Daftar Materi Dasar SQL pada Pelatihan Data Scientist

Sebagai data scientist, kalian perlu menguasai beragam soft skill untuk bisa mengolah dan menganalisis data menjadi informasi yang berguna. Salah satunya penggunaan SQL untuk kebutuhan manajemen database. Lalu, bagaimana cara mempersiapkan diri agar mahir SQL? Dengan mengikuti pelatihan data scientist. Di sini, kalian akan belajar banyak tools, salah satunya SQL. Materinya bisa dari level dasar hingga tingkat advance. Nah, artikel kali ini akan menjelaskan beberapa materi dasar SQL yang akan kalian pelajari dalam pelatihan tersebut. Yuk, langsung simak!

1. Struktur Dasar Tabel

Struktur dasar tabel mencakup dasar-dasar pembuatan dan pengelolaan tabel dalam sebuah basis data relasional. Pertama-tama, kalian akan memahami bagaimana mendefinisikan struktur sebuah tabel dengan menentukan kolom-kolom yang diperlukan dan jenis data yang sesuai untuk setiap kolom.

Konsep kunci seperti kunci utama (Primary Key) juga diperkenalkan untuk menetapkan kolom yang unik mengidentifikasi setiap baris dalam tabel. Selain itu, pengenalan kunci asing (Foreign Key) memberikan pemahaman tentang bagaimana tabel dapat dihubungkan satu sama lain untuk menciptakan hubungan antar tabel.

Kalian juga akan belajar jenis data dasar seperti INTEGER, VARCHAR, dan DATE untuk memahami representasi data yang berbeda dalam tabel. Selain itu, konsep pengindeksan juga akan diperkenalkan untuk memberikan pemahaman tentang bagaimana meningkatkan kinerja query dengan menggunakan indeks. 

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

2. Operasi Dasar SQL

Selanjutnya ada modul operasi dasar SQL yang mempelajari proses manipulasi data dalam basis data relasional menggunakan pernyataan SQL. Kalian akan belajar tentang pernyataan SELECT, yang digunakan untuk mengambil data dari satu atau beberapa tabel. 

Selanjutnya, kalian juga akan memahami operasi penggabungan data menggunakan pernyataan JOIN. Konsep ini memungkinkan kalian untuk mengkombinasikan data dari dua atau lebih tabel berdasarkan kolom-kolom yang sesuai. Penggunaan fungsi agregat seperti COUNT, SUM, AVG, MAX, dan MIN juga akan dibahas untuk melakukan perhitungan pada data yang diambil.

3. Penyaringan Data

Selanjutnya ada materi penyaringan data yang membahas teknik-teknik untuk menyaring dan mengambil data yang spesifik dari sebuah tabel atau beberapa tabel. Kalian akan belajar penggunaan klausa WHERE sebagai cara untuk menyaring baris data berdasarkan kondisi tertentu. Kalian juga akan belajar cara menggunakan operator perbandingan seperti '=', '<>', '<', '>', '<=', '>=', dan bagaimana menggabungkannya dengan operator logika seperti AND dan OR untuk menciptakan pernyataan kondisional yang lebih kompleks.

Selain itu, belajar tentang penggunaan klausa IN untuk menyaring data berdasarkan sekelompok nilai tertentu, klausa BETWEEN untuk membatasi hasil query dalam rentang nilai tertentu, dan klausa LIKE untuk mencocokkan pola teks. Dengan ini kalian memiliki dasar yang kuat untuk melakukan analisis data yang lebih mendalam dan relevan dengan menggunakan teknik penyaringan yang sesuai.

4. Grouping dan Agregasi

Selanjutnya, kalian juga akan belajar menggunakan berbagai fungsi agregat seperti COUNT, SUM, AVG, MAX, dan MIN. Fungsi-fungsi ini memungkinkan untuk menghitung jumlah baris dalam suatu kelompok, menjumlahkan nilai-nilai dalam kolom, menghitung rata-rata, dan menemukan nilai maksimum atau minimum dalam kelompok tersebut. Dengan menggunakan GROUP BY dan fungsi agregat bersama-sama, kalian dapat merangkum dan menganalisis data dengan cara yang lebih terfokus dan kontekstual.

Materi ini juga mencakup konsep penggunaan klausa HAVING, yang memudahkan kalian untuk menyaring hasil query berdasarkan kondisi yang diterapkan pada hasil agregasi. Dengan memahami konsep ini, kalian dapat mengeksplorasi dan mengevaluasi data dalam konteks kelompok yang lebih besar, membantu mendapatkan insight yang lebih mendalam dan relevan dari data yang tersedia.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Wah ternyata sangat penting untuk segera mengikuti pelatihan data scientist terutama di era digital seperti sekarang. Apakah SahabatDQ masih bingung memilih tempat pelatihan atau kursus yang tepat? Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.

Jika kalian terdaftar sebagai member Platinum, kalian bisa mengakses semua modul pembelajaran. Mulai dari R, Python, SQL, dan Excel. Skill kalian akan lebih matang lagi.

Yuk, segera lakukan Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi seorang data scientist profesional bersama DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!

Penulis: Dita Feby

Editor: Annisa Widya