Jupyter: Struktur, Fitur, & Fungsinya untuk Data Scientist
Farijihan Putri
•
11 October 2024
•
2250
Jupyter sering menjadi bahan obrolan seru di kalangan data scientist, tapi pernah nggak kamu merasa bingung dengan semua fitur dan strukturnya?
Mungkin Warga Bimbingan penasaran, kenapa sih Jupyter ini jadi favorit banyak orang dalam dunia data?
Nah, jangan khawatir, MinDi akan ngebahas tuntas tentang struktur, fitur, dan fungsi Jupyter yang bikin para data scientist betah banget pakai platform ini. Yuk, simak terus biar nggak ketinggalan info pentingnya!
Apa Itu Jupyter?
Jupyter Notebook merupakan aplikasi web open source yang memungkinkan kamu untuk membuat dan membagikan dokumen berisi kode langsung, persamaan, visualisasi, dan teks deskriptif.
Tim Project Jupyter secara aktif mengelola dan mengembangkan fitur-fitur Jupyter Notebook agar tetap relevan dan mudah kamu gunakan.
Mereka memastikan kamu dapat melakukan kolaborasi dan dokumentasi dalam proyek data science dengan lebih sederhana dan terorganisir.
Bayangkan ini, kamu sedang mengerjakan proyek analisis data, dan ingin menjelaskan prosesnya secara detail dengan visualisasi yang menarik.
Jupyter Notebook hadir sebagai solusi praktis. Kamu tinggal menulis kode, menjalankannya, lalu menambahkan penjelasan atau grafik untuk membuat analisismu lebih mudah dipahami.
Nggak perlu ribet bolak-balik antara coding dan penulisan laporan, semuanya ada dalam satu tempat. Menarik banget, kan?
Struktur Utama Jupyter
Sebelum MinDi lebih jauh jelasin Jupyter, penting banget buat tahu dulu nih struktur utamanya.
Ibarat sebuah rumah, Jupyter punya fondasi dan ruangan-ruangan yang membuatnya nyaman dan efisien digunakan para data scientist.
Nah, apa saja sih elemen utama yang membuat Jupyter begitu powerful? Yuk, kenalan 3 struktur utamanya!
1. Front-End Notebook
Nah, ini adalah bagian dari Jupyter yang paling sering kamu lihat dan gunakan.
Front-End Notebook adalah tampilan antarmuka di mana kamu menulis dan menjalankan kode, membuat visualisasi, atau menambahkan catatan.
Bayangkan saja sebagai kanvas interaktif yang siap menerima segala jenis kode dan teks yang ingin kamu tuangkan.
Kamu bisa langsung melihat hasil dari kode yang dijalankan di layar yang sama, jadi nggak perlu repot bolak-balik!
2. Jupyter Server
Di balik layar, ada Jupyter Server yang menjalankan semua proses agar notebook kamu bisa berjalan dengan lancar. Ibaratnya, ini adalah mesin penggerak yang menjaga agar semua file, koneksi, dan data tetap aman.
Server ini memungkinkan kamu untuk mengakses dan mengatur notebook kamu dari mana saja, selama ada akses internet. Server inilah yang memastikan pengalaman kamu tetap mulus saat mengolah data!
3. Protokol Kernel
Nah, ini bagian yang mungkin jarang kamu sadari, tapi super penting. Protokol Kernel adalah jembatan komunikasi antara Front-End Notebook dan Jupyter Server.
Kernel ini yang bertugas untuk menjalankan kode yang kamu tulis di notebook.
Misalnya, kalau kamu pakai Python, kernel Python akan memastikan setiap baris kode dieksekusi dengan benar dan hasilnya langsung muncul di layar.
Tanpa protokol ini, Jupyter nggak akan bisa berfungsi sebaik yang Warga Bimbingan kenal!
Baca Juga: Langkah-Langkah Belajar Data Science Pemula 2025, Lengkap!
8 Fitur Utama Jupyter
Sumber: Freepik
Warga Bimbingan udah nggak sabar banget nih buat pakai Jupyter? Ada baiknya kamu kenali dulu beberapa fitur utama yang bikin platform ini begitu digemari oleh para data scientist.
Ibaratnya, Jupyter itu punya berbagai "alat" yang memudahkan kamu dalam mengolah data dan membuat analisis menjadi lebih menarik. Penasaran apa saja fitur-fiturnya? Yuk, kepoin sekarang juga!
1. File
Fitur ini adalah gerbang utama untuk semua proyek kamu. Di sini, kamu bisa membuat notebook baru, membuka file yang sudah ada, menyimpan pekerjaanmu, atau mengatur struktur folder.
Mau simpan hasil analisismu atau buat folder baru untuk proyek berikutnya? Semua bisa kamu lakukan dari menu File ini, jadi nggak perlu bingung cari-cari file lagi!
