SUPER MID-YEAR SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K!

0 Hari 1 Jam 54 Menit 50 Detik

Kenal Lebih Jauh Tools Data Science MySQL

Belajar Data Science di Rumah 20-Desember-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-jumat-05-2023-12-18-213332_x_Thumbnail800.jpg

Untuk mempermudah pengolahan dan analisis data, setiap praktisi data science tentu membutuhkan dukung tools yang baik dan berkualitas. Salah satu tools populer yang bisa kalian andalkan adalah MySQL. Secara umum, tools satu ini digunakan untuk mengelola data menggunakan bahasa query SQL.


Tentu tools data science ini punya kelebihan dan fungsi khusus yang tidak dimiliki sistem manajemen database relasional lainnya. Apa sajakah itu? Nah, kita akan ulas lebih lanjut pada artikel kali ini. Selain MySQL, juga diperkenalkan secara singkat tools data science lainnya yang bisa kalian pertimbangkan agar proses analisis data lebih optimal.


1. Apa itu MySQL?

Data Science


MySQL adalah sebuah sistem manajemen basis data relasional (RDBMS) yang bersifat open source dan banyak digunakan untuk mengelola data dalam aplikasi web. MySQL menggunakan bahasa kueri SQL (Structured Query Language) untuk berinteraksi dengan basis data, dan dapat digunakan dalam berbagai jenis aplikasi, mulai dari situs web sederhana hingga aplikasi bisnis yang kompleks.


MySQL memiliki kemampuan untuk menangani jumlah data yang besar, dukungan untuk transaksi ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), dan memberikan kemudahan dalam instalasi dan konfigurasi. MySQL sering digunakan sebagai bagian dari teknologi LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP/Python/Perl) stack, yang merupakan kombinasi umum untuk membangun aplikasi web dinamis. 


Baca juga: Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science


2. Fungsi MySQL di Data Science

Data Science


MySQL berfungsi sebagai penyimpan data yang dapat diakses oleh praktisis data. Dalam proyek data science, data yang diperoleh dari berbagai sumber seperti sensor, aplikasi, atau file eksternal dapat disimpan dalam tabel MySQL. Struktur relasional basis data memungkinkan pengelompokan dan organisasi data secara terstruktur sehingga memudahkan proses analisis.


MySQL dapat diintegrasikan dengan berbagai tools analisis data seperti Python, R, dan tools BI (Business Intelligence) lainnya. Ini memungkinkan para praktisi data untuk menggunakan bahasa pemrograman sesuai preferensi dan alat analisis yang mereka kuasai, dengan tetap memanfaatkan keunggulan penyimpanan dan pengelolaan data relasional MySQL.


MySQL juga menyediakan berbagai fitur manajemen data, termasuk indeks, tata letak tabel, dan optimasi kueri. Dengan menggunakan fitur ini, praktisi dapat meningkatkan kinerja kueri dan memastikan efisiensi dalam penyimpanan serta pengambilan data. Manajemen data yang baik sangat penting untuk menangani volume data yang besar yang sering terlibat dalam proyek data science.


3. Keunggulan MySQL

Data Science

MySQL memiliki sejumlah keunggulan yang membuatnya populer di bidang data science. Beberapa keunggulan utama MySQL antara lain:

  • Bersifat open source: artinya MySQL dapat diunduh, digunakan, dan dimodifikasi secara gratis oleh siapa saja. Ketersediaan sumber terbuka ini memberikan fleksibilitas dan mendukung komunitas pengembang yang besar.

  • Performa tinggi: MySQL dirancang untuk memberikan kinerja tinggi, bahkan saat volume data besar. Sehingga cocok untuk aplikasi yang memerlukan respons cepat terhadap kueri dan transaksi.

  • Skalabilitas: MySQL mendukung skalabilitas sehingga memudahkan pengguna untuk mengatasi pertumbuhan data dengan menambahkan server atau meningkatkan kapasitas server yang ada.

  • Kompatibilitas standar SQL: MySQL mendukung standar SQL (Structured Query Language), yang membuatnya kompatibel dengan banyak aplikasi dan tool yang mendukung bahasa kueri. Hal ini memudahkan migrasi dan integrasi dengan berbagai sistem.

  • Keamanan: MySQL menyediakan berbagai fitur keamanan, termasuk otentikasi pengguna, enkripsi data, dan kontrol akses. Dengan mematuhi praktik keamanan yang baik, MySQL membantu melindungi data dari ancaman keamanan.


Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


4. Tools Data Science Lainnya

Data Science

Terdapat berbagai tools dalam data science yang digunakan untuk berbagai tujuan, mulai dari pengumpulan dan pembersihan data hingga analisis dan visualisasi. Berikut tools lainnya selain MySQL.

  • Python: Python adalah bahasa pemrograman yang sangat populer dalam bidang data science. SciPy, NumPy, dan Pandas adalah beberapa library Python yang umumnya digunakan. NumPy menyediakan operasi matematika yang efisien pada array dan matriks, SciPy menambahkan fungsionalitas statistik dan ilmiah, sementara Pandas digunakan untuk manipulasi dan analisis data tabular.

  • Bahasa R: R adalah bahasa pemrograman dan lingkungan pengembangan statistik yang sering digunakan dalam analisis data dan statistika. R menyediakan berbagai paket (packages) statistik dan grafis yang kuat, memungkinkan analis data untuk melakukan analisis mendalam dan visualisasi data dengan mudah.

  • Jupyter notebooks: Jupyter Notebooks adalah IDE interaktif yang memungkinkan praktisi data untuk membuat dan berbagi dokumen yang menggabungkan kode, teks naratif, dan elemen visual. Jupyter mendukung berbagai bahasa pemrograman, termasuk Python dan R.

  • Apache Spark: Apache Spark adalah kerangka kerja komputasi terdistribusi open source yang memungkinkan pemrosesan data besar secara cepat. Spark menyediakan API untuk Python, Scala, dan Java, dan dapat digunakan untuk analisis data yang bersifat distribusi dan paralel. Tool ini sangat berguna untuk tugas-tugas seperti pemrosesan batch, analisis aliran data, dan machine learning di lingkungan yang terdistribusi.


Kalian ingin mengenal beragam tools populer lainnya dan jadi mahir dalam menggunakannya? DQLab siap menjadi teman belajarmu! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Dilengkapi pula dengan studi kasus yang membuatmu semakin kaya pemahaman di berbagai industri.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Bahkan modulnya juga diintegrasikan dengan ChatGPT. Apa keunggulan fitur tersebut?

  • 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


Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan diri untuk siap menjadi praktisi data profesional! 


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