FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 74 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 7 Jam 15 Menit 25 Detik 

Alternative Python Editor untuk Implementasi Array

Belajar Data Science di Rumah 13-Oktober-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ed4a11e64b39bbb8f5b6352ee248f6d6_x_Thumbnail800.jpg

Python Editor seperti Notebook Jupyter tetap menjadi titik awal standar bagi sebagian besar ilmuwan data, Machine Learning Developers, dan penggiat data science untuk terlibat dengan dan menjelajahi kumpulan data dan paket deep learning.


Banyak platform editor Machine Learning menawarkan paket mereka sendiri, IDE atau Integrated Development Enviroment yang memiliki kemiripan dengan Jupyter untuk membantu pengguna dengan mudah langsung bekerja dengan data di platform mereka. 


Hal ini data dengan segudang fitur yang berguna untuk penyimpanan cloud, kontrol versi, penghematan model, dan berbagai fitur lainnya yang membantu pengguna mendapatkan hasil maksimal dari platform.


Sahabat DQ memerlukan IDE (Integrated Development Environment) atau editor kode untuk menunjukkan keterampilan dan bakat pengkodean Sahabat DQ. IDE adalah perangkat lunak yang terdiri dari alat pengembang umum menjadi satu GUI yang mudah digunakan (Graphical User interface).


IDE sebagian besar terdiri dari editor kode sumber untuk menulis kode perangkat lunak, otomatisasi pembuatan lokal untuk membuat pembuatan perangkat lunak lokal seperti mengkompilasi kode sumber komputer.


Terakhir, ia memiliki debugger, program untuk menguji program lain. Sebuah IDE dapat memiliki lebih banyak fitur selain ini & yang bervariasi untuk setiap IDE.


Editor kode juga merupakan perangkat lunak seperti editor teks dengan beberapa fungsi tambahan. Hal ini karena IDE memiliki banyak alat pengembang yang dapat membantu development.


Tergantung pada bahasa yang digunakan dalam proses coding pada editor, hal ini menyoroti kata kunci dan memberikan beberapa saran misalnya dapat menggunakan Sublime Text, Atom, Visual Studio Code adalah beberapa editor kode yang populer.


Berikut adalah beberapa alternatif editor untuk bisa digunakan sebagai tools implementasi python.


1. Gradient

Gradient adalah platform MLOps end-to-end yang mencakup layanan notebook Jupyter yang dihosting gratis, dengan banyak opsi untuk lingkungan yang telah dikonfigurasi sebelumnya serta GPU dan CPU gratis, dan pilihan kami untuk alternatif terbaik untuk Kaggle pada tahun 2022. 


Pengguna berbayar dapat memilih dari daftar besar jenis mesin ini, termasuk sejumlah besar instans bertenaga GPU gratis seperti dengan RTX4000, P5000, dan M4000 untuk pengguna langganan berbayar, dan dapat menjalankan notebook selama yang diinginkan.


GPU Notebook yang sepenuhnya gratis juga tersedia, serta instans berbayar dengan jenis mesin mulai dari yang terbaik yang tersedia untuk layanan VM cloud apa pun: instans multi-GPU 8 x A100 - 80 GB.

python


Gradient menyederhanakan pengembangan, pelatihan, dan penerapan model pembelajaran mendalam melalui tiga alat ilmu data utamanya: Notebook, Alur Kerja, dan Penerapan. Ini masing-masing melakukan tugas yang berbeda, tetapi Notebook adalah produk yang sebanding dengan Kaggle Notebooks. 


Setiap instans Notebook, misalnya, dilengkapi dengan penyimpanan terjamin 50 GB, jaminan layanan tanpa gangguan, dan penyimpanan file persisten di seluruh permulaan.


Alur kerja kemudian dapat digunakan untuk membuat versi, mengevaluasi, dan mengunggah model dan data ke platform, dan Deployment digunakan untuk men-deploy model terlatih ke titik akhir API. Gradient juga dilengkapi SDK dan CLI yang tangguh.


Salah satu hal hebat tentang Gradient adalah penyediaan fungsionalitas yang berharga untuk semua tingkat pekerja, dari pemula hingga profesional, dengan UI web yang intuitif dan penghalang masuk yang sangat rendah yang berfungsi pada gilirannya dengan platform daya tinggi. 


Penggemar dapat memanfaatkan mesin GPU gratis Gradient dan kursus Fast.AI yang mudah digunakan, sementara ilmuwan data profesional dapat bereksperimen, melatih model, meningkatkan kemampuan, dan menerapkan semuanya dari dalam platform Gradient.


Gradien benar-benar memenuhi kebutuhan kedua belah pihak tanpa mengorbankan fungsionalitas atau pengalaman yang diperlukan untuk keberhasilan salah satu kelompok pengguna.


Baca juga: Belajar Python: Mengenal Array pada Bahasa Pemrograman Python


2. Google Collab

python

Colab adalah produk Google lainnya untuk pembelajaran mendalam, dibuat dengan upaya kolaboratif dan integrasi dengan produk Google. Colab adalah IDE gratis yang dirancang untuk mengeksekusi kode Python dalam sel, ala Notebook Jupyter.


Ini adalah salah satu platform paling populer untuk pelajar dan penggemar yang memulai ML, bersama dengan Kaggle.


Colab dicirikan oleh waktu mulai yang sangat cepat, lingkungan yang digeneralisasi, kurangnya opsi penyesuaian, dan kemungkinan penghentian tak terduga yang lebih tinggi dibandingkan dengan pesaing.


Sangat mudah untuk memulai, memuat dan menguji potongan kode, dan melatih model mainan di dalam lingkungan, tetapi kesulitan menangani Big Data dan model pembelajaran mendalam yang sesuai dengan itu. 