2. View
Kadang, tampilannya perlu disesuaikan supaya kamu lebih nyaman bekerja. Di sinilah fitur View berperan.
Kamu bisa mengatur tampilan toolbar, menampilkan atau menyembunyikan sel, bahkan mengaktifkan mode fullscreen supaya lebih fokus. Mau tampilan yang lebih bersih atau penuh dengan tools? Tinggal atur di sini!
3. Edit
Sering typo atau salah tulis kode? Tenang, fitur Edit siap membantu. Dengan fitur ini, kamu bisa melakukan undo, redo, cut, copy, dan paste dengan mudah.
Ibaratnya, Edit adalah fitur "penyelamat" saat kamu butuh perbaikan cepat di dalam notebook.
4. Insert
Mau menambahkan kode baru atau sekadar menulis catatan tambahan di notebook? Fitur Insert memungkinkan kamu untuk menambah sel kode atau markdown dengan cepat.
Kalau ada ide baru atau penjelasan tambahan, kamu bisa langsung menyisipkannya tanpa ribet!
5. Kernel
Kernel ini semacam "otak" di balik Jupyter. Kamu bisa mengontrol jalannya kode.
Apakah ingin menjalankan semuanya dari awal, menghentikan proses yang berjalan, atau bahkan me-restart kernel kalau terjadi error. Jadi, fitur Kernel ini yang memastikan semua kode kamu berjalan sesuai rencana.
6. Cell
Kalau Jupyter adalah buku catatan digital, maka Cell adalah lembaran-lembarannya. Kamu bisa memilih untuk menulis kode atau markdown di dalam cell ini.
Dengan cell, kamu bisa memecah kode menjadi bagian-bagian kecil sehingga lebih mudah diatur dan dipahami. Tinggal run per cell, dan hasilnya langsung terlihat di bawahnya!
7. Widget
Nah, buat kamu yang suka membuat tampilan interaktif, Widget adalah fitur yang wajib dicoba.
Dengan Widget, kamu bisa menambahkan elemen interaktif seperti slider, tombol, atau kotak teks ke dalam notebook. Hasil analisismu bisa lebih interaktif dan menarik untuk dilihat.
8. Help
Terakhir, kalau kamu merasa kebingungan dengan suatu fitur atau butuh referensi tentang suatu library, fitur Help siap membantu.
Di fitur help, kamu bisa mengakses dokumentasi resmi dan panduan penggunaan Jupyter. Kalau ada yang bikin pusing, tinggal cek Help dan temukan solusinya!
Apa Fungsi Penting Jupyter untuk Data Scientist?
Sumber: Freepik
Jupyter punya peran penting dalam keseharian seorang data scientist, terutama dalam mengolah dan menganalisis data.
Dengan Jupyter, kamu bisa menjalankan kode secara langsung dan melihat hasilnya di tempat yang sama. Kemudahan ini membuat eksperimen menjadi lebih efisien.
Warga Bimbingan gak perlu lagi bolak-balik antara menulis kode dan memeriksa hasil di tempat terpisah.
Kondisi ini membuat Jupyter menjadi pilihan ideal untuk eksplorasi data, visualisasi, serta uji coba model machine learning. Semua proses ini bisa kamu lakukan dalam satu alur yang rapi dan terstruktur.
Selain itu, Jupyter juga sangat berguna untuk membuat laporan dan dokumentasi. Kamu bisa menyisipkan penjelasan teks, grafik, hingga kode dalam satu notebook, menjadikannya mudah dipahami oleh orang lain.
Bisa dibilang, ini penting banget saat kamu perlu mempresentasikan hasil analisis kepada tim atau klien.
Fitur ini memungkinkan data scientist untuk fokus pada angka dan grafik, serta menceritakan cerita di balik data dengan lebih menarik dan jelas. Gak cuma efisien, Jupyter juga bikin hasil analisis lebih komunikatif!
Baca Juga: 3 Metode Pengolahan Data & Tools, Data Scientist Wajib Tahu
Ingin Menjadi Data Scientist yang Handal?
Ingin meningkatkan skill data science kamu ke level berikutnya? Yuk, gabung di Bootcamp Data Science di dibimbing.id!
Dalam program ini, kamu akan belajar bareng mentor berpengalaman dengan silabus terlengkap yang siap bikin kamu menguasai dunia data.
Plus, kamu akan dapat kesempatan praktek nyata untuk mengisi portfolio yang menarik perhatian perekrut.
Selain itu, ada keuntungan gratis mengulang kelas kalau kamu butuh pemahaman lebih.
dibimbing.id juga punya lebih dari 700+ hiring partner untuk membantu penyaluran kerja, dan 90% alumni berhasil mendapatkan pekerjaan!
Kalo ada pertanyaan kayak, "Gimana sih proses belajarnya?" atau "Apa aja yang bakal dipelajari?", jangan ragu konsultasi gratis di sini. dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi!
Referensi
Tags