Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Mulai Belajar Data Analyst dengan SQL Bersama DQLab!

Belajar Data Science di Rumah 16-Desember-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/e58756861204f0dab71e738c1e2ac787_x_Thumbnail800.jpg

Akhir-akhir ini, situs penyedia resume gratis asal Amerika Serikat yaitu Beam Jobs melakukan survei terhadap 200 lowongan pekerjaan Data Analyst. Perusahaan yang menjadi responden survei diminta untuk menguraikan keterampilan teknis apa saja yang diperlukan untuk posisi data analyst. Hasilnya SQL menempati urutan pertama dari sederetan skill lainnya. Secara eksplisit, SQL dibutuhkan hampir 90% lowongan pekerjaan data analyst. Hal tersebut masuk akal karena perusahaan menyimpan semua data mereka yang terkait dengan situs web dalam database. Dengan demikian, apabila kalian ingin menjadi seorang data analyst maka SQL merupakan salah satu keahlian yang wajib ditekuni. Tentunya kamu bisa mulai belajar data analyst dengan SQL terlebih dahulu.


SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman yang anda perlukan untuk bisa mendapatkan data dari database. Tanpa SQL, anda tidak akan dapat mengakses data yang untuk melakukan analisis substansial apapun salah satunya untuk menghasilkan sebuah insight dalam keputusan suatu operasional bisnis. Salah satu yang menjadi keahlian penting sebagai seorang data analyst adalah mampu menuliskan query SQL dengan baik. 90% dari proyek analisis tertentu memerlukan akses data untuk menjawab pertanyaan yang ada, kemudian membersihkan dan menyiapkan data tersebut untuk dianalisis. SQL dipuji karena kesederhanaannya hanya dengan menggunakan pernyataan deklaratif. Oleh karena itu, Jika kamu baru mengenal bahasa pemrograman dan data science, SQL adalah bahasa terbaik untuk memulai. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan mulai belajar data analyst dengan SQL menggunakan fundamental query yang biasanya digunakan dalam menggali insight untuk keputusan bisnis. Pastikan untuk disimak baik-baik artikelnya ya!


1.Penggunaan Fungsi SELECT

Dalam mengakses data pada database, kita dapat menggunakan SELECT statement. Pada SELECT statement kita menyatakan kolom - kolom mana saja yang ingin kita tampilkan dari suatu tabel di database. SELECT statement tidak berdiri sendiri. Setelah menyatakan kolom - kolom yang ingin ditampilkan, kita melanjutkan dengan FROM. Di FROM inilah kita menyatakan dari tabel mana data yang ingin kita tampilkan berada. SELECT¦ FROM¦ adalah statement paling sederhana di SQL, dan merupakan bagian utama dari query. Kita tidak bisa meng-query data tanpa menggunakan statement ini. Berikut adalah query yang bisa digunakan untuk melakukan perintah SELECT untuk menampilkan seluruh kolom:

SELECT * FROM ms_produk;

Keterangan:

Kata awal, yaitu SELECT digunakan untuk menginformasikan kepada sistem bahwa kita ingin mengambil data. 

Tanda * (bintang) artinya seluruh kolom perlu diambil dari tabel yang dirujuk. Tanda ini sering juga disebut sebagai wildcard.

FROM [NAMA_TABLE], artinya table yang akan diambil datanya.

Tanda ; (titik koma) adalah tanda yang menyatakan akhir dari perintah SELECT atau SQL lain.


Baca juga : Data Science: Belajar Analisa Data


2.Penggunaan Fungsi Having, Group By dan Join

HAVING digunakan untuk menggantikan WHERE ketika menggunakan Group BY yang datanya di aggregasi.

Secara umum HAVING digunakan setelah melakukan GROUP BY berikut sintaks yang digunakan:

SELECT nama_kolom

FROM nama_table

GROUP BY nama_kolom

HAVING kondisi

Selanjutnya untuk mengelompokkan data di SQL kita menggunakan GROUP BY Statement. GROUP BY statement akan mengelompokkan data yang bernilai sama ke dalam satu group, dan dengan menggunakan fungsi aggregate seperti (COUNT, MAX, MIN, SUM, AVG) kita bisa melakukan agregasi untuk untuk setiap group atau kelompok yang terbentuk. Group by bisa dilakukan dengan single column ataupun multiple column. Group by Single Column, data dikelompokkan menggunakan kriteria dari satu kolom saja, misalnya mengelompokkan data berdasarkan provinsi saja. Group by Multiple Column, data dikelompokkan menggunakan kriteria dari dua kolom atau lebih, misalnya mengelompokkan data berdasarkan province dan brand.

Pada metode JOIN, penggabungan dilakukan berdasarkan key/kolom tertentu yang terdapat di tabel-tabel yang akan digabungkan dan key/kolom ini memiliki nilai yang saling terkait. Proses JOIN tidak dapat dilakukan jika tidak terdapat key/kolom yang saling terkait di kedua atau lebih tabel yang akan digabungkan. Sedangkan UNION digunakan ketika ingin menggabungkan tabel secara secara vertikal yaitu menggabungkan baris/row dari dua atau lebih tabel. Tidak seperti JOIN, untuk penggabungan dengan UNION, tidak diperlukan key/kolom yang saling terkait tetapi UNION mensyaratkan bahwa jumlah kolom dari tabel ” tabel yang akan digabungkankan adalah sama dan berada diposisi yang sama pula


Baca juga : Ingin Menjadi Data Analyst? Yuk, Simak 3 Tipsnya dari Senior Praktisi Data Langsung


3.Mencari Nilai MAX dalam Fungsi Having

Dalam Having dapat menggunakan MAX sebagai filter hasil dari agregasi dari GROUP BY. Sama dengan fungsi max pada yang digunakan pada Select pada umumnya, tetapi ini digunakan untuk melakukan filter data. Berikut adalah contoh penggunaannya:

SELECT product_id, MAX(total_price) AS total FROM invoice GROUP BY product_id;

Note: Query diatas akan menampilkan daftar nilai maksimum  pada kolom tersebut yang disesuaikan sesuai dengan kolom yang di grouping. 

SELECT product_id, MAX(total_price) AS total FROM invoice GROUP BY product_id HAVING MAX(total_price) > 100000;

Note: Query diatas adalah cara menggunakan fungsi Max untuk mendapatkan jumlah total_price yang diatas 1.000.000

SELECT product_id, MAX(pinalty) AS total FROM invoice GROUP BY product_id HAVING MAX(pinalty) > 30000;

Note: Sekarang tambahkan dibaris baru coba untuk mendapatkan nilai maksimal dari pinalty dengan filter nilai MAX pinalty diatas 30000


4.Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1.Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2.Akses module Introduction to Data Science

3.Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4.Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!


Penulis: Reyvan Maulid Pradistya

Editor : Annissa Widya Davita


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login