Mengenal Streamlit, Tools Favorit Data Scientist

Data Scientist merupakan salah satu profesi yang keberadaannya sangat penting dalam menghasilkan insight yang bermanfaat dalam pengambilan keputusan suatu bisnis atau organisasi. Seorang data scientist dituntut untuk pandai dalam mengoperasikan tools agar pengambilan keputusan yang digunakan bisa tepat guna sesuai dengan peruntukkannya. Tidak heran, jika dalam kenyatannya data scientist kerap mendapatkan gaji besar karena selain dituntut pintar dalam memproses data menjadi suatu informasi yang bermanfaat bagi pemangku kepentingan. 

Data scientist juga dituntut untuk pandai dalam memilah dan memilih tools mana saja yang dapat digunakan dalam menunjang efektivitas pekerjaannya. Misalnya tools Python yang digunakan oleh Data Scientist lebih berfokus pada membangun model machine learning dan deployment suatu data, R digunakan untuk keperluan olah data statistik, dan Pandas yang termasuk dalam library Python yang biasanya digunakan dalam proses manipulasi data dan pengolahan data lebih lanjut.

Jika kamu adalah seorang data scientist yang sedang butuh rekomendasi tools untuk pekerjaan kamu kedepannya, ada salah satu tools yang bisa kamu manfaatkan khususnya dalam hal membuat aplikasi web interaktif. Tools tersebut ialah Streamlit. Streamlit merupakan salah sebuah framework open-source yang memungkinkan para data scientist dan developer untuk dengan mudah membangun aplikasi web interaktif untuk proyek-proyek data science. Nah, kalau kamu penasaran dengan penggunaan Streamlit sebagai tools data science, simak penjelasan lengkapnya yuk sahabat DQLab!

1. Apa itu Streamlit

Streamlit adalah sebuah framework open-source yang digunakan untuk membangun antarmuka pengguna (UI) interaktif untuk aplikasi data science. Framework ini dirancang khusus untuk mempermudah pengembangan aplikasi web dengan menggunakan Python.

Dalam konteks seorang data scientist, Streamlit memungkinkan mereka untuk dengan cepat membuat dan berbagi aplikasi interaktif untuk memvisualisasikan data, menjalankan model machine learning, dan mengeksplorasi hasil analisis data. Dengan Streamlit, Anda dapat dengan mudah membuat antarmuka pengguna yang responsif dan dinamis tanpa perlu menulis banyak kode.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Fitur yang Ada Dalam Streamlit

Beberapa fitur kunci dari Streamlit termasuk:

Simplicity: Streamlit dirancang dengan fokus pada kesederhanaan. Anda dapat membuat aplikasi dengan sedikit kode dan tanpa perlu memiliki pengetahuan mendalam tentang pengembangan web.

Quick Iteration: Streamlit memiliki fitur hot-reloading yang memungkinkan perubahan kode langsung terlihat di browser, sehingga mempercepat iterasi dan eksperimen.

Interactive Widgets: Anda dapat menambahkan widget interaktif seperti tombol, slider, dan dropdown menu untuk mengontrol parameter dan tampilan aplikasi.

Seamless Integration: Streamlit dapat dengan mudah diintegrasikan dengan banyak pustaka Python populer seperti Pandas, Matplotlib, dan Scikit-learn.

Deployment: Anda dapat dengan mudah mendeploy aplikasi Streamlit secara lokal atau di cloud untuk berbagi dengan orang lain.

Dengan menggunakan Streamlit, seorang data scientist dapat membuat aplikasi yang lebih menarik dan berinteraksi dengan pengguna, memudahkan eksplorasi data, dan memperlihatkan hasil analisis mereka dengan cara yang lebih intuitif dan mudah dipahami.

3. Keuntungan Streamlit

Keuntungan dari menggunakan Streamlit antara lain:

Sederhana: Streamlit memudahkan para data scientist untuk membuat aplikasi web interaktif dengan sedikit usaha.

Interaktif: Dengan Streamlit, Anda dapat menambahkan elemen-elemen interaktif seperti tombol, slider, dan input teks untuk memungkinkan pengguna berinteraksi dengan aplikasi Anda.

Pengayaan Data: Anda dapat dengan mudah memvisualisasikan data dan menampilkan hasil analisis Anda secara interaktif.

Integrasi Mudah: Streamlit dapat diintegrasikan dengan berbagai library dan framework populer untuk data science seperti Pandas, Matplotlib, Plotly, dan Scikit-learn.

Deploiment Cepat: Setelah aplikasi Anda dibuat, Streamlit juga menyediakan cara yang mudah untuk mendeploy aplikasi Anda ke berbagai platform.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

4. Contoh Penggunaan Streamlit

Contoh penggunaan Streamlit dapat mencakup pembuatan aplikasi untuk:

• Membuat dashboard interaktif untuk menganalisis data.

• Mendemonstrasikan model machine learning.

• Menyediakan hasil analisis data yang dinamis dan real-time.

• Berbagi hasil eksplorasi data dengan kolaborator atau klien melalui web.

Jadi, Streamlit dapat menjadi alat yang sangat bermanfaat bagi data scientist untuk menyajikan dan berbagi hasil pekerjaan mereka dengan cara yang interaktif dan mudah diakses.

Untuk bisa menjadi Data Scientist, setidaknya kamu harus bisa memiliki pemahaman akan ilmu Data Science. Nah, tidak perlu bingung harus belajar dimana, karena DQLab menyediakan banyak modul yang berkaitan dengan Data Science. 

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: Reyvan Maulid