Mengapa Python dan SQL Jadi Fondasi Wajib di Bootcamp Data Science? Ini Alasannya

Rangkuman

• Python adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengolah, menganalisis, memvisualisasikan data, serta membangun model machine learning dan AI.
• SQL adalah bahasa yang digunakan untuk mengambil, mengelola, dan menganalisis data yang tersimpan di dalam database.
• Menguasai Python dan SQL menjadi bekal penting untuk membangun karier di bidang data dan mempelajari teknologi lanjutan, seperti Machine Learning, Artificial Intelligence (AI), dan Data Engineering.
• Ikuti bootcamp Data Science bersama Digital Skola dan tingkatkan skill yang dibutuhkan industri.

Mengapa Python dan SQL jadi fondasi wajib di bootcamp Data Science?

Jawabannya karena hampir seluruh proses dalam Data Science, mulai dari mengambil, mengolah, hingga menganalisis data, melibatkan kedua skill ini.

Tidak heran jika Python dan SQL selalu menjadi materi utama yang dipelajari oleh calon Data Scientist, bahkan bagi mereka yang masih pemula.

Lalu, apa yang membuat keduanya begitu penting dan wajib dikuasai? Simak penjelasannya berikut ini.

Apa Itu Python?

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi (high-level programming language) yang digunakan untuk membangun berbagai aplikasi.

Mulai dari pengembangan web, otomatisasi, hingga analisis data dan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence).

Berkat sintaksnya yang sederhana dan mudah dibaca, Python menjadi salah satu bahasa pemrograman paling populer di dunia, termasuk di bidang Data Science.

Python juga dikenal sebagai bahasa pemrograman yang ramah bagi pemula karena memiliki beberapa karakteristik berikut:

Apa Itu SQL?

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa yang digunakan untuk mengelola dan berinteraksi dengan data yang tersimpan di dalam database.

Dengan SQL, pengguna dapat mengakses, menambahkan, mengubah, hingga menghapus data sesuai kebutuhan.

Karena sebagian besar perusahaan menyimpan data mereka di database, SQL menjadi salah satu keterampilan dasar yang penting dalam bidang teknologi dan data.

Dalam praktiknya, SQL memiliki berbagai fungsi, antara lain:

• Mengambil data dari database menggunakan query tertentu.
• Memfilter dan mengurutkan data sesuai kebutuhan analisis.
• Menggabungkan data dari beberapa tabel dalam satu database.
• Menghitung, meringkas, dan menganalisis data untuk menghasilkan insight.

Baca Juga: Apa Itu SQL? Jenis, Fungsi, & Peluang Profesinya

Mengapa Python dan SQL Menjadi Fondasi Wajib di Bootcamp Data Science?

Berikut beberapa alasan mengapa kedua skill ini menjadi fondasi wajib di bidang Data Science:

1. Sebagian Besar Pekerjaan Data Berhubungan dengan Data dalam Jumlah Besar

Seorang Data Scientist tidak hanya bekerja dengan ratusan, tetapi bisa mengelola ribuan hingga jutaan data yang berasal dari berbagai sumber.

Mengolah data secara manual tentu akan memakan waktu dan berisiko menimbulkan kesalahan.

Di sinilah peran Python dan SQL menjadi sangat penting. Kedua tools ini membantu proses pengelolaan data menjadi lebih cepat dan efisien, seperti:

• Mengambil data dari database.
• Membersihkan data yang tidak lengkap atau tidak konsisten.
• Mengolah data dalam jumlah besar secara otomatis.
• Menyiapkan data untuk proses analisis dan pembuatan model.

2. Python Memudahkan Proses Analisis dan Pengolahan Data

Python menjadi salah satu bahasa pemrograman favorit di bidang Data Science karena memiliki banyak library yang memudahkan proses analisis data.

Bahkan, banyak pekerjaan yang sebelumnya membutuhkan waktu berjam-jam dapat diselesaikan lebih cepat dengan bantuan Python.

Dalam Data Science, Python digunakan untuk berbagai keperluan, seperti:

• Data cleaning, yaitu membersihkan data yang tidak lengkap atau mengandung kesalahan.
• Data manipulation, seperti menggabungkan, mengubah, atau mengelompokkan data.
• Data visualization, yaitu membuat grafik dan dashboard agar data lebih mudah dipahami.
• Machine Learning dan Artificial Intelligence (AI) untuk membangun model prediksi dan sistem cerdas.

3. SQL Membantu Mengambil Data dari Database dengan Cepat

Sebelum data dianalisis menggunakan Python, seorang Data Scientist perlu mengambil data dari database terlebih dahulu. Di sinilah SQL berperan penting.

Dengan SQL, proses pengambilan data dapat dilakukan secara cepat dan terstruktur, seperti:

• Menjalankan query untuk mengambil data tertentu.
• Melakukan filtering dan sorting sesuai kebutuhan.
• Menggabungkan data dari beberapa tabel menggunakan join.
• Melakukan agregasi data, seperti menghitung jumlah, rata-rata, atau total data.

4. Hampir Semua Perusahaan Membutuhkan Penguasaan Python dan SQL

Saat melihat lowongan pekerjaan di bidang data, kamu akan menemukan bahwa Python dan SQL hampir selalu menjadi salah satu persyaratan utama.

Kedua skill ini banyak dibutuhkan untuk berbagai posisi, seperti:

• Data Scientist
• Data Analyst
• Data Engineer
• Business Intelligence Analyst
• Machine Learning Engineer

Hal ini menunjukkan bahwa Python dan SQL telah menjadi standar kompetensi yang perlu dimiliki oleh talenta di industri data.

5. Python dan SQL Saling Melengkapi dalam Proses Data Science

Python dan SQL bukanlah dua skill yang berdiri sendiri, melainkan saling melengkapi dalam alur kerja Data Science.

Secara sederhana, prosesnya biasanya berjalan seperti berikut:

1. SQL digunakan untuk mengambil dan mengelola data dari database.
2. Python digunakan untuk membersihkan, mengolah, dan menganalisis data tersebut.
3. Hasil analisis kemudian digunakan untuk membuat visualisasi atau model machine learning.

Karena sering digunakan secara bersamaan dalam proyek nyata, penguasaan kedua skill ini menjadi bekal yang sangat penting bagi calon profesional di bidang data.

6. Menjadi Dasar untuk Mempelajari Teknologi Data Lainnya

Menguasai Python dan SQL juga akan mempermudah proses belajar teknologi data yang lebih lanjut.

Banyak materi lanjutan di bidang Data Science yang dibangun di atas pemahaman kedua skill ini.

Beberapa di antaranya meliputi:

• Machine Learning
• Artificial Intelligence (AI)
• Big Data
• Data Engineering
• Data Visualization

Apa yang Bisa Dilakukan dengan Python dalam Data Science?

Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan di bidang Data Science karena fleksibel dan memiliki banyak library yang mendukung proses analisis data.

Berikut yang dilakukan Phyton:

1. Mengolah dan Membersihkan Data

Sebelum dianalisis, data sering kali masih berantakan dan mengandung banyak masalah, seperti data yang kosong, duplikat, atau tidak konsisten.

Python membantu proses pembersihan data (data cleaning) agar data siap digunakan untuk analisis.

Beberapa aktivitas yang dapat dilakukan dengan Python antara lain:

• Menghapus data duplikat.
• Mengatasi missing value atau data yang kosong.
• Mengubah format data agar lebih terstruktur.
• Menggabungkan data dari berbagai sumber.

2. Membuat Visualisasi Data

Data yang kompleks akan lebih mudah dipahami jika disajikan dalam bentuk visual.

Dengan Python, Data Scientist dapat membuat berbagai jenis visualisasi untuk menemukan pola, tren, dan insight dari data.

Contoh visualisasi yang dapat dibuat meliputi:

• Grafik batang (bar chart).
• Grafik garis (line chart).
• Diagram lingkaran (pie chart).
• Dashboard dan visualisasi interaktif.

3. Membangun Model Machine Learning

Salah satu alasan Python sangat populer di bidang Data Science adalah kemampuannya dalam membangun model machine learning.

Dengan bantuan berbagai library, Python dapat digunakan untuk mengembangkan sistem yang mampu belajar dari data dan membuat prediksi.

Contoh penerapannya meliputi:

• Prediksi penjualan.
• Sistem rekomendasi produk.
• Deteksi penipuan (fraud detection).
• Prediksi perilaku pelanggan.

4. Mengotomatisasi Proses Analisis Data

Banyak pekerjaan dalam analisis data yang bersifat berulang dan memakan waktu jika dilakukan secara manual.

Python memungkinkan proses tersebut dilakukan secara otomatis sehingga pekerjaan menjadi lebih cepat dan efisien.

Misalnya, Python dapat digunakan untuk:

• Mengambil data secara otomatis dari berbagai sumber.
• Membuat laporan berkala.
• Memproses data dalam jumlah besar.
• Menjalankan analisis secara berulang tanpa harus mengerjakannya satu per satu.

Baca Juga: Feature Engineering: Definisi, Teknik, dan Praktik Baiknya

Apa yang Bisa Dilakukan dengan SQL dalam Data Science?

SQL menjadi salah satu skill yang wajib dikuasai oleh calon Data Scientist karena sebagian besar data perusahaan disimpan dalam database.

Berikut yang SQL lakukan:

1. Mengambil Data dari Database

Sebelum melakukan analisis, Data Scientist perlu mengambil data yang relevan dari database.

SQL memungkinkan proses ini dilakukan dengan cepat melalui query yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan.

Beberapa aktivitas yang dapat dilakukan antara lain:

• Mengambil data berdasarkan periode tertentu.
• Mencari data dari kategori atau pelanggan tertentu.
• Memilih kolom data yang dibutuhkan untuk analisis.
• Mengambil data dalam jumlah besar secara efisien.

2. Menggabungkan dan Menganalisis Data dari Banyak Tabel

Dalam praktiknya, data perusahaan biasanya tidak tersimpan dalam satu tabel saja.

Data pelanggan, transaksi, dan produk sering kali disimpan secara terpisah sehingga perlu digabungkan sebelum dianalisis.

Dengan SQL, Data Scientist dapat:

• Menggabungkan beberapa tabel menggunakan JOIN.
• Membandingkan data dari berbagai sumber.
• Menganalisis hubungan antar data.
• Menyiapkan data yang lebih lengkap untuk kebutuhan analisis.

3. Membuat Laporan dan Insight Bisnis

SQL juga dapat digunakan untuk membuat ringkasan data yang dibutuhkan oleh perusahaan dalam proses pengambilan keputusan.

Melalui query tertentu, data yang kompleks dapat diubah menjadi informasi yang lebih mudah dipahami.

Contoh analisis yang dapat dilakukan meliputi:

• Menghitung total penjualan.
• Mengetahui produk yang paling laris.
• Mengukur pertumbuhan pelanggan.
• Menganalisis performa bisnis berdasarkan periode tertentu.

4. Mengelola Data Secara Efisien

Selain digunakan untuk mengambil dan menganalisis data, SQL juga berperan penting dalam pengelolaan database.

Dengan SQL, proses pengelolaan data dapat dilakukan secara lebih cepat dan terstruktur, bahkan ketika jumlah data terus bertambah.

Beberapa aktivitas pengelolaan data yang dapat dilakukan dengan SQL antara lain:

• Menambahkan data baru ke dalam database.
• Memperbarui data yang sudah ada.
• Menghapus data yang tidak lagi diperlukan.
• Mengatur dan menjaga konsistensi data.

Mana yang Harus Dipelajari Terlebih Dahulu, Python atau SQL?

Tidak ada jawaban yang benar atau salah mengenai mana yang harus dipelajari terlebih dahulu karena keduanya saling melengkapi dalam proses Data Science.

Namun, pilihan terbaik dapat disesuaikan dengan tujuan dan latar belakang belajarmu, sebagai berikut:

1. Belajar SQL Terlebih Dahulu

Bagi pemula yang belum pernah belajar coding, memulai dari SQL bisa menjadi pilihan yang tepat.

SQL memiliki sintaks yang relatif sederhana dan fokus pada pengelolaan data, sehingga lebih mudah dipahami oleh orang yang baru memasuki dunia data.

Beberapa alasan mempelajari SQL terlebih dahulu, yaitu:

• Sintaksnya lebih sederhana dibandingkan bahasa pemrograman pada umumnya.
• Membantu memahami bagaimana data disimpan dalam database.
• Melatih kemampuan berpikir logis dalam mengambil dan mengolah data.
• Menjadi fondasi yang baik sebelum mempelajari analisis data yang lebih kompleks.

Dengan memahami SQL terlebih dahulu, kamu akan lebih mudah memahami alur pengelolaan data sebelum masuk ke tahap analisis menggunakan Python.

2. Belajar Python Terlebih Dahulu

Jika tujuanmu adalah langsung mempelajari pemrograman dan membangun proyek berbasis data, memulai dari Python juga merupakan pilihan yang baik.

Python memiliki sintaks yang mudah dibaca dan banyak digunakan dalam berbagai bidang, termasuk Data Science dan Artificial Intelligence.

Beberapa alasan mempelajari Python terlebih dahulu, antara lain:

• Cocok untuk pemula yang ingin belajar coding dari dasar.
• Dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan, mulai dari analisis data hingga machine learning.
• Memiliki banyak library yang mempermudah proses pengolahan data.
• Membantu memahami konsep pemrograman yang dapat digunakan di berbagai bidang teknologi.

Bagi orang yang tertarik dengan coding dan ingin langsung membuat project, Python bisa menjadi titik awal yang menarik.

Jadi, Mana yang Sebaiknya Dipilih?

Jika kamu masih benar-benar baru di bidang data, memulai dari SQL dapat membantu memahami konsep data dan database dengan lebih mudah.

Namun, jika kamu ingin langsung belajar pemrograman dan eksplorasi Data Science, Python bisa menjadi pilihan yang tepat.

Pada akhirnya, baik Python maupun SQL sama-sama penting untuk dipelajari.

Karena dalam pekerjaan Data Science, kedua skill ini hampir selalu digunakan secara bersamaan dan menjadi fondasi untuk mempelajari teknologi data yang lebih lanjut.

Apakah Pemula Bisa Belajar Python dan SQL?

Tentu bisa. Bahkan, banyak Data Scientist saat ini berasal dari jurusan dan latar belakang non-teknis, seperti bisnis, ekonomi, komunikasi, hingga pendidikan.

Baik Python maupun SQL dirancang agar mudah dipelajari oleh pemula, sehingga siapa pun dapat mulai mempelajarinya tanpa harus memiliki pengalaman coding sebelumnya.

Jika kamu masih ragu untuk memulai, berikut beberapa alasan mengapa pemula tetap bisa belajar Python dan SQL:

• Python memiliki sintaks yang sederhana dan mudah dibaca, sehingga cocok bagi orang yang baru belajar pemrograman.
• SQL relatif mudah dipelajari karena menggunakan perintah yang menyerupai bahasa sehari-hari, seperti SELECT, WHERE, dan FORM.
• Tersedia banyak sumber belajar dan komunitas yang dapat membantu proses belajar, mulai dari dokumentasi, video, hingga forum diskusi.
• Kunci utamanya adalah konsisten berlatih dan mengerjakan project, karena kemampuan di bidang data akan berkembang seiring dengan praktik yang dilakukan.

Baca Juga: 7 Perbedaan Business Intelligence dan Business Analytics: Contoh dan Prospek Kariernya

Skill Apa yang Bisa Dipelajari Setelah Menguasai Python dan SQL?

Menguasai Python dan SQL merupakan langkah awal untuk membangun karier di bidang Data Science.

Setelah memahami kedua skill dasar ini, kamu akan lebih mudah mempelajari berbagai teknologi dan konsep lanjutan yang banyak dibutuhkan di industri data.

