Apa Kelebihan Tools Data Science Jupyter Notebooks?

Sebagai praktisi data science, tentunya ada banyak tools yang bisa kalian gunakan untuk mempermudah proses analisis data. Masing-masing tools tentunya memiliki kelebihan dan kekurangan. Begitu juga dengan Jupyter Notebooks. Sebagai tools yang cukup popule, Jupyter Notebooks memiliki sejumlah kelebihan yang berbeda dibanding tools lainnya.

Apa saja kelebihan dari tools data science satu ini? Nah, artikel berikut akan menjelaskan secara detail empat kelebihan umum dari Jupyter Notebooks. Dengan mengetahui hal tersebut, kalian jadi punya acuan ketika memilih tools sesuai kebutuhan, nih. Yuk langsung saja simak pembahasannya!

1. Tampilan yang Interaktif

Sumber gambar: towardsdatascience.com

Tampilan yang interaktif adalah salah satu kelebihan utama dari Jupyter Notebooks. Artinya, tools ini mampu untuk memperlihatkan hasil komputasi secara langsung dalam notebook tanpa perlu menjalankan kode dari awal setiap kali ada perubahan.

Jadi, SahabatDQ bisa lebih cepat memahami dan menganalisis data yang ada. Selain itu, tampilan yang interaktif juga membantu kalian untuk bereksperimen dengan berbagai parameter dan input secara langsung di dalam notebook. Kalian dapat mengubah nilai variabel, memodifikasi rumus, atau menyesuaikan parameter visualisasi dengan cepat dan melihat hasilnya secara real-time.

Selain itu, Jupyter Notebooks juga mendukung adanya kolaborasi dalam tim data science. Dengan ini, tim dapat berbagi ide, hasil analisis, dan temuan secara lebih jelas dalam satu platform. Kalian juga dapat membuat visualisasi interaktif dan dashboard yang dapat diakses oleh orang lain dalam tim atau bahkan oleh pihak eksternal.

Baca juga: Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science

2. Mendukung Berbagai Visualisasi

Sumber gambar: docs.jupyter.org

Jupyter Notebooks menyediakan berbagai library seperti Matplotlib, Seaborn, Plotly, dan Bokeh, yang memungkinkan kalian untuk membuat grafik, diagram, dan visualisasi interaktif dengan mudah.

Jadi kalian bisa memilih metode visualisasi yang paling sesuai dengan jenis data yang dimiliki dan tujuan analisisnya. Dengan adanya dukungan untuk berbagai visualisasi, Jupyter Notebooks memudahkan para praktisi data dalam menjelaskan insight kepada orang lain yang mungkin tidak memiliki pemahaman teknis yang mendalam tentang data science.

3. Mendukung Beragam Bahasa Pemrograman

Sumber gambar: docs.jupyter.org

Salah satu kelebihan utama dari Jupyter Notebooks adalah mendukung beragam bahasa pemrograman. Meskipun awalnya dikembangkan untuk bahasa pemrograman Python, Jupyter Notebooks sekarang mendukung banyak bahasa pemrograman populer seperti R, Julia, Scala, dan bahkan bahasa-bahasa lainnya melalui kernel yang sesuai.

Dengan adanya dukungan ini, para praktisi data memiliki fleksibilitas dalam memilih bahasa yang paling sesuai dengan tugas analisis mereka.

Misalnya, R sering digunakan dalam analisis statistik. Sementara Julia dikenal karena kecepatannya dalam komputasi numerik. Dengan mengizinkan pengguna untuk menggunakan bahasa pemrograman yang mereka kuasai atau yang paling cocok dengan kebutuhan analisis, Jupyter Notebooks memudahkan adanya kolaborasi lintas-disiplin dan memungkinkan data scientist untuk menggabungkan keahliannya dalam satu platform yang terintegrasi.

Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

4. Dapat Diintegrasikan dengan Tools Lain

Sumber gambar: docs.datamechanics.com

Jupyter Notebooks juga memungkinkan adanya untuk integrasi ke tools lain seperti sistem manajemen Git, dan platform-platform analisis big data seperti Apache Spark. Integrasi ini memudahkan kalian untuk mengambil data langsung dari sumber data dan menganalisisnya tanpa harus meninggalkan lingkungan Jupyter Notebook.

Selain itu, integrasi dengan sistem manajemen versi memfasilitasi kerja tim dengan memungkinkan kolaborator untuk melacak perubahan, berbagi kode, dan mengelola proyek secara efisien.

Selain itu, kalian juga dapat memperluas fungsionalitas Jupyter Notebooks dengan menambahkan ekstensi yang memungkinkan tampilan visualisasi yang lebih kompleks, pengelolaan package Python, atau integrasi dengan tools machine learning lainnya.

Dengan integritas yang luas terhadap berbagai tools dan ekstensi, Jupyter Notebooks menjadi platform terbuka yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan pengguna, mendorong inovasi dan kreativitas dalam bidang data science.

Kalian ingin mengenal beragam tools populer lainnya dan jadi mahir dalam menggunakannya? DQLab siap menjadi teman belajarmu! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Dilengkapi pula dengan studi kasus yang membuatmu semakin kaya pemahaman di berbagai industri.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Bahkan modulnya juga diintegrasikan dengan ChatGPT. Apa keunggulan fitur tersebut?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan diri untuk siap menjadi praktisi data profesional! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya