Mengenal Apa Itu Streamlit, Tools Data Scientist

Dalam dunia data science, salah satu tantangan besar adalah menyajikan hasil analisis data secara interaktif dan mudah dipahami oleh semua pihak. Di sinilah peran Streamlit, sebuah tools yang dirancang untuk membantu data scientist membuat aplikasi web berbasis data dengan cepat dan efisien.

Artikel ini akan membahas apa itu Streamlit, manfaatnya, serta bagaimana penggunaannya dalam dunia data science.

Apa Itu Streamlit?

Streamlit adalah framework open-source berbasis Python yang memungkinkan pengguna membuat aplikasi web interaktif untuk menampilkan data, model, atau visualisasi dengan mudah.

Tools ini sangat populer di kalangan data scientist karena kemudahannya dalam penggunaan dan integrasinya dengan berbagai library Python seperti Pandas, NumPy, dan juga Matplotlib.

Berbeda dengan framework web tradisional seperti Flask atau Django, Streamlit fokus pada kecepatan pengembangan aplikasi tanpa perlu banyak pengaturan. Dengan beberapa baris kode, Anda sudah bisa memiliki aplikasi berbasis data yang fungsional.

Keunggulan Streamlit

1. Mudah Digunakan

Streamlit dirancang untuk memudahkan data scientist yang mungkin tidak memiliki latar belakang pemrograman web. Dengan sintaksis sederhana, Anda dapat membuat aplikasi hanya dengan menggunakan Python.

2. Cepat dan Interaktif

Aplikasi yang dibuat dengan Streamlit sangat responsif dan juga mendukung pembaruan secara real-time. Anda dapat membuat slider, tombol, dan input lainnya untuk interaksi pengguna tanpa harus menulis kode JavaScript.

3. Integrasi dengan Library Data Science

Streamlit kompatibel dengan library populer seperti Scikit-learn, TensorFlow, Seaborn, hingga Plotly. Hal ini memudahkan Anda untuk langsung menggunakan model dan visualisasi yang sudah dibuat sebelumnya.

4. Open-Source dan Gratis

Sebagai framework open-source, Streamlit dapat digunakan secara gratis oleh siapa saja. Ini memberikan fleksibilitas lebih, terutama bagi individu atau tim kecil yang ingin membuat prototipe aplikasi data science.

Contoh Penggunaan Streamlit

1. Dashboard Analisis Data

Streamlit dapat digunakan untuk membuat dashboard yang menampilkan hasil analisis data secara interaktif. Misalnya, Anda dapat menampilkan grafik penjualan, tren pasar, atau data demografi dengan mudah.

2. Visualisasi Model Machine Learning

Jika Anda ingin mempresentasikan hasil prediksi dari model machine learning, Streamlit dapat membantu menampilkan hasil secara visual. Anda juga bahkan bisa menambahkan input untuk mengubah parameter model secara langsung.

3. Prototipe Cepat

Streamlit ini sangat ideal sekali untuk membuat prototipe aplikasi berbasis data. Misalnya, Anda dapat membuat aplikasi sederhana untuk menguji hipotesis atau ide sebelum mengembangkan versi yang lebih kompleks lagi.

Cara Menggunakan Streamlit

Untuk memulai dengan Streamlit, langkah-langkahnya cukup sederhana:

1. Install Streamlit

Gunakan pip untuk menginstal Streamlit:

pip install streamlit

2. Tulis Kode Python Anda

Berikut adalah contoh kode sederhana untuk membuat aplikasi Streamlit:

import streamlit as st

import pandas as pd

st.title("Aplikasi Data Sederhana")

data = {'Nama': ['Ayu', 'Budi', 'Citra'], 'Nilai': [85, 90, 78]} df = pd.DataFrame(data)

st.write("Berikut adalah data nilai siswa:") st.dataframe(df)

3. Jalankan Aplikasi

Jalankan aplikasi dengan perintah:

streamlit run nama_file.py

Aplikasi Anda akan langsung berjalan di browser!

Mengapa Data Scientist Harus Menggunakan Streamlit?

Streamlit memungkinkan data scientist untuk menjembatani hasil analisis data dengan pengguna non-teknis. Dengan aplikasi yang interaktif, kolaborasi antar tim menjadi lebih mudah dan efektif. Selain itu, kemudahan penggunaannya memungkinkan data scientist untuk lebih fokus pada analisis daripada pengembangan aplikasi web.

Streamlit adalah tools revolusioner bagi data scientist yang ingin membuat aplikasi berbasis data dengan cepat dan mudah. Dengan fitur yang interaktif, integrasi dengan library populer, dan sintaksis yang sederhana, Streamlit menjadi solusi ideal untuk menyajikan hasil analisis data dalam bentuk yang menarik dan mudah dipahami.

Jika Anda ingin mendalami penggunaan tools seperti Streamlit dan berbagai teknologi data lainnya, pertimbangkan untuk bergabung di jurusan Data Science di Cakrawala University.

Dengan kurikulum yang terkini dan didukung oleh dosen berpengalaman, Anda akan dipersiapkan menjadi ahli data yang siap menghadapi tantangan di era digital. Daftarkan diri Anda sekarang dan raih masa depan gemilang!