memungkinkan proses pengolahan dan analisis data secara cepat dan akurat. Dengan demikian, pelaku bisnis dapat segera melakukan tindak lanjut terhadap bisnisnya. Keberadaan data yang akurat juga membuat pelaku bisnis lebih terarah dalam proses pengambilan keputusan.

Macam-macam Framework Data Science

Berikut beberapa macam framework data science yang sering digunakan :

1. TensorFlow

TensorFlow merupakan program open source untuk machine learning yang dikembangkan dan dirilis oleh Google pada tahun 2015. Program ini memiliki sejumlah model machine learning dan deep learning yang sering digunakan untuk melatih dan menjalankan jaringan saraf artificial.

2. NumPy

Numpy atau numerical phyton merupakan tools yang dikembangkan untuk memecahkan berbagai persoalan numerik. Anda dapat menggunakan NumPy untuk memecahkan persoalan-persoalan rumit yang terkait dengan operasional matematika. Selain itu, ia juga digunakan untuk memproses gambar, suara, dan operasi biner lainnya.

3. Pandas

Pandas merupakan library Phyton yang digunakan untuk mengelola kumpulan data. Program ini berisi sejumlah fitur untuk berbagai proses data science seperti analisis dan eksplorasi data. Pandas sering digunakan untuk mengelola data dalam jumlah besar. Ini karena Pandas dapat digunakan untuk berbagai jenis file data set, seperti JSON, excel, dan lainnya.

4. Matplotlib

Matplotlib merupakan salah satu library phyton yang cukup terkenal. Program ini bertujuan untuk menghasilkan berbagai bentuk visualisasi data. Data scientist biasanya memanfaatkan matplotlib untuk membuat visualisasi data yang interaktif.

5. Natural language toolkit

Natural language toolkit merupakan platform yang dirilis oleh Steven Bird dan Edward Loper pada 2001. Tool ini digunakan untuk memproses data text. Anda dapat menggunakan natural language toolkit untuk melakukan klasifikasi, tokenisasi, stemming, tagging, parsing, dan semmantik.

6. Theano

Theano merupakan framework yang digunakan untuk menghitung array multidimensi. Tools ini biasa digunakan dalam proyek machine learning yang berkutat pada persoalan matematika dan statistik..

7. Pytroch

PhyTorch adalah produk library yang dirilis oleh tim facebook. Platform ini memiliki kemiripan dengan TensorFlow, hanya saja PyTorch memiliki interface yang lebih mudah dipahami sehingga cocok untuk pemula. Tool ini biasanya digunakan untuk pengembangan program deep learning.

Kenapa Menggunakan Phyton untuk Machine Learning dan Data Science?

Phyton merupakan bahasa pemrograman paling populer untuk menggunakan dan mengembangkan framework data science. Ini karena phyton mudah dipahami oleh pemula sehingga bisa digunakan oleh data scientist yang tidak memiliki latar belakang programer.

Selain itu, phyton juga memiliki framework yang cukup lengkap sehingga dapat digunakan untuk berbagai keperluan. Mulai dari pengolahan dan analisis data, pemrosesan data text hingga pengembangan machine learning.

Kesimpulan

Framework data science merupakan kumpulan tools yang digunakan untuk menjalankan berbagai tugas, mulai dari pengolahan data hingga machine learning. Mempunyai pemahaman mengenai tools yang ada bisa sangat bermanfaat bagi data scientist dalam menjalankan tugasnya.

Jika Anda tertarik mempelajari hal-hal yang berkaitan dengan data science, Anda dapat mulai dengan membaca artikel pada halaman berikut ini :  Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer