Mengenal Implementasi SQL dalam Bidang Data Science di Era Digital!
Query SQL merupakan salah satu bahasa kueri yang populer serta sangat umum digunakan dalam pengolahan database. Jika kamu ingin berkarir di bidang data, bahasa pemrograman Structured Query Language atau SQL ini menjadi salah satu bahasa pemrograman yang wajib untuk kamu kuasai.Implementasi SQL dalam industri data juga sangat beragam, dari mulai mengolah, membantu mengetahui kesenjangan data hingga masalah produk digital. Kali ini, DQLab akan mengajak kamu untuk mengetahui implementasi-implementasi SQL dalam Data Science melalui penjelasan dibawah ini. Yuk, langsung simak aja!
1. SQL dan Data Science
SQL merupakan salah satu bahasa kueri yang mampu memberikan pemahaman kuat mengenai basis data relasional. Dengan begitu, akan sangat memungkinkan bagi kamu untuk menguasai dasar-dasar dari Data Science. SQL memiliki fungsi utama dalam bidang Data Science, yaitu membantu menyelidiki, memvisualisasi serta melakukan identifikasi terhadap set data. Banyak dari mereka yang telah berkarir di industri data mengungkapkan, SQL merupakan gerbang untuk bekerja di industri data. Oleh karena itu, SQL tentu memiliki berbagai implementasi penting dalam bidang Data Science.
Belajar Query MySQL Dasar yang Wajib Kamu Tahu Khususnya Untuk Pemula
2. Kesenjangan Data dalam Dataset
Implementasi SQL bagi industri data juga dirasakan oleh para praktisi data, khususnya Data Analyst dan Business Analyst. Umumnya, kedua profesi tersebut akan menjalankan suatu analisis yang bertujuan untuk melakukan identifikasi langkah yang perlu dilakukan dalam memajukan bisnis. Perusahaan menciptakan produk, layanan dan software tentu memerlukan proses melalui analisa bisnis. Jika terdapat gap atau kesenjangan dari hasil analisis tersebut dan berkaitan dengan data, SQL sangat diperlukan untuk menemukan kesenjangan dalam dataset itu.
3. Mengelola Data
Structure Query Language merupakan bahasa kueri database yang membantu para praktisi data untuk mengekstrak data,melakukan operasi analisis serta pengambilan informasi tertentu dari database. Keterampilan ini membantu untuk memastikan informasi dengan mudah ditarik atas permintaan serta dianalisis dengan benar. Query SQL ini digolongkan menjadi beberapa perintah dasar, seperti DDL (Data Definition Language), DML (Data Manipulation Language), dan DCL (Data Control Language).
4. Pemeriksaan Terhadap Kerusakan
Beberapa praktisi dalam industri data bertugas untuk melakukan pemeriksaan terhadap kerusakan maupun masalah pada produk perusahaan mereka. Hal ini juga terjadi pada produk-produk digital seperti software, game, aplikasi hingga website. Produk digital seperti itu sering menyimpan informasi besar dari pengguna dalam database berbasis SQL. Oleh karena itu, untuk mengetahui kerusakan dan masalah yang terjadi, perlu implementasi penggunaan SQL agar dapat menemukan informasi tersebut.
Saatnya Belajar SQL, Kenali Rekomendasi Query SQL Bagi Pemula
5. Yuk, Belajar Data Science dan Rakit Karirmu Bersama DQLab!
Berkarir di bidang Data Science perlu berbagai pengetahuan dan skill, lho!
Mulai persiapkan kemampuan diri kamu dengan bergabung bersama DQLab. Tenang aja, bersama DQLab, sahabat data bisa mengukur bahkan meningkatkan skill untuk calon praktisi data yang profesional. Caranya gampang, tinggal sign up sekarang di DQLab.id dan langsung nikmati quiz GRATIS untuk pengalaman belajar yang seru serta aplikatif!
Selamat belajar dan rakit karir menjadi praktisi data handal sahabat data!
Postingan Terkait
Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab
Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.