fbpx
cara menggunakan jupyter notebook

Jupyter Notebook : Pengertian, Fitur, dan Fungsi

15 Maret 2022

Jupyter Notebook adalah aplikasi yang penting dikuasai oleh data scientist. Aplikasi yang diluncurkan pada 2015 ini seringkali big data scientist, terbukti dengan semakin banyaknya kursus dan posisi pekerjaan yang membutuhkan keterampilan ini. Bertugas mengeksplorasi data dan mengubah masalah menjadi sebuah keuntungan, seorang data scientist membutuhkan tool seperti Jupyter Notebook sebagai bantuan. Sebelum masuk dalam cara menggunakan jupyter notebook, sebaiknya pahami dahulu apa sebenarnya Jupyter Notebook serta fitur dan fungsinya? Mari simak informasinya di bawah ini!

Apa itu Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook merupakan singkatan dari tiga bahasa pemrograman, yakni Julia (Ju), Python (Py), dan R. Ia adalah sebuah aplikasi web gratis yang paling banyak dipakai oleh data scientist. Aplikasi ini dipakai untuk membuat dan membagikan dokumen yang memiliki kode, hasil hitungan, visualisasi, dan teks. Ketiga bahasa pemrograman pada Jupyter Notebook sendiri adalah sesuatu yang penting bagi seorang data scientist.

Sederhananya, Jupyter Notebook berfungsi membantu data scientist dalam membuat narasi komputasi. Narasi komputasi sendiri menjelaskan makna dari data di dalamnya dan memberikan insight (wawasan) tentang data tersebut. 

Kemudahan aspek menulis dan berbagi teks maupun kode dalam aplikasi ini juga membuatnya cocok digunakan untuk kolaborasi. Jupyter Notebook membuat kerja sama antara insinyur dan data scientist lebih mudah dan lancar. Aplikasi ini juga memudahkan data scientist melakukan kolaborasi dengan sesama data scientist, data researchers, maupun data engineers lainnya.

8 Fitur di Jupyter Notebook

Cara menggunakan Jupyter Notebook tidaklah susah. Ada sejumlah fitur dalam Jupyter Notebook dengan fungsinya masing-masing yang perlu Anda ketahui sebelumnya. Terdapat sejumlah kolom menu yang perlu diketahui dan dipelajari, di antaranya:

1. File

Fungsi kolom ini adalah membuat notebook baru atau membuka notebook yang sudah dibuat sebelumnya. Mengubah nama notebook yang sudah dibuat bisa dilakukan jika diperlukan. Tersedia juga fitur Save and Checkpoint untuk membuat checkpoint yang akan kembali ke titik terakhir jika terjadi sesuatu yang tidak diinginkan.

2. View

Fungsi kolom ini adalah mengaktifkan atau mematikan tampilan header dan toolbar. Lewat kolom View, Anda juga bisa menyalakan atau mematikan Line Numbers di dalam cells.

3. Edit

Pada kolom ini, Anda bisa melakukan cut, copy, atau paste dari cell yang tersedia. Selain itu, fitur Edit pada Jupyter Notebook juga berfungsi membagi, menyatukan, atau menghapus cell. Anda dapat mengorganisir susunan cell sesuai keinginan pada kolom Edit ini. Khusus untuk item di kolom yang berwarna keabuan, Anda tidak bisa mengaplikasikan edit pada cell tersebut. Jika ingin mengedit atau memperbaikinya, Anda bisa mengubah tipe dari cell yang ingin diedit.

4. Insert

Jika ingin memasukkan cell di atas atau di bawah cell yang dipilih, Anda bisa menggunakan kolom insert.

5. Kernel

Anda bisa mengakses kolom Kernel untuk mengerjakan kernel atau bahasa pemrograman yang berjalan. Anda dapat melakukan restart, reconnect, mematikan, atau mengganti kernel yang dipakai dalam notebook pada kolom ini. Meskipun kolom Kernel jarang dipakai, ada saatnya Anda perlu melakukan debug notebook dan perlu restart kernel untuk melakukannya.

6. Cell

Di dalam kolom ini, Anda dapat menjalankan satu, beberapa, atau bahkan seluruh cell yang tersedia. Mengubah tipe cell yang dipilih juga bisa dilakukan dalam kolom Cell. Kolom ini juga bisa digunakan untuk menghapus output dari cell yang telah dikerjakan. Ini biasanya dilakukan untuk sharing notebook Jupyter Notebook dengan orang lain, sehingga orang lain tersebut bisa menjalankan cell-nya sendiri.

7. Widget

Seperti namanya, kolom Widget Jupyter Notebook berguna menambah atau menghapus widget yang ada. Widget sendiri pada dasarnya merupakan JavaScript yang dipakai untuk membuat konten cell menjadi dinamis. Caranya adalah dengan memanfaatkan Phyton atau Kernel yang lain.

8. Help

Fitur terakhir pada Jupyter Notebook yang perlu Anda ketahui adalah Help. Kolom ini berfungsi saat Anda perlu bantuan atau ingin mempelajari notebook lebih dalam. Berbagai hal seputar keyboard shortcut, UI, sampai referensi materi bisa Anda dapatkan di kolom Help ini. 

Apa Fungsi Jupyter Notebook untuk Data Scientist?

Merupakan standar terbaik dalam mengorganisir data karena kecepatannya, Jupyter Notebook pun bermanfaat dalam membantu menghubungkan topik, teori, data, dan hasil yang Anda miliki. Fungsi utama Jupyter Notebook untuk data scientist adalah merekam penelitian yang dilakukan dalam bentuk dokumen, membagikannya dengan cepat, dan mengeksplorasi data. Penggunaan Jupyter Notebook dalam eksplorasi data memberikan narasi komputasi. Jadi, seorang data scientist bisa menambahkan analisis, hipotesis, dan keputusan pada dokumen tersebut.

Kesimpulan

Aplikasi Jupyter Notebook adalah salah satu open-source tool terkemuka untuk mengembangkan dan mengelola analitik data. Penggunaan Jupyter Notebook memberikan keuntungan, terutama untuk pekerjaan penelitian dan data scientist, di mana fokusnya adalah pada analisis dan eksperimen data, bukan produksi kode. Data scientist dapat menggunakannya sebagai standar terbaik dalam mengorganisir data karena cepat dan bisa diandalkan.

Untuk Anda yang ingin mempelajari cara menggunakan jupyter notebook, Anda bisa mengikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School. Sejumlah kelas mengenai data science yang disediakan oleh Algoritma Data Science School bisa Anda pilih sesuai kebutuhan atau level expertise.

Referensi:

  • realpython – Jupyter Notebook: An Introduction
  • towardsdatascience – Jupyter in VS Code: Pros and Cons
  • nature – Why Jupyter is data scientists’ computational notebook of choice

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Distributed Processing
Apa Itu Data Analysis Expressions?
jadi data scientist
Cara Menjadi Data Scientist Handal
Distributed Processing
Mengenal Apa Itu Distributed Processing

Jupyter Notebook adalah aplikasi yang penting dikuasai oleh data scientist. Aplikasi yang diluncurkan pada 2015 ini seringkali big data scientist, terbukti dengan semakin banyaknya kursus dan posisi pekerjaan yang membutuhkan keterampilan ini. Bertugas mengeksplorasi data dan mengubah masalah menjadi sebuah keuntungan, seorang data scientist membutuhkan tool seperti Jupyter Notebook sebagai bantuan. Sebelum masuk dalam cara menggunakan jupyter notebook, sebaiknya pahami dahulu apa sebenarnya Jupyter Notebook serta fitur dan fungsinya? Mari simak informasinya di bawah ini!

Apa itu Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook merupakan singkatan dari tiga bahasa pemrograman, yakni Julia (Ju), Python (Py), dan R. Ia adalah sebuah aplikasi web gratis yang paling banyak dipakai oleh data scientist. Aplikasi ini dipakai untuk membuat dan membagikan dokumen yang memiliki kode, hasil hitungan, visualisasi, dan teks. Ketiga bahasa pemrograman pada Jupyter Notebook sendiri adalah sesuatu yang penting bagi seorang data scientist.

Sederhananya, Jupyter Notebook berfungsi membantu data scientist dalam membuat narasi komputasi. Narasi komputasi sendiri menjelaskan makna dari data di dalamnya dan memberikan insight (wawasan) tentang data tersebut. 

Kemudahan aspek menulis dan berbagi teks maupun kode dalam aplikasi ini juga membuatnya cocok digunakan untuk kolaborasi. Jupyter Notebook membuat kerja sama antara insinyur dan data scientist lebih mudah dan lancar. Aplikasi ini juga memudahkan data scientist melakukan kolaborasi dengan sesama data scientist, data researchers, maupun data engineers lainnya.

8 Fitur di Jupyter Notebook

Cara menggunakan Jupyter Notebook tidaklah susah. Ada sejumlah fitur dalam Jupyter Notebook dengan fungsinya masing-masing yang perlu Anda ketahui sebelumnya. Terdapat sejumlah kolom menu yang perlu diketahui dan dipelajari, di antaranya:

1. File

Fungsi kolom ini adalah membuat notebook baru atau membuka notebook yang sudah dibuat sebelumnya. Mengubah nama notebook yang sudah dibuat bisa dilakukan jika diperlukan. Tersedia juga fitur Save and Checkpoint untuk membuat checkpoint yang akan kembali ke titik terakhir jika terjadi sesuatu yang tidak diinginkan.

