Teknik Pengolahan Data: 4 Alasan Kenapa Kamu Harus Belajar SQL Sejak Dini

Data menjadi hal yang sangat berharga bagi organisasi maupun perusahaan. Pasalnya, untuk membuat keputusan yang tepat dan bijak, data adalah komponen utama yang akan dibutuhkan. Perkembangan teknologi big data membuat data yang ada sangat bervariasi dan juga dalam jumlah besar. Data yang ada saat ini terbagi menjadi beberapa jenis, yaitu data terstruktur, data semi terstruktur, dan data tidak terstruktur. Untuk mendapatkan data ini, kita bisa memanfaat sumber internal (data yang berasal dari dalam organisasi atau perusahaan) dan juga sumber eksternal.

Salah satu bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengolah berbagai sumber data yang ada adalah dengan SQL. Bahasa pemrograman ini menjadi bahasa wajib yang harus dikuasai oleh praktisi data, mulai dari Data Analyst, Data Scientist, dan juga profesi data lainnya. Ada beberapa alasan mengapa bahasa SQL wajib untuk dikuasai. Pensaran kan apa saja? Yuk, simak artikel berikut!

1. Mudah Dipelajari Oleh Orang Awam

Bahasa SQL termasuk bahasa yang mudah dipahami karena menggunakan penyederhanaan deklaratif, tidak seperti bahasa pemrograman lainnya yang membutuhkan pemahaman konseptual tingkat tinggi serta harus menghafal langkah-langkah untuk melakukan perintah. Bahasa SQL menggunakan struktur bahasa sederhana dalam bahasa inggris sehingga praktisi data hanya perlu memahaminya dan tidak perlu untuk menghafal. SQL merupakan dasar dari Data Science, sehingga jika ingin menjadi Data Scientist, kamu harus menguasai bahasa pemrograman ini.

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!

2. Lebih Mudah Memahami Dataset

Untuk menjadi seorang praktisi data, kemampuan untuk memahami dataset adalah hal yang wajib. SQL dapat digunakan untuk mengetahui apakah ada nilai yang hilang, mengidentifikasi outliers, nilai yang kosong (NULLS), melakukan pengirisan, pemfilteran, agregasi, serta pemilahan data. Mempelajari SQL membuat kita lebih mudah untuk menguasai dasar-dasar dari Data Science karena akan memberikan pemahaman yang kuat tentang basis data relational, yang mana basis data adalah hal yang utama dalam Data Science.

3. Terintegrasi dengan Bahasa Scripting

Kelebihan lain dari SQL adalah kemampuannya untuk terintegrasi dengan bahasa scripting seperti R dan Python. Meskipun bahasa SQL memiliki kemampuan untuk melakukan eksplor data secara mendalam, namun sayangnya SQL terbatas dalam beberapa aspek seperti visualisasi. Itulah mengapa kita bisa menggunakan R atau Python untuk melakukan visualisasi. Selain itu jika database yang digunakan merupakan database eksternal, maka kita akan membutuhkan bantuan dari kedua bahasa pemrograman ini untuk mengaksesnya.

4. Memudahkan untuk Mengolah Big Data dan Pekerjaan Data Science

Banyaknya perusahaan yang mulai menggunakan teknologi digital membuat data internal yang ada berukuran sangat besar. Tidak jarang seorang praktisi data harus berurusan dengan database relational dengan volume besar. Tentu saja data yang berukuran besar seperti ini tidak bisa lagi diproses dengan menggunakan Excel. Itulah mengapa seorang praktisi data harus mampu menggunakan tools lain yang lebih mampu untuk memproses data yang berukuran besar, SQL misalnya.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

5. Belajar SQL Lebih Lanjut Di DQLab, Yuk!

Tertarik untuk belajar SQL lebih dalam? DQLab bisa kamu jadikan pilihan. Ada banyak modul serta beberapa project dengan bahasa SQL yang bisa kamu coba. Mulai dari yang sederhana hingga yang cukup rumit. Namun pastinya, semua yang ada di modul adalah hal yang sering digunakan dalam pekerjaan seorang Data Scientist. Selain SQL, kamu juga bisa mempelajari modul-modul dengan bahasa R dan Python. Tenang saja, untuk bisa menikmati modul dengan 3 bahasa ini, biaya yang harus dibayarkan sangat bersahabat dengan kantong mahasiswa kok. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan daftar menjadi member DQLab!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Editor : Annissa Widya Davita