TEBUS HOKI! BELI 1 GRATIS 1
Belajar Data 6 BULAN GRATIS 6 BULAN hanya Rp180K!

0 Hari 11 Jam 23 Menit 11 Detik

Pandas vs Dash pada Tools Data Science

Belajar Data Science di Rumah 29-April-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/60e7f5148742fd5cf2586ca7648f21e9_x_Thumbnail800.jpeg

Data science merupakan disiplin ilmu yang berkaitan dengan analisis, pengolahan, dan interpretasi data untuk mengambil keputusan yang tepat. Sebagai praktisi data, tools data science. Tools data science memungkinkan praktisi data untuk melakukan analisis data yang lebih efektif. Misalnya, dengan menggunakan library seperti Pandas dan NumPy pada Python, Anda dapat melakukan manipulasi data, analisis statistik, dan visualisasi data yang lebih kompleks dan efektif. Adapun contoh dari tools data science yang biasanya digunakan oleh praktisi data yaitu Pandas dan Dash.


Pandas dan Dash adalah dua tools yang populer dalam data science, keduanya memiliki peran yang berbeda namun sama-sama penting dalam analisis data. Pandas adalah library python yang digunakan untuk mengolah data dan menyajikan dalam format yang mudah dibaca dan dimanipulasi. Pandas menyediakan struktur data seperti DataFrame dan Series untuk mengelola data secara efisien. 


Sementara itu, Dash adalah framework python yang digunakan untuk membuat aplikasi web interaktif yang mengolah data secara real-time. Dash memungkinkan kita untuk membuat visualisasi data yang menarik dan interaktif dalam bentuk dashboard. Lantas, apa perbedaan antara kedua tools data science ini, baik Pandas maupun Dash? Konon dua tools berikut didapuk menjadi primadonanya praktisi data berkat efisiensi kinerjanya. Simak artikel selengkapnya berikut ini yuk sahabat DQLab!


1. Apa itu Pandas

Pandas adalah sebuah library di Python yang berlisensi BSD dan open source yang menyediakan struktur data dan analisis data yang mudah digunakan. Pandas biasa digunakan untuk membuat tabel, mengubah dimensi data, mengecek data, dan lain sebagainya. Struktur data dasar pada Pandas dinamakan DataFrame, yang memudahkan kita untuk membaca sebuah file dengan banyak jenis format seperti file .txt, .csv, dan .tsv. Fitur ini akan menjadikannya table dan juga dapat mengolah suatu data dengan menggunakan operasi seperti join, distinct, group by, agregasi, dan teknik lainnya yang terdapat pada SQL. 

 Data Science

Library Pandas memiliki dua tipe struktur data untuk versi terbaru yaitu Series dan Data Frame serta satu deprecated struktur data yaitu Panel (deprecated). Series diibaratkan sebagai array satu dimensi sama halnya dengan numpy array, hanya bedanya mempunyai index dan kita dapat mengontrol index dari setiap elemen tersebut. Sedangkan data frame merupakan array dua dimensi dengan baris dan kolom. Struktur data ini merupakan cara paling standar untuk menyimpan data dalam bentuk tabel/data tabular. Dapat disimpulkan, bahwa Pandas merupakan library analisis data yang diperlukan untuk membersihkan data mentah ke dalam sebuah bentuk yang bisa untuk diolah.


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


2. Apa itu Dash

Dash adalah framework yang dibuat oleh pengembang Plotly untuk membuat aplikasi web interaktif. Dash membantu seorang data scientist membangun aplikasi web analitis tanpa memerlukan pengetahuan pengembangan web tingkat lanjut seperti HTML, CSS, dan JavaScript/ Dash dibangun diatas Plotly.js, react, dan flask dan memiliki banyak fungsi bawaan untuk membuat banyak elemen UI modern seperti dropdown, slider, bagan, dan grafik langsung ke kode Python kita.

Cara instalasi 

Pip install dash

Data Science


3. Perbedaan Pandas vs Dash

Perbedaan utama antara pandas dan Dash adalah bahwa pandas digunakan untuk menganalisis dan memanipulasi data, sedangkan Dash digunakan untuk membangun aplikasi web interaktif yang menampilkan data dalam bentuk visual. Pandas lebih fokus pada analisis data, sementara Dash lebih fokus pada visualisasi data dan pembuatan aplikasi web interaktif.

Data Science

Selain itu, pandas lebih cocok digunakan oleh data analyst atau data scientist yang ingin mengeksplorasi dan menganalisis data, sedangkan Dash lebih cocok digunakan oleh pengembang web yang ingin membangun aplikasi web interaktif yang menampilkan data secara interaktif.


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


4. Pandas vs Dash, Kira-Kira Mana Yang Kamu Pilih?

Pandas dan Dash adalah perangkat lunak yang berbeda dalam data science. Pandas digunakan untuk analisis data dan manipulasi, sementara Dash digunakan untuk membangun aplikasi web interaktif. Meskipun keduanya memiliki tujuan yang berbeda, keduanya dapat digunakan bersama-sama untuk mencapai hasil akhir yang diinginkan dalam pengolahan data dan visualisasi.

Data Science

Baik Pandas maupun Dash dapat digunakan bersama-sama untuk membuat aplikasi web interaktif yang menampilkan data yang dianalisis dan dimanipulasi menggunakan pandas. Misalnya, pengguna dapat menggunakan pandas untuk mengolah dan menganalisis data, dan kemudian menggunakan Dash untuk membangun aplikasi web interaktif yang menampilkan data tersebut dalam format yang mudah dibaca dan dipahami oleh pengguna.


Ingin mengasah skill dan berkarir menjadi data science secara mandiri dan tanpa terikat peraturan, waktu, dan tempat? Apalagi ingin belajar lebih banyak terkait tools-tools yang ada dalam data science? Yuk belajar dengan modul dari DQLab! Modul DQLab disusun oleh expertise yang sudah didesain mulai untuk pemula hingga tingkat lanjut sehingga bisa diakses dan dipelajari oleh siapapun


Kebetulan DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti Python dan SQL, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT & mengutamakan pembelajaran praktik langsung yang dapat diterapkan di dunia nyata. 


Kapan lagi kan belajar data science sambil chat bareng layaknya platform ChatGPT? Dijamin bakalan seru abis. Yuk langsung aja belajar bareng di DQLab yaa! 


Penulis: Reyvan Maulid


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 :