5 Alternatif IDE Notebook Pengganti Jupyter Notebook untuk Data Science

Dalam menghadapi kompleksitas tugas seorang  data analyst atau data scientist, Jupyter Notebook telah lama menjadi salah satu IDE Notebook yang paling populer dan banyak digemari. Meskipun begitu, setiap proyek dan profesional memiliki kebutuhan uniknya sendiri. Dalam artikel ini, mari kita menjelajahi dunia IDE notebook dan mengintip lima alternatif cemerlang yang dapat menjadi pengganti sepadan untuk Jupyter Notebook. Dari kemampuan pengelolaan proyek yang ditingkatkan hingga tata letak yang lebih intuitif, sehingga pilihan-pilihan ini menjanjikan pengalaman analisis data yang lebih variatif dan efisien.

Apa itu IDE Notebook

Sebelum kita mendalami lebih lanjut dunia IDE notebook pengganti Jupyter, ada baiknya kita memahami apa sebenarnya yang dimaksud dengan "IDE Notebook". IDE (Integrated Development Environment) Notebook merupakan lingkungan atau ekosistem interaktif yang menggabungkan elemen-elemen penting dari penulisan kode, dokumentasi, dan visualisasi data dalam satu tampilan. IDE Notebook menjadi sangat penting dalam analisis data modern, karena memungkinkan para profesional data untuk mengembangkan, mendokumentasikan, dan berbagi solusi analitis mereka dengan lebih efisien.

Selain itu, IDE Notebook memberikan keunggulan tambahan dalam bentuk kemudahan berkolaborasi, memungkinkan para profesional data, analis, dan pengembang untuk bekerja bersama dalam proyek-proyek yang kompleks. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi alternatif-alternatif menarik untuk IDE Notebook, yang mungkin saja menjadi pilihan terbaik sesuai dengan kebutuhan analisis data anda. Mari kita mulai perjalanan ini dan temukan alat yang paling sesuai dengan gaya kerja dan proyek Anda!

Spyder

Spyder merupakan notebook yang bersifat open-source yang dikembangkan untuk melakukan pengkodean Python. IDE ini dilengkapi dengan beragam alat pengeditan, debugging, dan pembuatan profil tingkat lanjut yang secara signifikan mempermudah dan meningkatkan efisiensi pengkodean Python.

Salah satu fitur unggulan adalah editor yang menyediakan fungsionalitas pelengkapan otomatis, penyorotan sintaks, pemisahan tampilan horizontal dan vertikal, dan alat efisiensi pengkodean lainnya. Ini semua membantu membuat pengalaman coding dan debugging projek kita menjadi jauh lebih mudah dan lebih dapat disesuaikan. Kelebihan lainnya, Spyder juga memiliki fitur-fitur canggih seperti penjelajah variabel, yang memungkinkan Anda melihat variabel yang telah anda buat dengan kode anda, dan eksplorasi grafik/plot yang mudah digunakan dan dapat dengan mudah dalam menyimpan plot yang telah dibuat. Spyder juga menawarkan plugin tambahan yang memperluas fungsionalitas perangkat lunak, termasuk notebook, terminal, dan testing. 

Di sisi lain, yang menjadi kekurangan dari IDE ini adalah keterbatasan bahasa pemrograman yang digunakan yang menjadikan IDE ini hanya bisa menggunakan bahasa pemrograman Python.

Google Collaboratory

Google Colaboratory adalah IDE notebook berbasis cloud milik Google. IDE yang kerap disapa Google Colab ini terintegrasi dengan berbagai rangkaian produk Google lainnya dan  penggunaan IDE ini dapat dengan mudah digunakan jika pengguna telah memiliki akun Google. Karena IDE ini memiliki integrasi dengan produk Google lainnya,  pengguna dapat dengan mudah dalam mengimpor data ke notebook Colab dari akun Google Drive dan dari sumber lain seperti Github.

Google Colab juga sangat populer di komunitas Machine learning dan memungkinkan pengguna memanfaatkan perangkat keras cloud Google, termasuk GPU dan TPU, untuk menjalankan kode machine learning terlepas dari seberapa kuat komputer Anda. Anda juga dapat berbagi project dengan orang lain, mirip dengan file dokumen Google, sehingga memudahkan pengguna berbagi pekerjaan. Ini juga mendukung lebih dari 40 bahasa pemrograman, termasuk Python, R, dan Scala.

Namun, terdapat beberapa kendala yang perlu diperhatikan saat menggunakan Google Colab. Kehilangan koneksi internet atau membiarkan sesi berjalan terlalu lama dapat menyebabkan kehilangan progres pekerjaan dan memaksa pengguna untuk menjalankan ulang notebook, terutama jika sedang melatih model Machine Learning atau kecerdasan buatan yang memakan waktu. Selain itu, sumber daya perangkat yang disediakan, seperti GPU dan TPU, juga terbatas sehingga tidak dapat mengerjakan projek-projek yang bersifat sangat komplek.

