SUPER 6.6 SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 120K!

0 Hari 4 Jam 29 Menit 59 Detik

5 Istilah Python untuk Persiapan Karir Ahli Data

Belajar Data Science di Rumah 16-Juni-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/47e4b045-0575-45f1-803e-0295ddd28582-2023-06-16-113324_x_Thumbnail800.jpeg

Python adalah bahasa pemrograman yang sangat penting untuk dipelajari jika kalian tertarik untuk menjadi praktisi data. Dalam era digital yang semakin berkembang, data menjadi aspek yang semakin diperhitungkan dalam pengambilan keputusan. Sehingga tidak mengherankan jika perusahaan semakin membutuhkan praktisi data dengan kemampuan Python yang kuat. Dengan ini, proses pengolahan data menjadi lebih efisien dan akurat.


Oleh karena itu, untuk mempersiapkan karir sebagai praktisi data yang sukses, penting bagi kalian untuk mulai memahami istilah-istilah penting yang terkait dengan Python. Beberapa di antaranya seperti ETL, data pipeline, hingga cloud computing. Setiap istilah tersebut memiliki tahapannya masing-masing. Masih terdengar asing? Cari tahu penjelasannya di sini!


1. Extract, Transform, Load (ETL)

Python

Sumber gambar: https://www.tatvasoft.com

Extract, Transform, Load (ETL) adalah proses yang umum dilakukan dalam pengolahan data. ETL digunakan untuk mengekstrak data dari berbagai sumber, melakukan transformasi pada data tersebut sesuai kebutuhan, dan memuatnya ke sistem penyimpanan atau database yang relevan. Berikut penjelasan lebih detail pada masing-masing tahapan.

  • Extract: Tahap ekstraksi melibatkan pengambilan data dari berbagai sumber yang mungkin memiliki format, struktur, atau lokasi yang berbeda. Sumber data ini dapat berupa database, file teks, API, sistem eksternal, atau sumber data lainnya. Dalam tahap ini, Python dapat digunakan untuk melakukan ekstraksi data dengan menggunakan library seperti pandas, SQLalchemy, atau library khusus lainnya yang mendukung sumber data yang digunakan.

  • Transform: Tahap transformasi melibatkan cleaning, normalisasi, dan pengubahan struktur data agar sesuai dengan kebutuhan dan format yang diinginkan. Transformasi ini dapat berupa filterisasi, pemisahan kolom, penggabungan data, perhitungan statistik, penghilangan data duplikat, atau manipulasi lainnya. Python dilengkapi library seperti Pandas dan NumPy dapat digunakan untuk melakukan transformasi data dengan mudah dan efisien.

  • Load: Tahap load melibatkan proses input data yang telah diekstrak dan diubah ke dalam sistem penyimpanan yang relevan. Seperti database, data warehouse, atau sistem penyimpanan lainnya. Python dapat digunakan untuk memuat data ke dalam basis data dengan menggunakan library seperti SQLalchemy atau Apache Spark untuk memuat data ke dalam lingkungan pengolahan data yang lebih besar.


2. Data Pipeline

Python

Sumber gambar: https://estuary.dev

Data pipeline adalah serangkaian langkah atau proses yang menghubungkan dan mengelola aliran data dari sumber ke tujuan akhir. Data pipeline digunakan untuk mentransformasi, memproses, dan memindahkan data secara sistematis dan otomatis. Biasanya, data pipeline terdiri dari beberapa tahapan. Termasuk ekstraksi data, transformasi, validasi, dan muatan ke sistem penyimpanan atau tujuan akhir.


Python dapat berperan penting dalam implementasi dan pengelolaan data pipeline dengan menggunakan berbagai library yang tersedia. Berikut beberapa peran Python pada data pipeline:

  • Ekstraksi Data: Python dapat digunakan untuk mengekstrak data dari berbagai sumber. Seperti database, file teks, API, atau sistem eksternal. Dengan menggunakan library seperti pandas, SQLalchemy, atau library API khusus, Python dapat membantu dalam membaca data dari sumber tersebut.

  • Otomatisasi: Python juga sangat berguna dalam mengotomatiskan proses data pipeline. Dengan menggunakan Apache Airflow, seorang data engineer dapat menjadwalkan dan mengelola alur kerja data secara otomatis. Python memungkinkan pengguna untuk mengatur dan menjalankan tugas-tugas sesuai jadwal atau berdasarkan kondisi tertentu.

  • Logging dan Monitoring: Python dapat digunakan untuk membuat log dan melakukan pemantauan pada data pipeline. Dengan menggunakan library logging bawaan Python atau pihak ketiga, seorang data engineer dapat mencatat kegiatan dan kesalahan serta memantau kinerja dan statusnya.


Baca juga : Tips Coding Python Sederhana untuk Pemula


3. Data Warehouse

Python

Sumber gambar: https://corporatefinanceinstitute.com

Data warehouse adalah sebuah sistem penyimpanan data yang dirancang khusus untuk menyimpan dan mengelola data dalam skala besar dari berbagai sumber yang berbeda. Data warehouse menggabungkan data dari sumber yang beragam ke dalam satu lokasi sentral yang terstruktur, sehingga memudahkan analisis dan pelaporan data.


