Pada period yang sedang panas di tahun 2024 ini ilmu information terus berkembang dengan begitu cepat seiringnya waktu, dimana tahun 2024 memberikan sebuah alat dan teknologi yang begitu canggih dimasa depan. Kemampuan dalam mengekstrak wawasan yang begitu berharga dari information dalam jumlah yang sangat besar dan sangat penting dalam industri keuangan, pemasaran, bahkan perawatan kesehatan. Artikel ini akan memaparkan sekaligus mengeksplorasi alat ilmu information teratas yang terdapat pada tahun 2024 dan menganalisis tren maupun angka yang terbaru dalam bidang ini.

1. Python : Raja Bahasa Ilmu Knowledge

Python telah muncul sebagai salah satu bahasa pemprograman yang paling populer dengan kesederhanaanya, dengan keserbagunaannya dalam ekosisitem yang kuat. Python tetap menjadi salah satu kekuatan yang dominan pada sebuah ilmu information di tahun 2024 ini. Karena memiliki kesederhanaan serta ekosistem perpustakaan yang begitu luas menjadikan python terus menjadi bahasa yang paling sering digunakan bagi para ilmuwan information. Beberapa alat dari python itu sendiri yaitu diantaranya:

Dimana ketiganya ini digunakan untuk memudahkan dalam melakukan manipulasi sebuah information, menganalisis statistik, dam komputasi ilmiah. Sebuah survei dari Kaggle 2024 State of Knowledge Science ini memberikan sebuah informasi bahwa 78% ilmuwan information menggunakan sebuah bahasa pemprograman yaitu Python secara teratur, dimana hal ini menjadikan informasi yang benar faktanya adalah Python bahasa pemprograman yang popoler di bidangnya dengan keterampilan Python di pasar kerja yang telah melonjak pada tahun 2023 sebanyak 12 %. Hal ini menjadi integrasinya dalam sebuah kerangka kerja pada pembelajaran mesin seperti PyTorch maupun TensorFlow yang semakin memperkuat posisinya sebagai alat yang begitu penting dalam membangun dan menerapkan mannequin AI.

2. SQL : Tulang Punggung Manajemen Knowledge

SQL (Structured Question Language) salah satu pemodelan information yang sangat penting dalam sebuah pemprograman SQL dimana pemodelan information ini menjadi konsep inti dalam membangun database yang efektif. Pemodelan information dalam SQL merupakan sebuah proses mengubah information mentah menjadi tabel yang terstruktur sesuai dengan analisis, hal ini membantu dalam perusahaan untuk menganalisis information dan memastikan tidak ada information yang ambiguitas, ketidakakuratan, atau bahkan ketidakandalan yang ada. Pemodelan SQL ini memerlukan pengembangan tabel, menentukan hubungan serta penamaan dan penataan information untuk mengoordinasikan dan membersihkannya.

SQL (Structured Question Language) menjadi landasan penting dalam menejemen information bahkan kepentingannya meningkat pada tahun 2024. Ilmuwan information memerlukan sebuah interaksi dengan database relasional untuk mengekstrak dan melakukan manipulasi information, sehingga hal ini menjadikan SQL sebagai salah satu alat yang sangat dibutuhkan. Terdapat Alat yang digunakan dalam SQL yaitu

Keduanya memberikan solusi yang begitu kuat untuk bisa mengelola sebuah information terstruktur. Dan juga mesin SQL berbasis cloud layaknya Google BigQuery dan Amazon Redshift yang memungkinkan dalam skalabilitas.

Menurut Survei dari Knowledge Science Central, terdapat 65% ilmuwan information yang secara teratur menggunakan sebuah SQL dalam tugas sehari-hari. Hal ini munculnya sebuah komputasi awan yang meningkatkan permintaan akan kemahiran SQL dimana saat organisasi memigrasikan infrastruktur information dalam sebuah lingkungan cloud. Maka dari itu, kemampuan SQL dalam menangani sebuah information menjadi kumpulan information yang begitu besar dengan adanya kueri yang kompleks ini menjadikan SQL alat teratas yang beguna dalam manajemen information.

3. Jupyter Notebooks : Platform Ilmu Knowledge Kolaboratif

Jupyter Notebooks menjadi salah satu alat paling populer yang digunakan dalam ilmuwan information, dimana Jupyter Notebooks ini memberikan lingkungan yang interaktif salam menggabungkan sebuah kode, visualisasi maupun teks dengan ekstensi yang nantinya dapat mengubah pengalam Jupyter yang menambahkan fitur dengan dungsionalitas baru. Bahkan dari widget interaktif maupun plot lanjutan yang memberikan ekstensi yang meningkat untuk produktivitas yang menyederhanakan tugas yang begitu kompleks.

Jupyter Notebooks menjadi salah satu alat yang populer dalam kolaborasi ilmuan information, dimana buku catatan ini memungkinkan sebuah ilmuwan information untuk menulis dan menjalankan kode, bahkan memvisualisasikan information, serta mendokumentasikannya dalam setiap prosesnya di satu tempat. Hal ini menjadikan Jupyter Notebooks yang menciptakan sebuah lingkungan yang interaktif dengan disediakan oleh Jupyter yang sangat preferrred dalam membuat sebuah prototipe dan terdapat berbagai alur kerja ilmuwan information.

Pada tahun 2024 Jupyter Notebooks menjadi lebih kuat dengan integrasi platform yang berbasis cloud seperti Google Colab maupun Azure Notebooks. Bahkan platform ini banyak disukai untuk tim yang bekerja dari jarak jauh karena memungkinkan dalam kolaborasi real-time. Terdapat laporan Tren Ilmu Knowledge tahun 2024 dimana menunjjukan 72% para profesional information menggunakan Jupyter Notebooks sebagai salah satu kolaborasi, dimana pada tahun 2023 meningkat dari 65% pengguna.

4. Energy BI dan Tableau: Pemimpin dalam Visualisasi Knowledge

Energy BI merupakan salah satu kumpulan layanan, aplikasi , dan konektor perangkat lunanyang memungkinkan consumer mengubah information menjadi wawasan visible dan interaktif. Energy BI yaitu software program analisis berbasis cloud dan platform enterprise intelligence yang menawarkan gambaran umum information perusahaan secara lengkap. Sedangkan Tableau adalah enterprise intelligence software program yang highly effective dalam visualisasi information dan mencari sebuah informasi tersembunyi dari sebuah information. Tableau dapat digunakan oleh semua jenis organisasi dan bisnis.

Pada tahun 2024 Energy BI dan Tableau terus mendominasi pasar visualisasi information, dimana kedua alat ini memungkinkan dalam pengguna membuah sebuah dasbor dan visualisasi interaktif yang dapat mengubah information mentah menjadi wawasan yang bermakna dengan antar muka yang ramah pengguna bahkan fitur yang drag-and-drop sehingga alat ini membuatnya dapat diakses dalam pengguna non-teknis. Energy BI, bagian dari ekosistem Microsoft, telah mendapatkan daya tarik yang signifikan di dunia bisnis. Tableau, di sisi lain, lebih disukai oleh mereka yang membutuhkan lebih banyak fleksibilitas dan penyesuaian dalam visualisasi.

Energy BI membanggakan pangsa pasar yaitu sebesar 32% dan Tableau 28% yang mencerminkan penggunaanya yang luas di seluruh industri dalam informasi yang diperoleh di Gatner Magic Quadrant 2024 dalam Platform Analitik dan Intelijen Bisnis.

5. R : Favorit untuk Analisis Statistik

R murupakan adalah bahasa pemrograman dan perangkat lunak untuk analisis statistika dan grafik yang awalnya dibuat oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman dan akhirnya lanjutkan oleh R Improvement Core Group. R banyak digunakan ilmuwan information dimana karena salah satu alat yang paling ampuh untuk menganalisis statistik dan juga kemampuannya dalam menangani kumpulan information besar, melakukan pemodelan statistik yang kompleks. R berasal dari ekosistem yang paketnya yang luas, dengan alat sepert ggplot2 yang nantinya dapat melakukan visualisasi information dalam pembelajaran mesin.

Sebuah laporan yang dimana dari Statista yang menyoroti bahwa sekita 35% ilmuwan information menggunakan R dalam alur kerja, salah satunya dalam bioinformatika dan ekonometrika. R menjadi sangat disukai bahkan oleh kalangan akademisi dan penelitian dimana karena ketelitian statistiknya.

Tahun 2024 membawa banyak inovasi di dunia ilmu information, dengan teknologi dan alat-alat terbaru yang semakin canggih. Perkembangan ini memberikan peluang besar bagi para profesional dan organisasi untuk mengolah information secara lebih efektif dan mendalam. Berikut adalah lima tren alat dan teknologi yang siap mengubah cara kita bekerja dengan information di tahun ini.

1. AutoML : Mengotomatisasi Machine Studying untuk Mempercepat Analisis

AutoML adalah proses mengotomatiskan tugas tertentu dalam alur kerja pembelajaran mesin. Anda dapat menganggap AutoML sebagai seperangkat alat dan teknologi yang membuat pembuatan mannequin pembelajaran mesin lebih cepat dan lebih mudah diakses oleh kelompok pengguna yang lebih luas.

AutoML (Automated Machine Studying) terus berkembang sehingga menjadi sebuah solusi yang efisien oleh para information scientist dan analis. Adanya AutoML ini sebuah proses dalam pemilihan mannequin, penyesuain hiperparameter, sampai evaluasi mannequin menjadi secara otomatis lebih cepat. Bahkan tren ini menjadi sangat membantu dalam sebuah perusahaan untuk mempunyai tim information teratas yang dimana dalam tahap awal penerepan machine studying. Selain itu AutoML juga memungkinkan para pengguna yang bukan ahli information untuk bisa membuat sebuah mannequin prediktif dengan lebih mudah, dan membuka akses analisis yang tingkat lanjut di berbagai sektor.

Alat Utama:

• Google AutoML — Memungkinkan integrasi otomatis untuk aplikasi berbasis AI di Google Cloud.
• DataRobot — Menyediakan antarmuka drag-and-drop dengan mannequin siap pakai yang mudah diakses.
• H2O.ai — Mendukung berbagai bahasa pemrograman dan platform cloud untuk fleksibilitas penggunaan.

2. Teknologi Federated Studying untuk Keamanan dan Privasi Knowledge

Keamanan information dan privasi menjadi prioritas di period saat ini, bahkan federated studying (pembelajaran terfederasi) menjadi sebuah solusi penting, karena teknologi ini memungkinkan dalam pengembangan mannequin machine studying information yang tersebar dan mengumpulkan sebuah information mentah ke dalam pusat penyimpanan. Dengan adanya federated studying ini, perusahaan menjadi bisa menjaga information pengguna dengan tetap aman sehingga memanfaatkan potensi analitik yang ada. Tren ini juga penting dalam sektor pengolahan information sensitif, seperti kesehatan dan perbankan.

Alat Utama:

• TensorFlow Federated — Platform open-source untuk mengembangkan dan menguji mannequin pembelajaran terfederasi.
• PySyft by OpenMined — Memungkinkan machine studying dengan privasi tingkat lanjut melalui Python.
• IBM Federated Studying — Dirancang untuk perusahaan yang membutuhkan keamanan dan fleksibilitas.

3. Explainable AI (XAI): Transparansi dalam Mannequin AI

Seiring dengan makin pentingnya AI dalam pengambilan keputusan, kebutuhan untuk memahami dan mempercayai hasil mannequin menjadi sangat relevan.

Explainable AI (XAI) merupakan salah satu pendekatan transformatif yang menjawab kebutuhan yang terus meningkat dalam transparansi, akuntabilitas, dan pemahaman dalam sitem AI dimana AI ini memengaru berbagai aspek dalam kehidupan kita, XAI ini menjadi salah satu solusi penting dalam membuat sebuah AI yang lebih cepat dan dapat ditafsirkan sehingga dapat diakses oleh pengguna pemangku kepentingan.

Explainable AI (XAI) adalah pendekatan untuk membuat mannequin AI lebih transparan sehingga pengguna dapat melihat logika dan alasan di balik setiap prediksi yang dihasilkan. Ini sangat penting di sektor-sektor yang mengharuskan akuntabilitas, seperti keuangan dan medis.

Tren XAI membantu para profesional memahami mannequin yang mereka gunakan dan meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap teknologi AI.

Alat Utama:

• LIME (Native Interpretable Mannequin-agnostic Explanations) — Memvisualisasikan dampak setiap fitur pada prediksi.
• SHAP (SHapley Additive exPlanations) — Menyediakan interpretasi hasil mannequin berdasarkan teori permainan.
• IBM AI OpenScale — Memantau dan menjelaskan mannequin AI di lingkungan produksi.

4. Edge Computing untuk Pemprosesan Knowledge Actual-Time

Edge computing merupakan sebuah proses dalam komputasi yang berdokus dalam lalulintas IoT untuk menyimpan dan memproses information secara lokal. Proses pengolahan information dilakukan di tepi jaringan guna mengatasi masalah latency dan bandwidth yang tidak diperlukan

IoT dan kebutuhan akan pemrosesan information secara real-time telah mendorong berkembangnya edge computing. Teknologi ini memungkinkan pemrosesan information di dekat sumber information (perangkat edge) sehingga mengurangi latensi dan meningkatkan kecepatan analisis. Dalam industri seperti manufaktur dan transportasi, edge computing menjadi krusial untuk menjaga ketepatan waktu dan efisiensi.

Menurut Worldwide Knowledge Company (IDC), edge computing merupakan sebuah jaringan mesh di pusat information mikro yang menyimpan, memproses, sekaligus mendorongnya ke cloud atau information heart. Tujuannya yaitu untuk mengurangi rute proses pengolahan information yang mengarah ke sistem cloud dari tempat lokal, setidaknya berjarak 100 kaki persegi.

Dengan edge computing, information dari perangkat IoT dapat diolah dan dianalisis dengan lebih cepat, mendukung pengambilan keputusan yang lebih responsif.

Alat Utama:

• AWS IoT Greengrass — Mengaktifkan edge computing untuk aplikasi IoT di AWS.
• Microsoft Azure IoT Edge — Menyediakan lingkungan pemrosesan untuk aplikasi berbasis AI di perangkat edge.
• Google Cloud IoT — Memungkinkan perusahaan menjalankan aplikasi AI di perangkat edge.

5. Penggunaan Knowledge Sintetis untuk Pemodelan yang Aman

Knowledge sintetis diambil dari kata kunci sintetis (tiruan) dalam artinya bukan information yang diperoleh dari hasil pengumpulan langsung dilapangan. Melainkan melalui sebuah algoritma atau program komputer berdasarkan asumsi dan pengaturan tertentu yang nantinya akan mensimulasikan information yang relevan dan masuk akal dengan kondisi nyata.

Pengguna dapat membuat versi information lain menggunakan information sintetis yang tidak menyertakan informasi pribadi apa pun tentang orang atau organisasi nyata. Oleh karena itu, information sintetis menawarkan cara yang aman untuk melakukan penelitian dan pengembangan algoritma tanpa membahayakan privasi pengguna.

Keterbatasan information dan masalah privasi sering kali menjadi tantangan dalam melatih mannequin machine studying. Dengan information sintetis, kita bisa menciptakan set information buatan yang mereplikasi pola information nyata tanpa mengungkapkan informasi sensitif. Knowledge sintetis menjadi solusi preferrred untuk sektor seperti kesehatan, di mana akses ke information pasien sangat dibatasi oleh peraturan privasi.

Knowledge sintetis bertujuan untuk menghasilkan kumpulan information yang besar dan beragam sehingga dapat digunakan untuk berbagai keperluan, seperti melatih dan menguji mannequin Machine Studying hingga melakukan studi penelitian tanpa mengorbankan privasi atau keamanan individu maupun organisasi.

Menggunakan information sintetis, perusahaan dapat melatih mannequin dengan information yang menyerupai information asli, namun tetap menjaga kerahasiaan dan kepatuhan pada aturan privasi.

Alat Utama:

• Synthesized — Menciptakan information sintetis yang aman dan berkualitas tinggi.
• Largely AI — Menyediakan information buatan yang mirip dengan information pengguna asli untuk keperluan pelatihan.
• Gretel.ai — Membantu perusahaan menciptakan set information buatan tanpa risiko privasi.

Tahun 2024 adalah tahun yang penuh dengan peluang baru di dunia ilmu information. Alat ilmu information pada tahun 2024 ini juga semakin terus berkembang dengan menawarkan banyak kemampuan disetiap tingkatan dalam melakukan information dengan mengelola, menganalisis maupun memvisualisasikan information. Python tetap menjadi bahasa yang dominan, sementara alat seperti SQL, Jupyter Notebooks, dan platform AutoML telah menjadi sangat diperlukan untuk alur kerja fashionable. Dari AutoML hingga federated studying, setiap tren ini memberikan dampak besar pada bagaimana kita mengumpulkan, memproses, dan menganalisis information. Dengan mengadopsi teknologi canggih ini, perusahaan dan profesional dapat memanfaatkan kekuatan information secara lebih efektif dan bertanggung jawab.

Seiring perkembangan lapangan, kemampuan untuk memanfaatkan alat-alat ini akan sangat penting bagi organisasi yang ingin mengekstrak wawasan yang bermakna dari information.

Ilmu information terus berkembang, dan dengan menerapkan tren dan alat terbaru ini, kita dapat mengoptimalkan hasil dan tetap relevan di period digital. Tetaplah mengawasi perkembangan teknologi dan siaplah untuk memanfaatkan potensi information dengan lebih maksimal di tahun ini!