SQL untuk Ilmu Data: Panduan Membangun Karir yang Sukses
Sebagai sebuah karir, ilmu data menawarkan dunia peluang bagi para profesional di India. Menurut laporan, pada tahun 2026, pasar big data India akan menyumbang 32% dari angka global dan menghasilkan pendapatan sebesar $20 miliar. Ini berarti keterampilan yang banyak dicari, seperti SQL untuk ilmu data, akan dibutuhkan oleh individu untuk memanfaatkan pertumbuhan industri ini.
Structured Query Language, atau SQL, adalah bahasa kueri untuk mengelola basis data relasional. SQL berguna untuk melakukan berbagai tindakan pada data, seperti menyisipkan, menanyakan, menghapus, dan memperbarui catatan basis data. Bacalah artikel ini untuk memahami lebih lanjut tentang pentingnya SQL untuk ilmu data dan praktik terbaik untuk menggunakan keterampilan ini.
Penggunaan SQL dalam Ilmu Data Berikut adalah beberapa aplikasi SQL untuk ilmu data:
-
Ekstraksi Data Para ilmuwan data sering menggunakan pemrograman SQL untuk mengekstrak data dari basis data dan, selanjutnya, menganalisisnya. Kuery SQL juga bermanfaat untuk menyaring dan memilih data sesuai kriteria seperti waktu, lokasi, dan variabel lainnya.
-
Agregasi Data SQL berguna untuk menghitung statistik ringkasan, mengelompokkan data ke dalam kategori tertentu seperti usia dan jenis kelamin, dan mengukur rata-rata seperti pendapatan domestik bruto.
-
Transformasi Data SQL dapat membantu membersihkan dan mentransformasi data serta membuat tampilan atau tabel baru yang mudah dianalisis. Selain itu, SQL dapat digunakan untuk menggabungkan atau menyatukan tabel dan menghitung variabel baru.
-
Eksplorasi Data SQL untuk profesional ilmu data sangat penting untuk mengidentifikasi pola dan hubungan antara berbagai variabel. Selain itu, kuery SQL memungkinkan mereka untuk menyaring data dan mengevaluasi berbagai metrik untuk analisis data eksploratif lebih lanjut.
-
Visualisasi Data Penggunaan lain adalah SQL dapat membantu membuat tampilan dan tabel yang terlihat. Ini dilakukan dengan bantuan alat visualisasi data seperti Power BI dan Tableau.
Pentingnya SQL untuk Profesional Ilmu Data Ilmu data berfokus pada studi data setelah diekstrak dari basis data. Dan di sinilah SQL berperan—dalam proses ekstraksi. Selain itu, ilmuwan data menggunakan perintah SQL untuk mengontrol, mendefinisikan, memanipulasi, membuat, dan menanyakan basis data.
Beberapa industri modern menggunakan teknologi NoSQL untuk manajemen data produk mereka. Namun, SQL tetap menjadi pilihan utama untuk berbagai operasi kantor dan alat intelijen bisnis. Karena beberapa platform basis data dimodelkan setelah SQL, bahasa pemrograman ini telah menjadi standar untuk sebagian besar sistem basis data.
Sistem big data modern seperti Spark dan Hadoop juga menggunakan SQL untuk manajemen basis data relasional dan pemrosesan data terstruktur. Selain itu, SQL untuk ilmu data juga sangat penting untuk pengolahan dan persiapan data.
Jenis-Jenis Kuery dalam SQL Berikut adalah jenis-jenis kuery dalam SQL untuk ilmu data:
-
Kuery Pilih (Select Query) Kuery pilih adalah yang paling sederhana dan sering digunakan dalam basis data Microsoft Access. Ini juga berlaku untuk memilih dan menampilkan informasi dari tabel atau kemajuan sesuai kebutuhan. Kuery pilih membuat tabel virtual di mana informasi dapat dimodifikasi.
-
Kuery Aksi (Action Query) Kuery aksi dapat mengubah beberapa catatan secara bersamaan, bukan hanya catatan tunggal dalam kuery pilih. Jenis-jenis kuery aksi adalah sebagai berikut:
-
Kuery Tambah (Append Query): Menambahkan hasil kuery ke dalam tabel yang ada
-
Kuery Hapus (Delete Query): Menghapus semua catatan dalam tabel tersembunyi dari hasil kuery
-
Kuery Buat Tabel (Make Table Query): Membuat tabel sesuai hasil kuery
-
Kuery Pembaruan (Update Query): Berguna untuk memperbarui kolom dalam tabel
-
-
Kuery Agregat (Aggregate Query) Kuery agregat berguna untuk menjumlahkan properti yang dipilih dalam tabel. Anda dapat membagi jumlah menjadi ‘jumlah’ terukur seperti deviasi standar dan rata-rata. Jenis-jenis fungsi agregat SQL yang tersedia di Microsoft Access adalah sebagai berikut:
-
Jumlah (Sum)
-
Min
-
Pertama (First)
-
Kelompokkan Berdasarkan (Group By)
-
Rata-Rata (Avg)
-
Maks (Max)
-
Terakhir (Last)
-
-
Kuery Parameter (Parameter Query) Kuery parameter dapat bekerja dengan berbagai jenis kuery untuk memberikan apa yang Anda inginkan. Saat menggunakan kuery parameter, Anda dapat memberikan perintah untuk melewatkan parameter ke kuery lain, seperti kuery pilih atau aksi. Ini akan memberi tahu kuery lain apa yang Anda perlukan.
Kuery parameter selalu mempertimbangkan kotak pertukaran di mana pengguna akhir dapat memasukkan nilai parameter apa pun. Kuery parameter dapat dianggap sebagai kuery pilih yang dimodifikasi.
Praktik Terbaik dalam Menggunakan SQL dalam Proyek Ilmu Data
-
Gunakan Nama Kolom Khusus dalam Pilih Kuery pilih berguna untuk mengambil data dari tabel tertentu dalam basis data. Namun, ini juga bisa menjadi metode yang mahal ketika Anda perlu mengambil data dari basis data besar dengan banyak baris berisi sejumlah besar data.
Kolom dataset biasanya tidak berguna untuk satu tugas tertentu. Oleh karena itu, Anda selalu dapat menentukan nama kolom dalam pernyataan ‘Pilih’ untuk membuatnya kurang mahal dan lebih cepat.
-
Utamakan JOIN daripada WHERE Klausa ‘JOIN’ berguna untuk menggabungkan baris dari beberapa tabel dengan kolom terkait di antara mereka. Tetapi klausa ‘WHERE’ membantu saat memilih baris sesuai dengan kondisi yang disebutkan di dalamnya.
Kadang-kadang, ilmuwan data menggunakan klausa ‘WHERE’ untuk memilih baris dari dua tabel ketika kolom tertentu dan nilainya ditemukan di keduanya. Dalam kasus seperti itu, klausa ‘WHERE’ dapat menyebabkan keterbacaan yang buruk dan kebingungan. Oleh karena itu, ilmuwan data harus selalu memilih perintah ‘JOIN’ daripada ‘WHERE’.
-
Gunakan HAVING dan WHERE dengan Bijaksana Baik ‘WHERE’ maupun ‘HAVING’ berguna untuk menyaring data secara logis. Namun, ada sedikit perbedaan dalam mekanismenya. Klausa ‘WHERE’ digunakan untuk memilih catatan sesuai dengan kondisi di dalamnya. Klausa ‘HAVING’ bekerja untuk memilih catatan dari kelompok sesuai dengan agregasi satu kolom atau beberapa kolom.
Kedua klausa terkadang digunakan secara bergantian, yang merupakan praktik buruk. Anda harus mengeksekusi ‘WHERE’ sebelum ‘GROUP BY’ dalam kuery. Sementara itu, Anda harus mengeksekusi ‘HAVING’ setelah klausa ‘GROUP BY’.
