4 Alasan Utama SQL Jadi Tool Utama Data Science
Dalam dunia Data Science, kita tidak hanya akan mempelajari tentang teori, namun juga praktik langsung secara teknis. Teori yang dipelajari akan digunakan sebagai dasar dan pedoman saat kita melakukan praktik langsung menggunakan data real. Sehingga untuk bisa menguasai ilmu ini dengan baik, kita dituntut untuk memiliki kemampuan dalam menguasai berbagai bahasa pemrograman, seperti R, Python, dan SQL.
SQL (Structured Query Language) memegang peran penting sebagai salah satu tool yang paling serbaguna dan kuat. Berbicara SQL, maka ini tidak akan jauh-jauh dari database. Hampir semua perusahaan menyimpan datanya di dalam database.
Meskipun mungkin terlihat sederhana, SQL memiliki kemampuan untuk mengekstrak, mengelola, dan menganalisis data dengan efisiensi tinggi. Dalam artikel ini akan dibahas empat alasan utama mengapa SQL menjadi salah satu tool yang tak tergantikan dalam Data Science. Simak penjelasannya!
1. Kemampuan Query yang Kuat dan Fleksibel
SQL memungkinkan pengguna untuk melakukan berbagai operasi manipulasi data, seperti filtering (penyaringan), grouping (pengelompokan), sorting (pengurutan), serta join table (penggabungan data dari berbagai tabel atau sumber data). Dengan kemampuan query yang kuat, pengguna dapat menulis perintah SQL yang kompleks untuk mengekstrak data dengan presisi tinggi sesuai dengan kebutuhan analisis yang dibutuhkan.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Skalabilitas dan Kinerja yang Patut Diacungi Jempol
SQL memang dirancang untuk menangani volume data yang berukuran besar (big data) dengan efisiensi tinggi. Database yang dioptimalkan dengan baik bisa digunakan untuk mengeksekusi query SQL pada jutaan baris data dengan cepat dan tanpa gangguan. Selain itu, penggunaan indeks juga bisa membuat SQL mempercepat proses pencarian dan pengambilan data dengan meminimalkan jumlah baris yang harus dipindai.
3. Integrasi yang Luas dengan Sistem Data
SQL dapat digunakan dengan berbagai Database Management System (DBMS), seperti MySQL, PostgreSQL, SQL Server, dan Oracle. Sehingga hal ini akan mempermudah pengguna untuk bekerja dengan data dari berbagai sumber dengan mudah. SQL juga telah terintegrasi dengan baik dengan berbagai tools analisis data lainnya, seperti Python, R, dan Excel.
Sehingga pengguna dapat dengan mudah untuk mengaplikasikan skill SQL mereka untuk mempersiapkan data sebelum menganalisisnya lebih lanjut.
4. Konsistensi dan Standar Industri
SQL merupakan bahasa standar yang digunakan dalam industri untuk mengelola dan menganalisis data, sehingga memudahkan kolaborasi antar praktisi data. Ini juga bertujuan untuk memastikan konsistensi dalam pemahaman dan pelaksanaan tugas.
Selain itu, ketersediaan training atau course serta sumber belajar SQL yang luas membuat tool ini menjadi tool yang mudah dipelajari dan diakses oleh berbagai kalangan, mulai dari beginner hingga profesional yang telah berpengalaman dalam bidang data.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
SQL menjadi pondasi yang kokoh dalam ilmu Data Science. Kemampuannya untuk menangani data dalam skala besar dengan efisiensi tinggi, serta integrasinya yang mudah dengan alat analisis data lainnya, membuatnya menjadi tool yang tak tergantikan bagi para praktisi data yang berusaha untuk menemukan insight berharga dari dataset yang kompleks. Untuk memulai proses belajar Data Science, kamu bisa memulai proses belajar Data Science bersama DQLab.
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 : Gifa Delyani Nursyafitri