Klaim Voucher Potongan Rp 50.000 untuk 100 Transaksi Pertama
Kode Voucher: MULAIBELAJARDATA . Berakhir 2 Days 14 Jam : 40 Menit : 33 Detik Claim Now

Azure Machine Learning : Asah Skill Machine Learning Kamu dengan Simak Pengertian Azure Machine Learning

Aplikasi Pengolahan Data : Sudut Pandang Lain Mengenai Jupyter Notebook dan Scripts

Belajar Data Science di Rumah 15-Oktober-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/f246e8b94e1b51d53127f948c9e7aad0_100_persen.jpg

Dengan berkembangnya teknologi di era Digital Transformation, dunia bisnis saat ini mengalami banyak perubahan dan perkembangan. Setiap detiknya saat ini, dihasilkan jutaan gigabytes data dari berbagai pelaku bisnis. Terlebih dengan adanya pandemi ini, mendorong hampir seluruh aktivitas bisnis dan ekonomi dilakukan secara digital. Hal ini mendorong adanya digital transformation, dan pada kesempatannya akan meningkatkan kebutuhan talenta digital yang menguasai kemampuan untuk bekerja dengan data. Kemampuan dan ilmu tersebut biasa diistilahkan dengan Data Science. 


Dalam mempelajari Data Science, banyak course, pelatihan, workshop atau platform belajar lainnya yang menggunakan Jupyter Notebook sebagai media pembelajaraan para pelajar. Wajar saja, Jupyter Notebook menawarkan interface yang ramah bagi pebelajar dan mudah bagi siapapun yang baru memulai pembelajaran Data Science. Alasan lain mengapa Jupyter Notebook  adalah alat yang umum dalam ilmu data adalah karena Jupyter Notebook memudahkan pengguna untuk menjelajahi dan memvisualisasikan data. Saat kita mengetik 'Shift + Enter' pada Jupyter Notebook, kita akan langsung melihat hasil kodenya, yang memudahkan kita untuk mengidentifikasi apakah kode kita berfungsi atau tidak. 


Meski demikian, Jupyter Notebook pada gilirannya juga memiliki beberapa kekurangan. Memang terdapat beberapa perbedaan pendapat mengenai hal ini, dan sebenarnya sah-sah saja apabila kamu ingin terus menggunakan jupyter notebook dalam perjalanan Data Science mu. Akan tetapi tidak ada salahnya bagi kita untuk mempelajari sisi lain dari penggunaan Jupyter Notebook. Apabila ada opsi yang lebih baik, kenapa tidak, bukan? Oleh karena itu, Pada artikel ini, DQLab akan berbagi mengenai beberapa kekurangan Jupyter Notebook sebagai wawasan terhadap sisi lain dari jupyter notebook dan membahas 3 alasan kenapa kita harus memikirkan kembali penggunaan jupyter notebook dalam keseharian sebagai Data Enthusiast dan mulai mempertimbangkan penggunaan Scripts. Yuk simak penjelasannya!


1. Kekurangan Jupyter Notebook

Berikut adalah beberapa poin beserta penjelasannya dari kekurangan Jupyter Notebook:

  • Tidak terorganisir: Semakin besar kode yang kita buat, semakin sulit bagi kita untuk melacak apa yang kita tulis. Tidak peduli berapa banyak penurunan harga yang kita gunakan untuk memisahkan notebook menjadi beberapa bagian, sel yang terputus membuat kita sulit untuk berkonsentrasi pada fungsi kode.

  • Sulit untuk bereksperimen: kamu mungkin ingin menguji dengan berbagai metode pemrosesan data kamu, memilih parameter yang berbeda untuk algoritma pembelajaran mesin kamu untuk melihat apakah akurasinya meningkat. Tetapi setiap kali kamu bereksperimen dengan metode baru, kamu perlu menemukan dan menjalankan kembali sel terkait. Ini membingungkan dan memakan waktu, terutama jika prosedur pemrosesan atau pelatihan membutuhkan waktu lama untuk dijalankan.

  • Tidak ideal untuk produktivitas: Jika kamu ingin menggunakan data baru dengan struktur yang sedikit berbeda, akan sulit untuk mengidentifikasi sumber kesalahan di notebook kamu.

  • Sulit untuk di-debug: Ketika kamu mendapatkan kesalahan dalam kode kamu, sulit untuk mengetahui apakah penyebab kesalahan adalah kode atau perubahan data. Jika kesalahan ada pada kode, bagian mana dari kode yang menyebabkan masalah?


Baca Juga : Teknik Pengolahan Data : Mengenal Missing Values dan Cara-Cara Menanganinya


2. 3 Alasan Untuk Menggunakan Script Ketimbang Jupyter Notebook

Lalu, selain karena kekurangan tersebut, apa alasan yang lebih spesifik bagi kita untuk berpindah dari Jupyter Notebook menuju Script? Berikut adalah 3 poin alasan tersebut :

  • Terorganisir : Sel di Jupyter Notebook mempersulit pengorganisasian kode menjadi beberapa bagian. Dengan skrip, kita dapat membuat beberapa fungsi kecil dengan masing-masing fungsi menentukan fungsi kode seperti ini


Lebih baik lagi, jika fungsi-fungsi ini bisa dikategorikan dalam kategori yang sama seperti fungsi untuk mengolah data, kita bisa menempatkannya di kelas yang sama! Perhatikan contoh berikut!


Kapan pun kita ingin memproses data, kita tahu fungsi di kelas Preprocess dapat digunakan untuk tujuan ini.

  • Mendorong Eksperimen. Saat kita ingin bereksperimen dengan pendekatan berbeda untuk Data Preprocessing, kita dapat menambahkan atau menghapus fungsi dengan berkomentar seperti ini tanpa takut memecahkan kode! Bahkan jika kita kebetulan memecahkan kode, kita tahu persis di mana harus memperbaikinya.


  • Lebih mudah untuk Debug. Dengan fungsi, lebih mudah untuk menguji apakah fungsi itu menghasilkan keluaran yang kita harapkan. Kita dapat dengan cepat mengetahui di mana dalam kode yang harus kita ubah untuk menghasilkan keluaran yang kita inginkan.


Jika semua tes lulus tetapi masih ada kesalahan dalam menjalankan kode kita, kita tahu datanya adalah tempat yang harus kita lihat selanjutnya. Misalnya, setelah lulus tes di atas, penulis masih memiliki TypeError saat menjalankan skrip, yang memberi penulis gagasan bahwa data penulis memiliki nilai null. penulis hanya perlu mengurusnya untuk menjalankan kode dengan lancar.


3. Jadi, Apakah Wajib Untuk ‘Berhijrah’ dari Jupyter Notebook Ke Scripts?

Jangan salah paham. Artikel ini bukan menjadi himbauan untuk harus berpindah ke scripts dan tidak lagi menggunakan jupyter notebook. Jika kamu merasa tidak nyaman dengan pengkodean semuanya dalam skrip, kamu dapat menggunakan skrip dan Notebook Jupyter untuk tujuan yang berbeda. Misalnya, kamu dapat membuat kelas dan fungsi dalam skrip kemudian mengimpornya ke dalam notebook agar notebook tidak berantakan.


Setiap orang memiliki cara mereka sendiri untuk membuat alur kerja mereka lebih efisien dan bagi saya, itu adalah memanfaatkan utilitas skrip. Jika kamu baru saja beralih dari Jupyter Notebook ke skrip, mungkin tidak intuitif untuk menulis kode dalam skrip, tetapi percayalah, kamu akan terbiasa menggunakan skrip pada akhirnya.

Setelah itu terjadi, kamu akan mulai menyadari banyak manfaat dari skrip di atas Jupyter Notebook  yang berantakan dan ingin menulis sebagian besar kode kamu dalam script.


Baca Juga : Digital Transformation : Yuk Pahami 3 Layout Aplikasi Pengolahan Data dengan RStudio !


4. Apapun pilihanmu, Yuk belajar bersama DQLab untuk tingkatkan kemampuan datamu!

Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data. 

Sign Up untuk nikmati module GRATIS “Introduction to Data Science” dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

Penulis : Jihar Gifari

Editor : Annissa Widya Davita


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!