JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 10 Jam 24 Menit 36 Detik

Keajaiban Jupyter Notebook sebagai Tools Data Science

Belajar Data Science di Rumah 22-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-jumat-05-2024-01-22-212342_x_Thumbnail800.jpg

Data Science menjadi salah satu ilmu yang pasti akan membutuhkan tools untuk penggunaannya. Hal ini karena Data Science termasuk salah satu ilmu yang banyak membutuhkan praktek, meskipun tidak bisa dipungkiri bahwa teori dari ilmu ini juga tetap dibutuhkan. Tools yang bisa digunakan di ilmu ini sangatlah beragam dan bisa disesuaikan dengan kebutuhan penggunanya masing-masing, mulai dari tools yang digunakan untuk analisis data, visualisasi, atau bahkan tools untuk mengambil data mentah.


Jupyter Notebook adalah salah satu tools yang bermanfaat dalam dunia Data Science. Dengan kemampuannya untuk menyatukan kode, visualisasi, dan narasi dalam satu dokumen yang interaktif, Jupyter Notebook telah meraih popularitasnya. Biasanya dalam Data Science, Jupyter Notebook akan digunakan untuk memproses data dengan menggunakan bahasa Python. Dalam artikel ini akan dibahas mengenai beberapa keajaiban Jupyter Notebook dalam Data Science.


Yuk, simak pembahasannya!


1. Environment yang Interaktif untuk Pengembangan Kode

Data Science

Jupyter Notebook menyediakan development environment yang interaktif dan ramah pengguna. Dengan menggunakan Jupyter, para ilmuwan data dan analis dapat menulis dan menjalankan kode dari beberapa bahasa pemrograman dalam sel-sel yang dapat dieksekusi secara terpisah.


Tidak hanya Python, namun bahasa pemrograman seperti R ataupun bahasa pemrograman lainnya bisa dijalankan dengan Jupyter Notebook. Hal ini memungkinkan eksperimen dan iterasi cepat, mempercepat proses pengembangan dan analisis data.


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


2. Visualisasi Data yang Menyeluruh

Data Science

Salah satu fitur andalan dalam Jupyter Notebook adalah kemampuannya untuk menyajikan visualisasi data secara langsung di dalam notebook. Dengan memanfaatkan bantuan library seperti Matplotlib dan Seaborn untuk Python atau ggplot2 untuk R, pengguna dapat membuat grafik dan plot yang dapat langsung update secara langsung saat kode berubah. Dengan begitu, hal ini memudahkan proses interpretasi data, serta membantu pembaca untuk terlibat lebih dalam dengan hasil analisis.


3. Dokumentasi Interaktif dan Ekspresif

Data Science

Jupyter Notebook memungkinkan pengguna untuk menyatukan kode, teks naratif, dan visualisasi dalam satu dokumen yang saling berkaitan satu sama lain. Hal ini bertujuan untuk memberikan kemudahan dalam membuat dokumentasi yang interaktif dan ekspresif. Sel-sel teks dapat digunakan untuk memberikan konteks, menjelaskan metode analisis, atau memberikan tautan ke referensi tambahan. Hasil analisis dapat langsung terintegrasi ke dalam narasi, menciptakan laporan yang menarik dan mudah dipahami.


4. Kolaborasi Tim

Data Science

Jupyter Notebook juga bisa dimanfaatkan dalam kolaborasi tim di project Data Science. Dokumen Jupyter dapat dengan mudah dibagi dan diakses oleh anggota tim, sehingga memudahkan untuk memahami, mereplikasi, dan memperbarui analisis yang dilakukan oleh rekan kerja.


Selain itu, kemampuan untuk menyimpan output dan status kernel memungkinkan reprodusibilitas analisis, memastikan bahwa setiap orang dapat mendapatkan hasil yang sama dengan menjalankan kode pada environment yang serupa.


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


Jupyter Notebook telah menjadi komponen integral dalam workflow Data Science. Sebagai platform yang memfasilitasi eksperimen dan kolaborasi, Jupyter Notebook terus menjadi tools yang tak tergantikan dalam menjelajahi dan memahami dunia data. Kamu bisa memulai proses penggunaan algoritma Data Science dengan mempelajari Data Science bersama DQLab


DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Dengan segala kelebihannya, 


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login