Efek ini agak dikurangi dengan integrasi yang kuat dengan Google Drive, tetapi Drive tidak selalu menjadi tempat yang ideal untuk menyimpan data untuk Deep Learning.


Akibatnya, ini menjadikan Colab kotak pasir yang fantastis untuk bermain-main dengan berbagai bit kode Python, tetapi tidak memiliki kekuatan dan sesi waktu yang panjang yang akan memungkinkan pelatihan model yang lebih maju.


Seperti Kaggle, pengguna Colab tidak dapat memilih jenis mesin mereka selain apakah akan menggunakan jenis mesin tambahan atau tidak, dalam kasus mereka TPU dan GPU.


Perlu juga dicatat bahwa Colab tidak lagi merilis informasi tentang GPU apa yang tersedia di platform, tetapi sebelumnya mereka memberikan akses ke V100, P100, K80, dan T4 yang tersedia bagi pengguna. Colab versi Pro dan Pro + berbayar memberikan prioritas lebih tinggi untuk GPU yang lebih baik, tetapi pengguna tidak pernah dapat membuat pilihan sendiri dan banyak pengguna melaporkan tidak pernah mendapatkan GPU yang lebih kuat bahkan pada tingkat paket pembayaran yang lebih tinggi (klik setiap kata/tautan untuk laporan pengguna yang berbeda).


Tidak seperti Kaggle, bagaimanapun, ada berbagai pilihan GPU potensial yang sebenarnya, jadi masih ada kemungkinan pengguna bisa mendapatkan opsi yang lebih baik seperti V100 yang kuat.


Colab adalah alternatif yang sangat baik untuk Kaggle dan kemungkinan fungsionalitas yang paling dekat dengan Kaggle, berkat fokus bersama mereka pada lingkungan yang disederhanakan. Bahkan mungkin menjadi pilihan yang lebih baik berkat tidak adanya batasan runtime GPU dan TPU mingguan.


Karena itu, kemungkinan masih lebih baik untuk pergi ke Amazon Sagemaker atau Paperspace Gradient terlebih dahulu jika Sahabat DQ menginginkan GPU yang kuat seperti V100, karena di sana mereka akan dijamin (meskipun ini mungkin berbeda di setiap wilayah). Meski begitu, P100 Kaggle biasanya akan mengungguli K80 yang kemungkinan akan digunakan pengguna Colab.


3. SageMager by AWS

Amazon SageMaker mungkin adalah platform pembelajaran mesin ujung-ke-ujung yang paling terkenal di ruang ilmu data perusahaan. SageMaker menampilkan banyak fitur tambahan yang membedakan produk hebat dari Kaggle.


Mulai dari alat fasilitasi pra-pemrosesan seperti pelabelan data hingga kemampuan pelatihan dan penerapan, semuanya dalam lingkungan seperti Jupyter Labs. 


SageMaker juga menampilkan akses ke daftar GPU paling kuat kedua, dan paling beragam pertama, dari platform apa pun yang ditampilkan dalam posting blog ini. Ini juga kemungkinan yang paling dapat diandalkan dalam daftar ini, karena Amazon adalah pemain terbesar di dunia VM cloud dengan tim dukungan terbesar.


Meskipun demikian, meskipun SageMaker kuat dibandingkan dengan Kaggle, ia memiliki reputasi yang pantas karena tidak terlalu intuitif bagi pengguna dan hadir dengan harga yang lebih tinggi daripada kompetisi berbayar lainnya untuk digunakan.

python

Dokumentasi, harga, dan penggunaan SageMaker umumnya sulit dipahami oleh pengguna pertama kali. Fokusnya pada pengguna perusahaan dan teknis telah mempersulit analis bisnis dan pengguna non-teknis khususnya untuk memulai.


Ini juga secara teratur memprioritaskan kecepatan platform daripada opsi penyesuaian, dan ini bermanifestasi sebagai kurangnya fleksibilitas dan pemahaman bagi banyak pengguna. Ini bukan masalah bagi banyak pengguna yang berpengalaman dengan jenis platform ini, tetapi perlu dicatat.


Apa yang akan menjadi perhatian pengguna berpengalaman adalah harga. Kaggle, Colab, dan Gradient semuanya memiliki opsi untuk Notebook gratis untuk dijalankan di platform mereka. Meskipun ini bukan masalah bagi banyak pengguna tingkat bisnis, ilmuwan data individu dan insinyur pembelajaran mesin dapat memilih untuk menghindari platform demi opsi gratis. 


4. Kaggle

python

Bagi banyak pengguna, Kaggle Google adalah platform sosial dan pembelajaran utama di internet untuk ilmuwan data. Fitur utama Kaggle adalah menyediakan penggunanya dengan lingkungan yang kuat untuk mengunggah dan berbagi kumpulan data dan kode dengan pengguna lain.


Mereka kemudian dapat mengoperasikan, memproses, dan melakukan tugas mesin dan deep learning dengan mereka menggunakan alat Notebook dengan akses gratis ke GPU P100 dan Google TPU.


Meskipun Kaggle adalah alat yang sangat berguna untuk menemukan data dan melakukan beberapa eksplorasi awal, telah ditemukan bahwa keterbatasan yang disebabkan oleh aksesibilitas ke perangkat keras GPU berarti bahwa Kaggle sering kali jauh dari ideal untuk tugas pembelajaran yang mahal secara komputasi atau memakan waktu. 


Baca juga: Array Python : Array VS List Serupa Namun Tak Sama, Yuk, Kenali Perbedaannya


Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab! 


Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!



Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :