8 Rekomendasi Aplikasi Data Mining yang Berguna Untuk Data Scientist


Sejumlah aplikasi data mining banyak digunakan oleh para data scientist untuk melakukan analisis data, dan  memecahkan permasalahan algoritma. Data mining sendiri  merupakan proses pengumpulan informasi untuk melihat pola dari kumpulan data yang sangat besar. Data mining digunakan untuk menyusun data mentah, menemukan pola yang belum diketahui, membuat keputusan bisnis. Berikut ini  rekomendasi software data mining yang biasa digunakan oleh data scientist.

1. RapidMiner

RapidMiner merupakan salah satu aplikasi data mining yang banyak digunakan. RapidMiner dapat melakukan text mining, dimana pengguna bisa mengolah teks, dan mengekstrak pola. Dengan menggunakan aplikasi ini, pengguna juga bisa melakukan deep learning, analisis prediktif, dan machine learning. Aplikasi ini juga banyak dimanfaatkan di berbagai kepentingan, seperti bisnis, komersial, pendidikan, penelitian, pengembangan aplikasi.

2. Orange

Dalam hal visualisasi data, orange merupakan software yang ideal digunakan untuk data mining dan machine learning. Orange menggunakan bahasa pemrograman Python, tiap bagian pada orange dinamakan widgets. Orange berfungsi menampilkan tabel data dan memungkinkan pengguna untuk memilih fitur, membaca data, memvisualisasikan elemen data, dan lain sebagainya.

3. Weka

Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA), aplikasi ini menggunakan algoritma machine learning dalam melakukan data mining. Weka mendukung tugas-tugas data mining, seperti pra-pemrosesan, klasifikasi, regresi, visualisasi, dan lain sebagainya.

4. SAS Data Mining

Statistical Analysis System (SAS), tool ini digunakan untuk data mining, text mining, dan pengoptimalan data. SAS data mining memiliki arsitektur pemrosesan terdistribusi yang berskala. Dengan tool ini, pengguna bisa mengubah dan mengelola data dari banyak sumber untuk mendukung analisis statik.

5. KNIME

Aplikasi ini cocok digunakan untuk membuat analisis data maupun laporan. KNIME seringkali digunakan, terutama dalam penelitian farmasi. Banyak sekali fitur KNIME yang sangat mudah digunakan. Fitur-fitur tersebutlah yang membantu mempercepat pekerjaan. Beberapa fitur yang ditawarkan oleh KNIME yaitu quick deployment, dan scaling efficiency.

6. Datawatch

Aplikasi ini menawarkan solusi data mining dan business intelligence. Datawatch memungkinkan penggunanya untuk membangun dan menerapkan sistem monitoring dan analisis tanpa harus menuliskan kode.

7. Oracle Data Mining

Tool ini menyediakan algoritma data mining untuk klasifikasi data, prediksi, dan analitik. Algoritma yang dirancang dalam oracle data mining ini memanfaatkan kekuatan database oracle. Tool ini memiliki beberapa kelebihan, seperti kemampuan dalam menggali data dari table dan skema database.

8. Xplenty

Xplenty merupakan solusi untuk proses ETL berbasis cloud dengan pipeline data sederhana. Aplikasi ini menyediakan platform untuk mengintegrasikan, memproses, dan menyiapkan data untuk analisa. Dengan fitur antar muka yang intuitif, pengguna dapat menerapkan solusi replikasi. Xplenty memungkinkan untuk mengimplementasikan fungsi persiapan data yang rumit sekalipun.

Baca Juga: 10 Pekerjaan Freelance di Bidang IT yang Banyak dicari 

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Mengenal Perbedaan Data Scientist ,Data Engineer dan Data Analyst

Gambar
  Di era   revolusi industri 4.0   ini, pekerjaan yang berkaitan dengan Big Data sangat dibutuhkan oleh perusahaan di berbagai industri. Contohnya adalah   Data Scientist, Data Engineer  dan   Data Analyst .  Peran penting dari ketiga profesi tersebut membuat pendapatan yang diterima cukup besar. Bagi kalian yang ingin bekerja menjadi salah satu profesi tersebut, kenali terlebih dahulu perbedaan dari   Data Scientist,  Data Engineer   dan  Data Analyst  yang akan dibahas lengkap dibawah ini. Perbedaan Data Scientist Data Scientist Profesi yang satu ini memiliki tanggung jawab dalam melakukan dalam membersihkan, memproses dan mengolah  Big Data  yang sebelumnya sudah dikumpulkan oleh  Data Engineer. Data Scientist  juga sering melakukan percobaan untuk membuktikan dan memberikan saran yang paling tepat agar perkembangan sebuah organisasi, perusahaan, dan badan usaha mengalami pertumbuhan yang cepat. Tugas  Data Scientist  menghasilkan suatu kesimpulan yang dapat dipahami dan diterima ol
Baca selengkapnya

Bocoran Pertanyaan Interview Desain Grafis yang Sering Ditanyakan

Gambar
Desain Grafis  memang telah menjadi profesi yang paling banyak diminati oleh fresh graduate. Bagi Anda yang ingin melamar sebagai desain grafis, wajib tahu beberapa bocoran pertanyaan  interview  desarin grafis dibawah ini yang berbeda dari pertanyaan pada umumnya. Berikut pertanyaan  interview  desain grafis beserta jawabannya 1. Keterampilan Apa yang Harus Dimiliki Seorang Desainer Grafis? Untuk menjawab pertanyaan yang satu ini, jawablah dengan sesuatu yang bijak, karena perekrut akan menganggap jawabanmu sebagai keahlian yang Anda miliki. Anda juga bisa menjawab seorang desainer hebat tidak cukup dengan keahlian yang telah dimiliki, tetapi bagaimana dia juga bisa menerapkan strategi dan nilai perusahaan untuk meraih tujuan utama. 2. Project Seperti Apa yang Kamu Inginkan? Pertanyaan seperti ini akan muncul dari pewawancara, agar mengetahui pekerjaan yang Anda sukai, dan bagaimana cara mengerjakannya. Jadi Anda tidak perlu bingung untuk menjawabnya, Anda bisa memberikan sedikit penj
Baca selengkapnya

Beberapa Kesalahan yang Sering Dilakukan Oleh Developer

Gambar
Menjadi seorang  developer  tentunya memiliki banyak tuntutan dalam proses implementasinya. Berbagai macam kesalahan perlu dihindari agar  developer  dapat mencapai hasil akhir yang memuaskan, dan sesuai keinginan klien ataupun perusahaan. Nah, berikut kami rangkumkan kesalahan yang umum dilakukan oleh  develop er. Yuk, simak! Beberapa Kesalahan yang Sering Dilakukan Oleh Developer 1. Tidak Ada Perencanaan Matang Kesalahan yang sering kali dilakukan  developer  terutama para pemula adalah tidak adanya perencanaan awal yang matang, seperti dokumen persyaratan spesifikasi  software , rencana proyek, rencana bisnis, dan desain sistem. 2. Salah Memilih Metode Pengembangan Dalam proses pengembangan,  developer  akan dihadapkan dengan beberapa tantangan. Seperti memilih aplikasi yang ingin dikembangkan, seperti  native  atau  hybrid .  Native  adalah aplikasi yang dibangun dengan bahasa pemrograman spesifik untuk platform tertentu.  Hybrid  adalah aplikasi yang ditransformasikan menjadi kode
Baca selengkapnya