SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

0 Hari 13 Jam 27 Menit 43 Detik

Keunggulan Jupyter Notebook, Tools Populer Data Science

Belajar Data Science di Rumah 21-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-05-2024-05-21-204341_x_Thumbnail800.jpg

Data science telah menjadi bidang yang semakin penting di berbagai industri. Bahkan di era digital saat ini, hampir semua perusahaan mengumpulkan jumlah data yang besar dan kompleks. Oleh karena itu, penggunaan tools data science menjadi sangat penting dalam mengolah data dan menghasilkan informasi yang akurat. Kalian bisa loh menggunakan Jupyter Notebooks. Apa kelebihannya? Simak pada pembahasan berikut ini!


1. Interaktif dan Dinamis

Jupyter Notebook memungkinkan pengguna untuk menjalankan kode dalam potongan kecil yang disebut "cells". Setiap cell bisa berisi kode, teks, atau persamaan matematika. Kalian dapat menjalankan cells secara individual dan melihat hasilnya segera setelah eksekusi. Fitur ini sangat bermanfaat karena memungkinkan pengujian dan debugging kode secara bertahap.


Dengan dapat menjalankan dan memodifikasi hanya bagian kecil dari kode tanpa harus menjalankan seluruh skrip dari awal, kalian bisa mengidentifikasi dan memperbaiki error dengan lebih efisien. Selain itu, dengan hasil yang langsung ditampilkan di bawah cell yang dijalankan, proses analisis data juga menjadi lebih interaktif dan intuitif.


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


2. Dukungan Multi Bahasa

Meskipun Jupyter Notebook paling sering digunakan dengan Python, tapi juga mendukung lebih dari 40 bahasa pemrograman lainnya melalui sistem kernel Jupyter. Setiap kernel bertindak sebagai mesin eksekusi untuk bahasa tertentu, jadi kalian bisa menulis dan menjalankan kode dalam bahasa tersebut langsung dari dalam notebook. Misalnya, dengan menggunakan kernel R, kalian dapat menjalankan kode R untuk analisis statistik dan visualisasi data. Dengan kernel Julia, dapat memanfaatkan kecepatan tinggi dan efisiensi Julia untuk komputasi ilmiah dan numerik.


Adanya dukungan bahasa ini memberikan fleksibilitas biasa bagi praktisi data dan peneliti yang mungkin perlu bekerja dengan berbagai bahasa pemrograman tergantung pada kebutuhan spesifik proyek. Misalnya, kalian terbiasa dengan R untuk analisis statistik tapi menggunakan Python untuk machine learning atau Julia untuk komputasi yang lebih cepat. Dengan Jupyter Notebook, kalian tidak perlu berpindah alat atau lingkungan kerja, karena semua dapat dilakukan dalam satu platform yang sama.


3. Mudah Dibagikan & Dikolaborasikan

Jupyter Notebook memberikan kemudahan berbagi dan kolaborasi melalui berbagai platform yang mendukung distribusi dan akses notebook secara luas. Sebagai contoh, notebook dapat diunggah ke GitHub, sebuah platform hosting code yang memungkinkan versi kontrol dan kolaborasi proyek. Dengan GitHub, kalian dapat dengan mudah berbagi notebook dengan tim, memberikan akses ke kode, analisis, dan hasil secara transparan.


Selain itu, layanan seperti JupyterHub dan Google Colab memperluas kemampuan kolaboratif Jupyter Notebook. JupyterHub memungkinkan organisasi untuk menyediakan lingkungan Jupyter Notebook yang dapat diakses oleh banyak pengguna, mendukung kolaborasi dalam tim. Google Colab, memungkinkan kolaborasi real-time serupa dengan Google Docs, di mana beberapa pengguna dapat mengedit dan menjalankan kode secara bersamaan dari berbagai perangkat. Layanan cloud seperti ini juga menyediakan akses ke sumber daya komputasi yang kuat tanpa memerlukan perangkat keras lokal yang canggih.


4. Mendukung Cloud Computing

Jupyter Notebook dapat dijalankan pada berbagai platform cloud seperti Amazon AWS, Microsoft Azure, dan Google Cloud Platform, yang menyediakan akses ke sumber daya komputasi dengan skala besar. Dengan menjalankan notebook di cloud, kalian dapat memanfaatkan infrastruktur komputasi yang kuat tanpa perlu investasi besar dalam perangkat keras lokal.


Cloud computing juga menawarkan fleksibilitas untuk menskalakan sumber daya sesuai kebutuhan, misalnya dengan menambahkan lebih banyak CPU atau memori untuk tugas-tugas komputasi intensif. Layanan seperti Google Colab bahkan menyediakan akses gratis ke GPU untuk mempercepat pemrosesan machine learning.


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


Kalian ingin mempelajari semua tools data science dan menjadi praktisi data yang handal? 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 kemampuan kalian! 

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login