2. View

Fungsi kolom ini adalah mengaktifkan atau mematikan tampilan header dan toolbar. Lewat kolom View, Anda juga bisa menyalakan atau mematikan Line Numbers di dalam cells.

3. Edit

Pada kolom ini, Anda bisa melakukan cut, copy, atau paste dari cell yang tersedia. Selain itu, fitur Edit pada Jupyter Notebook juga berfungsi membagi, menyatukan, atau menghapus cell. Anda dapat mengorganisir susunan cell sesuai keinginan pada kolom Edit ini. Khusus untuk item di kolom yang berwarna keabuan, Anda tidak bisa mengaplikasikan edit pada cell tersebut. Jika ingin mengedit atau memperbaikinya, Anda bisa mengubah tipe dari cell yang ingin diedit.

4. Insert

Jika ingin memasukkan cell di atas atau di bawah cell yang dipilih, Anda bisa menggunakan kolom insert.

5. Kernel

Anda bisa mengakses kolom Kernel untuk mengerjakan kernel atau bahasa pemrograman yang berjalan. Anda dapat melakukan restart, reconnect, mematikan, atau mengganti kernel yang dipakai dalam notebook pada kolom ini. Meskipun kolom Kernel jarang dipakai, ada saatnya Anda perlu melakukan debug notebook dan perlu restart kernel untuk melakukannya.

6. Cell

Di dalam kolom ini, Anda dapat menjalankan satu, beberapa, atau bahkan seluruh cell yang tersedia. Mengubah tipe cell yang dipilih juga bisa dilakukan dalam kolom Cell. Kolom ini juga bisa digunakan untuk menghapus output dari cell yang telah dikerjakan. Ini biasanya dilakukan untuk sharing notebook Jupyter Notebook dengan orang lain, sehingga orang lain tersebut bisa menjalankan cell-nya sendiri.

7. Widget

Seperti namanya, kolom Widget Jupyter Notebook berguna menambah atau menghapus widget yang ada. Widget sendiri pada dasarnya merupakan JavaScript yang dipakai untuk membuat konten cell menjadi dinamis. Caranya adalah dengan memanfaatkan Phyton atau Kernel yang lain.

8. Help

Fitur terakhir pada Jupyter Notebook yang perlu Anda ketahui adalah Help. Kolom ini berfungsi saat Anda perlu bantuan atau ingin mempelajari notebook lebih dalam. Berbagai hal seputar keyboard shortcut, UI, sampai referensi materi bisa Anda dapatkan di kolom Help ini. 

Apa Fungsi Jupyter Notebook untuk Data Scientist?

Merupakan standar terbaik dalam mengorganisir data karena kecepatannya, Jupyter Notebook pun bermanfaat dalam membantu menghubungkan topik, teori, data, dan hasil yang Anda miliki. Fungsi utama Jupyter Notebook untuk data scientist adalah merekam penelitian yang dilakukan dalam bentuk dokumen, membagikannya dengan cepat, dan mengeksplorasi data. Penggunaan Jupyter Notebook dalam eksplorasi data memberikan narasi komputasi. Jadi, seorang data scientist bisa menambahkan analisis, hipotesis, dan keputusan pada dokumen tersebut.

Kesimpulan

Aplikasi Jupyter Notebook adalah salah satu open-source tool terkemuka untuk mengembangkan dan mengelola analitik data. Penggunaan Jupyter Notebook memberikan keuntungan, terutama untuk pekerjaan penelitian dan data scientist, di mana fokusnya adalah pada analisis dan eksperimen data, bukan produksi kode. Data scientist dapat menggunakannya sebagai standar terbaik dalam mengorganisir data karena cepat dan bisa diandalkan.

Untuk Anda yang ingin mempelajari cara menggunakan jupyter notebook, Anda bisa mengikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School. Sejumlah kelas mengenai data science yang disediakan oleh Algoritma Data Science School bisa Anda pilih sesuai kebutuhan atau level expertise.

Referensi:

  • realpython – Jupyter Notebook: An Introduction
  • towardsdatascience – Jupyter in VS Code: Pros and Cons
  • nature – Why Jupyter is data scientists’ computational notebook of choice

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Real Time Processing
Perbedaan Batch Processing dan Real Time Processing
Metode Pengolahan Data
Tipe, Langkah, dan Metode Pengolahan Data
Batch Processing
Mengenal Batch Processing dan Implementasinya