Deepnote

Deepnote merupakan platform berbasis cloud yang mengadaptasi lingkungan notebook Jupyter. Dirancang khusus untuk memfasilitasi kolaborasi yang efektif secara gratis yang memungkinkan pengguna dapat mengerjakan project lebih efisien. Jika anda lebih suka bekerja secara tim, Deepnote juga memungkinkan anda untuk berkolaborasi dengan rekan satu tim dengan mudah dan secara real-time yang artinya dalam satu notebook dapat dikerjakan oleh 1 atau lebih pengguna secara bersamaan.

Platform ini menawarkan beragam integrasi data yang bervariatif dengan opsi seperti melakukan “query” SQL, yang memudahkan proses manipulasi data. Selain itu, fitur plot yang interaktif dan otomatis memudahkan pengguna dalam melakukan proses EDA (Exploratory Data Analysis). Namun, layaknya IDE berbasis cloud lainnya, akses internet menjadi hal yang penting dalam menjalankan platform ini. Selain itu, batasan penyimpanan dan keterbatasan fitur premium juga menjadi hal yang perlu diperhatikan dalam memilih IDE ini sebagai IDE utama anda.

Apache Zeppelin

Sama dengan IDE Google Collab dan Deepnote, Apache Zeppelin merupakan notebook berbasis web untuk melakukan analisis data interaktif dan kolaboratif di browser. Yang membedakan adalah dari fungsionalitas dari notebook ini, yaitu diperuntukkan untuk melakukan analisis pada yang data besar atau big data. Menurut beberapa review, Zeppelin memiliki bentuk antarmuka interaktif yang mudah dipahami oleh pemula.

Dikarenakan mendukung ekosistem Big Data,  platform ini menyediakan konektivitas yang kuat dengan berbagai teknologi Big Data seperti Hadoop, Spark, dan Flink. Hal ini memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis data pada skala besar dengan mudah dan fleksibel. Namun, bentuk pengelolaan projek yang lebih kompleks menjadi kekurangan dari platform IDE ini, serta minimnya komunitas dan dukungan sumberdaya pembelajaran menjadi hal yang perlu diperhatikan ketika anda ingin beralih menggunakan platform IDE ini. 

Kaggle

Kaggle sendiri merupakan platform komunitas bagi pegiat data dan analytics. Di sisi lain, Kaggle juga menyediakan platform IDE Notebook berbasis cloud yang digunakan oleh pengguna sebagai sarana pembelajaran di bidang data. Dengan adanya komunitas yang besar dan kompetisi data yang kompetitif menjadikan IDE Notebook ini menjadi platform yang disarankan bagi pemula. Selain itu, pembelajaran yang disediakan juga menjadi fitur penting bagi pemula yang ingin belajar lebih dalam terkait bidang data.

Walau memiliki komunitas dan pembelajaran yang besar, IDE ini tidak mendukung adanya pengerjaan kolaboratif dan projek dengan skala besar. Sehingga, platform ini memiliki banyak kekurangan bagi pegiat data professional.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kami telah menggali lima alternatif IDE notebook yang dapat menjadi pengganti Jupyter Notebook untuk para profesional data science. Masing-masing platform, termasuk Deepnote, Apache Zeppelin, dan Kaggle, menawarkan kelebihan uniknya sendiri, mulai dari kolaborasi tim yang efektif hingga integrasi yang kuat dengan ekosistem Big Data. Berikut kami coba rangkum kelebihan dan kekurangan masing-masing IDE secara singkat:

Dengan memahami keunggulan dan kelemahan masing-masing platform, kalian dapat memilih alat yang paling sesuai dengan kebutuhan dan preferensi yang dibutuhkan. Dengan mengeksplorasi opsi-alternatif ini, para profesional data dapat memaksimalkan produktivitas dan efisiensi mereka dalam menangani tugas analisis data yang kompleks. Terlepas dari pilihan yang anda pilih, penting untuk terus belajar dan beradaptasi dengan perkembangan terbaru dalam industri analisis data untuk tetap kompetitif dan efektif dalam pekerjaan Anda.

Jika kalian tertarik untuk mengenali lebih dalam mengenai hal-hal keren dibidang data science dan berminat untuk menjadi #JadiTalentaData selanjutnya, kalian bisa bergabung bersama Algoritma Data Science School dengan penawaran rangkaian program dan kurikulum yang dapat membantu anda memahami seluruh aspek dan elemen di dunia data. Tunggu apalagi, mari bergabung bersama Algoritma sekarang!

Faiq Azmi Nurfaizi