3.3 TRIPLE THE SALE!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp130K!

0 Hari 0 Jam 53 Menit 59 Detik

Kelebihan Jupyter Notebooks, Tools Data Science

Belajar Data Science di Rumah 08-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-05-2024-01-08-162814_x_Thumbnail800.jpg

Untuk mempermudah pengolahan dan analisis data, setiap praktisi data science tentu membutuhkan dukung tools yang baik dan berkualitas. Salah satu tools populer yang bisa kalian andalkan adalah Jupyter Notebooks. Secara umum, tools satu ini digunakan untuk menuliskan code mengeksekusinya sesuai kebutuhan. Tentu tools data science ini punya kelebihan dan fungsi khusus yang tidak dimiliki tools lainnya.


Apa sajakah itu? Nah, kita akan ulas lebih lanjut pada artikel kali ini. 


1. Interaktif dan Iteratif

Data Science

Salah satu kelebihan utama Jupyter Notebooks adalah sifatnya yang interaktif dan iteratif. Tools ini mampu untuk menjalankan code secara bertahap dan melihat hasilnya dengan cepat. Sehingga membantu para praktisi data untuk mengeksplorasi data secara langsung. Kemampuan ini tentunya sangat bermanfaat karena pengguna dapat dengan mudah menyesuaikan dan menguji code secara langsung, mendapatkan umpan balik secara instan, dan melakukan perbaikan jika diperlukan.


Dengan pendekatan iteratif, Jupyter Notebooks mendukung siklus pengembangan yang efisien. Kalian dapat membuat perubahan kecil pada code, menjalankannya, dan mengamati dampaknya secara langsung. Dengan ini, proses pengembangan dan eksperimen jadi lebih cepat. Dengan kemampuan untuk membuat catatan dan narasi di sepanjang kode, Jupyter Notebooks menjadi tools yang sangat efektif untuk menjelaskan dan mendokumentasikan setiap langkah dalam proses analisis data.


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


2. Terintegrasi dengan Bahasa Pemrograman Lain

Data Science

Kelebihan lainnya adalah mampu terintegrasi dengan berbagai bahasa pemrograman. Dibangun dengan desain yang mendukung beragam kernel, Jupyter Notebooks memungkinkan pengguna untuk menjalankan code dalam bahasa pemrograman yang berbeda, seperti Python, R, Julia, dan banyak lagi. Jadi kolaborasi tim yang mungkin memiliki keahlian di berbagai bahasa pemrograman juga lebih mudah.


Selain itu, integrasi yang luas ini memberikan fleksibilitas kepada pengguna untuk memilih bahasa yang paling sesuai dengan kebutuhan proyek atau tugas analisis tertentu. Hal ini tidak hanya memperluas fungsionalitas, tetapi juga memungkinkan analis data untuk memanfaatkan kelebihan masing-masing bahasa pemrograman secara bersamaan.


3. Pemantauan dan Debugging yang Baik

Data Science

Sumber gambar: blog.jupyter.org


Dengan adanya output yang langsung terlihat di bawah sel code, pengguna dapat dengan mudah memantau nilai variabel, hasil perhitungan, atau visualisasi data pada setiap langkah. Cara ini memfasilitasi pemahaman mendalam terhadap perubahan nilai variabel selama proses iteratif, membantu pengguna untuk melacak dan mengidentifikasi error atau inkonsistensi dalam kode.

Selain itu, Jupyter Notebooks juga mampu melakukan debugging secara langsung di dalam notebook. Pengguna dapat menempatkan breakpoint dalam kode, memungkinkan mereka untuk memeriksa nilai variabel, mengevaluasi ekspresi, dan mengidentifikasi sumber error dengan mudah.


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


4. Fleksibel dan Mudah Dibagikan

Data Science

Kelebihan lainnya dari Jupyter Notebooks adalah fleksibilitasnya yang tinggi dan mudah untuk dibagikan. Fleksibilitas ini dapat dilihat dari kemampuannya untuk dikonversi ke berbagai format seperti HTML, PDF, atau slide presentasi. Jadi, pengguna bisa berbagi hasil analisis atau presentasi dengan mudah kepada pihak-pihak terkait yang mungkin tidak memiliki akses langsung ke notebook Jupyter. Ini juga mempermudah proses dokumentasi dan menyajikan hasil analisis data secara lebih luas.


Selain itu, Jupyter Notebooks dapat dengan mudah dibagikan melalui platform online seperti GitHub atau Jupyter Notebooks Viewer. Ini memfasilitasi kolaborasi tim, karena anggota tim dapat mengakses, mengomentari, atau bahkan berkontribusi pada notebook yang sama secara bersamaan. Fitur integrasi dengan sistem kontrol versi seperti Git juga memudahkan manajemen proyek dan memungkinkan pengguna untuk melacak perubahan dalam code sepanjang waktu. 


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

Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk 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 :