Python dapat berperan dalam beberapa aspek terkait data warehouse, antara lain:

  • Pengelolaan Metadata: Python dapat digunakan untuk mengelola metadata dalam data warehouse. Metadata adalah informasi tentang struktur, definisi, dan hubungan antara data dalam data warehouse. Python dapat membantu dalam membuat, mengupdate, atau mengelola metadata dengan menggunakan library seperti SQLAlchemy atau library pemrosesan metadata lainnya.

  • Analisis Data: Python dengan library seperti pandas, NumPy, atau library visualisasi data lainnya dapat digunakan untuk melakukan analisis data di dalam data warehouse. Data warehouse menyimpan data dalam format yang siap untuk dianalisis, dan Python menjadi tools yang kuat untuk mengambil, memproses, dan menganalisis data tersebut.

  • Automatisasi: Python dapat digunakan untuk mengotomatiskan proses di sekitar data warehouse. Dengan menggunakan library seperti Apache Airflow, Python memungkinkan pengguna untuk menjadwalkan dan mengelola alur kerja pengolahan data, transformasi, dan muatan data ke dalam data warehouse secara otomatis.


4. Cloud Computing

Python

Sumber gambar: https://techarbiters.com

Cloud computing adalah model pengiriman layanan melalui internet yang memungkinkan akses, penyimpanan, dan pemrosesan sumber daya komputasi secara fleksibel dan scalable. Dalam cloud computing, sumber daya komputasi seperti server, penyimpanan, database, jaringan, dan aplikasi disediakan oleh penyedia layanan cloud dan dapat diakses oleh pengguna melalui jaringan internet.


Dalam konteks cloud computing, Python dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi dan layanan yang akan di-deploy ke lingkungan cloud. Dengan menggunakan framework web seperti Flask atau Django, kalian dapat membangun aplikasi yang dapat diakses melalui web menggunakan Python.


Dalam cloud computing, kalian juga dapat menggunakan konsep Infrastructure as Code (IaC) untuk mendefinisikan dan mengelola infrastruktur cloud. Python dapat digunakan sebagai bahasa pemrograman untuk menulis dan menjalankan skrip IaC menggunakan alat seperti AWS CloudFormation atau Azure Resource Manager. Dengan menggunakan Python,SahabatDQ dapat mendefinisikan infrastruktur cloud , seperti virtual machine, jaringan, basis data, dan layanan lainnya, dalam kode yang dapat dikelola dengan mudah.


5. Data Modelling

Python

Sumber gambar: https://www.javatpoint.com

Data modeling adalah proses merancang struktur dan representasi data yang memungkinkan pemahaman yang baik tentang hubungan antara entitas, atribut, dan aturan bisnis yang terkait dengan suatu sistem. Tujuan utama dari data modeling adalah untuk menggambarkan data secara terorganisir dan konsisten agar dapat diakses, dimanipulasi, dan dianalisis dengan efisien.


Bahasa pemrograman ini dapat digunakan untuk mendukung proses desain konseptual dalam data modeling. Dengan menggunakan library seperti pandas, numpy, atau library pemrosesan data lainnya, Python dapat membantu dalam pemrosesan, eksplorasi, dan analisis data yang menjadi dasar untuk merancang model. Python juga dapat digunakan untuk membuat visualisasi data yang membantu dalam memahami entitas, atribut, dan hubungan dalam data.


Python memiliki library seperti scikit-learn, TensorFlow, atau Keras yang dapat digunakan untuk membangun model prediktif yang kompleks dalam proses data modeling. Dengan menggunakan algoritma dan teknik pemodelan yang tersedia, bahasa pemrograman ini memungkinkan SahabatDQ untuk mengembangkan model yang dapat melakukan prediksi berdasarkan data historis.


Baca juga : Array Python : Array VS List Serupa Namun Tak Sama, Yuk, Kenali Perbedaannya


Wah ternyata istilah-istilah yang perlu diketahui cukup asing dan prosesnya cukup kompleks juga, ya! Nah, maka sudah saatnya kalian harus mulai belajar dari sekarang. Kalian bisa mulai belajar melalui DQLab. Saat ini, DQLab memberikan fasilitas Live Class yang membantu kalian untuk memahami penggunaan Python secara menyeluruh. Salah satunya adalah Bootcamp Data Analyst with Python & R. Pada kelas ini, kalian akan belajar skill Data Analyst secara intensif lewat materi fundamental Python & SQL untuk mengolah dan menganalisa data. Kalian bisa mengakses rekaman dan materi selamanya dengan satu kali daftar, loh!

Python

Tidak hanya itu, DQLab juga memiliki modul pembelajaran online yang bisa kalian akses kapanpun dan dimanapun! Apa keunggulan modul pembelajaran DQLab?

  • Terintegrasi dengan Chat GPT yang membantu menjelaskan konsep serta coding yang tepat jika ada error

  • Dapat diakses kapanpun dan dimanapun

  • Dilengkapi Live Code Editor sehingga praktis tanpa perlu aplikasi tambahan

Tunggu apalagi, yuk segera Sign Up dan daftarkan diri kalian untuk mempersiapkan karir yang cemerlang bersama DQLab!


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya 

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login