3.3 TRIPLE THE SALE!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp130K!

0 Hari 3 Jam 39 Menit 54 Detik

Tools Andalan Data Science untuk Data Joining

Belajar Data Science di Rumah 13-Februari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-jumat-05-2024-02-12-160718_x_Thumbnail800.jpg

Dalam dunia data science, keberhasilan analisis seringkali bergantung pada kemampuan untuk menggabungkan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber. Konsep inilah yang dikenal sebagai data joining. Data joining dalam data science merujuk pada proses menggabungkan dua atau lebih set data yang berbeda menjadi satu entitas yang lebih lengkap dan dapat memberikan wawasan yang lebih bermanfaat.


Proses ini menjadi sangat penting karena seringkali data yang dibutuhkan untuk analisis tidak terkandung dalam satu dataset tunggal. Oleh karena itu, data joining memungkinkan praktisi data science untuk menyelaraskan informasi dari berbagai sumber yang mana memungkinkan pemahaman yang lebih holistik terhadap suatu fenomena atau masalah.


Penggabungan data dapat dilakukan berdasarkan satu atau beberapa kolom yang memiliki nilai yang sama di antara dua set data. Konsep utama yang terlibat dalam data joining adalah adanya kolom yang disebut sebagai “kunci penggabungan” atau “kolom kunci”. Penggunaan kolom kunci ini memungkinkan seorang data analyst untuk menyatukan baris-baris yang sesuai di antara dua dataset. 


Pemahaman terkait tools data science apa saja yang berhubungan dengan data joining sangat penting untuk diketahui. Ini karena melalui tools tersebut memungkinkan analis dapat menyatukan informasi dari beberapa dataset menjadi satu. Kira-kira apa saja tools yang biasanya dipakai? Simak terus ya penjelasannya sahabat DQLab!


1. Pandas

Tools data science untuk data joining pertama adalah Pandas. Pandas yang merupakan salah satu library dari bahasa pemrograman Python sangat populer untuk manipulasi dan analisis data. Dengan menggunakan struktur data seperti DataFrame, Pandas menyediakan fungsi yang kuat untuk melakukan operasi penggabungan data.


Misalnya, metode merge() pada Pandas memungkinkan penggabungan data berdasarkan kolom-kolom tertentu. Hal ini memberikan kontrol penuh atas tipe penggabungan data yang diinginkan (left join, right join, inner join, atau outer join). Berikut adalah cara mengimport library pandas ke dalam data yang ingin kita gabungkan:

Data Science


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


2. SQL

Walaupun SQL bukan termasuk dalam tools data science, namun sering pula digunakan dalam konteks ini. Kueri SQL digunakan untuk melakukan penggabungan data dari tabel-tabel yang berbeda. SQL menyediakan berbagai jenis operasi penggabungan data (join), seperti INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, dan FULL OUTER JOIN.


Hal ini memberikan fleksibilitas dalam proses penggabungan data. Berikut adalah contoh kueri SQL untuk INNER JOIN:

Data Science


3. Apache Spark

Sama halnya dengan SQL di poin sebelumnya, Apache Spark juga termasuk dalam tools data science untuk penggabungan data. Apache Spark merupakan kerangka kerja pengolahan data terdistribusi yang menyediakan API untuk bahasa pemrograman seperti Scala, Java, Python, dan R.


Dengan modul Spark SQL, Spark memungkinkan pengguna untuk menggunakan perintah SQL untuk melakukan penggabungan data di seluruh klaster komputasi. Berikut adalah contoh dari sintaks Apache Spark:

Data Science


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


4. Dask

Dask merupakan library yang dimiliki Python. Library ini memberikan kemampuan untuk melakukan komputasi paralel dan distribusi data. Dask dirancang untuk mengatasi tantangan dalam memproses data yang sangat besar, melebihi kapasitas RAM pada satu mesin atau server. Dengan pendekatan ini, Dask memungkinkan para pengguna untuk memproses dan menganalisis data yang berskala besar secara efisien melalui komputasi terdistribusi.


Salah satu fitur utama Dask adalah Dask DataFrame, yang merupakan ekstensi dari Pandas DataFrame. Dask DataFrame memungkinkan pengguna untuk melakukan operasi data frame yang serupa dengan Pandas. Namun dengan skala yang lebih besar. Ini memungkinkan para analis data untuk menggabungkan kelebihan dari Pandas dalam pengolahan data terstruktur dengan kemampuan Dask dalam menangani data yang tidak muat dalam memori.


Pada konteks data joining, Dask menyediakan fungsionalitas yang memadai. Misalnya, pengguna dapat menggunakan metode merge() pada Dask DataFrame untuk melakukan penggabungan data dengan sintaks yang mirip dengan Pandas:

Data Science


Jangan khawatir jika kamu pemula yang tidak memiliki background STEM karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data scientist agar bisa berkarir di industri 4.0. Buruan gabung bersama DQLab dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

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

  • Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  • Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :