Tools Database Management System pada Data Science
Di era teknologi modern yang menghasilkan ribuan data setiap harinya, terdapat berbagai tools database yang sering digunakan oleh role di bidang data science, salah satunya adalah Database Management System atau dikenal dengan DBMS. Apa itu sistem manajemen basis data? Database Management System (dalam bahasa inggris) adalah program atau paket software yang digunakan untuk menyimpan, mengatur, mengambil, dan mengelola berbagai jenis data. Kebanyakan sistem manajemen database ini disiapkan untuk dapat bekerja dengan kumpulan data tertentu.
Database tidak hanya digunakan di bidang data science saja, tetapi juga digunakan di bidang manajemen, administrasi, dan desain basis data. Saat ini, ada berbagai tools sistem manajemen database dengan fitur, kemampuan, dan ukuran penyimpanan yang beragam. Pada artikel kali ini kita akan berkenalan dengan berbagai tools manajemen database yang sering digunakan oleh para pekerja di dunia data science. Penasaran apa saja tools tersebut? Yuk kita simak bersama!
1. Apa Itu Database Relasional?
Sebelum mengenal macam-macam tools management database, mari berkenalan dengan database relasional. Apa itu database relasional? Database relasional sebagai salah satu database yang paling umum digunakan dalam data science. Database relasional digunakan untuk menemukan dan memahami hubungan antara berbagai jenis data dalam kumpulan data. Database ini umumnya menggunakan bahasa pemrograman SQL dan mengatur data ke dalam baris, kolom, dan tabel.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. MongoDB dan Oracle
Berbeda dengan tools sebelumnya, MongoDB dikenal sebagai sistem manajemen data base NoSQL yang umumnya digunakan untuk menyimpan data pada aplikasi seluler. Karena dilengkapi dengan sistem berbasis cloud yang intuitif, tugas menulis kode dan mengelola dokumen di tools ini menjadi sederhana dan lugas.
Oracle adalah tools yang berguna untuk menyimpan dan mengatur berbagai tipe data di seluruh industri. Oracle menawarkan inovasi dalam desain database, misalnya fitur untuk memvisualisasikan dan memodelkan data yang telah disimpan dalam sistem serbaguna ini.
3. MySQL dan SQL Server
Sebagai salah satu tools manajemen database paling populer untuk bahasa pemrograman SQL, MySQL menawarkan basis data relasional open source dan perusahaan yang kompatibel dengan banyak program dan aplikasi. Data scientist menggunakan sistem ini untuk kueri data, pengelompokan, dan kategorisasi.
SQL Server adalah tools manajemen database atau basis data yang diproduksi oleh Microsoft. Sistem manajemen database relasional ini dapat diakses melalui berbagai platform dan interface. SQL Server bersifat open source dan merupakan tools berbasis desktop dan web. Tools ini kompatibel dengan beberapa sistem operasi dan umumnya digunakan dalam bisnis dan perusahaan karena basis data relasional ini mampu menangani pemrosesan data tingkat lanjut dan artificial intelligence.
4. PostgreSQL dan Sequel Pro
PostgreSQL dikenal karena komunitas dan umur panjangnya. Sistem manajemen database relasional open source ini memiliki arsitektur kuat yang berkomitmen pada keselamatan dan keamanan data sensitif. PostgreSQL sangat berguna saat kita membuat tipe data kita sendiri dan menulis kode untuk proyek khusus.
Sistem manajemen database relasional open source lain yang cukup populer di kalangan data scientist adalah Sequel Pro. tools manajemen database ini sangat baik untuk pengguna Mac yang terbiasa berkontribusi pada komunitas coding. Tools ini mudah di-download, mudah digunakan, serta mudah untuk mengimpor data dari database dan platform berbasis SQL lainnya.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Yuk perdalam kemampuan menulis code database relasional kamu dengan berbagai modul SQL dari DQLab! DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti training corporate DQLab dengan klik tautan https://dqlab.id/b2b berikut untuk informasi lebih lengkapnya! Ingin akses semua modul DQLab? Yuk signup sekarang!
Penulis: Galuh Nurvinda K