Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Sederetan Tools Data Science untuk Data Deployment

Belajar Data Science di Rumah 04-Agustus-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-05-4-2023-08-04-211519_x_Thumbnail800.jpg

Data science memiliki banyak sekali ragam tools yang bisa dimanfaatkan oleh praktisi data. Adapun setiap tools yang diaplikasikan punya fungsi yang berbeda-beda dalam keseharian pekerjaan seorang praktisi data. Misalnya untuk data modelling, data wrangling, data analysis, dan data deployment. Nah, sebelumnya kalian tahu tidak apa itu data deployment? Data deployment atau deployment data science adalah proses menerapkan model machine learning atau analisis data yang telah dikembangkan dan diuji dalam lingkungan produksi sehingga dapat digunakan dalam skala penuh untuk menyelesaikan masalah nyata. Proses ini melibatkan mempublikasikan model atau hasil analisis ke lingkungan yang dapat diakses oleh pengguna atau sistem lain untuk penggunaan sehari-hari.


Data deployment dalam konteks data science mengacu pada langkah terakhir dalam siklus hidup proyek data science di mana model machine learning atau hasil analisis data yang telah dikembangkan di lingkungan pengembangan kemudian diimplementasikan dan diintegrasikan ke dalam produksi atau lingkungan bisnis. Untuk mengaplikasikan tahapan data deployment ini, praktisi data perlu dan butuh tools tertentu agar semua pekerjaan bisa terselesaikan dengan baik. Misalnya Melakukan maintenance dan pembaruan secara teratur untuk memastikan model tetap relevan dan berfungsi sebagaimana mestinya. Sehingga data deployment merupakan satu tahapan penting dalam proses data science yang tidak boleh dilewatkan. So, apa aja toolsnya? Kamu bisa cek lebih lengkapnya lewat artikel berikut ini ya sahabat DQLab!


1. Docker

Docker adalah platform open-source yang memungkinkan Anda untuk mengemas, mendistribusikan, dan menjalankan aplikasi dalam kontainer. Dalam konteks data science, Docker dapat membantu Anda mengemas model dan lingkungan analisis data Anda sehingga dapat dengan mudah dideploy ke berbagai platform. Penggunaan Docker memudahkan tim untuk bekerja bersama dalam pengembangan dan deployment, karena semua dependensi dan konfigurasi yang dibutuhkan sudah terkemas dalam kontainer.

Data Science

Sumber Gambar: Docker Docs


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


2. Flask

Flask adalah kerangka kerja web Python yang ringan dan mudah digunakan yang sering digunakan dalam data deployment untuk menyajikan model dan hasil analisis data secara online. Dengan Flask, Anda dapat dengan mudah membuat API yang memungkinkan aplikasi lain berinteraksi dengan model machine learning atau fungsi analisis data Anda. Anda dapat mengekspos endpoint API untuk menerima permintaan dari klien dan memberikan hasil prediksi atau analisis kembali.

Data Science

Sumber Gambar: DEV Community


3. TensorFlow Serving

TensorFlow Serving adalah sistem open-source yang dikembangkan oleh tim TensorFlow yang bertujuan untuk menyajikan dan mendeploy model TensorFlow secara efisien di lingkungan produksi. TensorFlow Serving dirancang khusus untuk performa tinggi dalam menyajikan model. Ini menggunakan teknik-teknik seperti server asinkron dan caching untuk meminimalkan latensi dan memaksimalkan throughput saat melayani permintaan prediksi model. Dengan TensorFlow Serving, model-machine learning diisolasi di dalam server. Ini memastikan keamanan dan stabilitas karena satu model tidak dapat mempengaruhi model lainnya jika terjadi masalah.

Data Science

Sumber Gambar: Udacity


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


4. Streamlit

Streamlit adalah alat yang sangat berguna dalam data deployment, terutama jika Anda ingin dengan cepat membuat aplikasi web interaktif untuk menyajikan hasil analisis data dan model machine learning secara langsung. Streamlit memungkinkan Anda dengan mudah membuat aplikasi web interaktif untuk menampilkan data dan visualisasi yang dihasilkan dari analisis data atau model machine learning. Anda dapat menambahkan widget seperti slider, tombol, dan dropdown untuk memungkinkan pengguna berinteraksi dengan data secara langsung. Streamlit juga dapat digunakan untuk analisis teks, di mana Anda dapat menyajikan ringkasan teks, word cloud, atau analisis sentimen melalui aplikasi web.

Data Science

Sumber Gambar: Streamlit Blog


Dengan melakukan dan menerapkan implementasi tools data science untuk data deployment tentunya kamu juga bisa lho sahabat DQLab untuk belajar secara langsung soal data science dan mengaplikasikan langsung ilmunya setelah belajar! 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




Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login