Berikut beberapa skill yang dapat dipelajari setelah menguasai Python dan SQL:

• Data Visualization, yaitu kemampuan mengubah data menjadi grafik, dashboard, atau visual yang lebih mudah dipahami dan digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan.
• Statistics for Data Science, yaitu memahami konsep statistik seperti distribusi data, probabilitas, korelasi, dan pengujian hipotesis yang menjadi dasar dalam analisis data dan machine learning.
• Machine Learning, yaitu teknik untuk membangun model yang dapat mempelajari pola dari data dan membuat prediksi secara otomatis.
• Deep Learning, yaitu cabang dari machine learning yang menggunakan neural network untuk menyelesaikan masalah yang lebih kompleks, seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa.
• Artificial Intelligence (AI), yaitu pengembangan sistem cerdas yang mampu meniru kemampuan manusia, seperti memahami bahasa, memberikan rekomendasi, atau membuat prediksi.
• Data Engineering, yaitu proses membangun dan mengelola infrastruktur data agar data dapat dikumpulkan, disimpan, dan diproses secara efisien.

Kesimpulan

Python dan SQL menjadi fondasi wajib di bootcamp Data Science karena keduanya merupakan skill inti yang paling sering digunakan dalam pekerjaan berbasis data.

SQL membantu proses mengambil dan mengelola data dari database, sedangkan Python digunakan untuk mengolah, menganalisis, hingga menghasilkan insight dan membangun model machine learning.

Dengan menguasai kedua keterampilan ini, kamu akan memiliki dasar yang kuat untuk mempelajari teknologi data yang lebih lanjut dan membangun karier sebagai profesional di bidang Data Science.

Mulai Karier sebagai Data Scientist Profesional Bersama Digital Skola

Untuk menjadi seorang Data Scientist yang siap kerja, kamu juga perlu memahami machine learning, Artificial Intelligence (AI), serta membangun pengalaman melalui project dan praktik langsung.

Di Digital Skola, kamu bisa:

• Mengikuti Bootcamp Data Science with Certification + Real Internship yang dirancang untuk pemula maupun profesional yang ingin upskill atau switch career.
• Belajar melalui metode Blended Learning yang fleksibel dan dapat disesuaikan dengan kesibukanmu.
• Mendapatkan bimbingan dari Tutor Expert yang berpengalaman di bidang data dan teknologi.
• Meraih sertifikasi BNSP dan Microsoft Azure untuk meningkatkan kredibilitas dan daya saing di dunia kerja.
• Mengikuti real internship untuk mendapatkan pengalaman kerja nyata di bidang Data Science.
• Membangun 7 portfolio project yang dapat memperkuat CV dan profil LinkedIn.
• Mempelajari Artificial Intelligence (AI) dan mengikuti Global Career Session untuk membuka peluang karier di tingkat global.

Mulai perjalananmu menjadi Data Scientist profesional bersama Digital Skola. Dapatkan LIMITED TIME OFFER hari ini dan bangun karier impianmu di industri data!

FAQ

1. Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk belajar Python dan SQL?

Waktu belajar setiap orang berbeda-beda, tergantung konsistensi dan intensitas belajar. Namun, dengan belajar secara rutin dan mengerjakan project, pemula umumnya sudah dapat memahami dasar Python dan SQL dalam beberapa bulan.

2. Apakah harus jago matematika untuk belajar Python dan SQL?

Tidak. Untuk mempelajari dasar Python dan SQL, kamu tidak perlu memiliki kemampuan matematika tingkat tinggi. Yang lebih penting adalah kemampuan berpikir logis, memahami data, dan kemauan untuk terus berlatih.

3. Apakah Python dan SQL hanya digunakan oleh Data Scientist?

Tidak. Kedua skill ini juga banyak digunakan oleh profesi lain, seperti Data Analyst, Data Engineer, Business Intelligence Analyst, Machine Learning Engineer, hingga Software Engineer.

4. Apakah saya perlu belajar Python dan SQL secara bersamaan?

Tidak harus, tetapi mempelajari keduanya secara beriringan dapat membantu kamu memahami alur kerja Data Science secara lebih utuh. SQL digunakan untuk mengambil data, sedangkan Python digunakan untuk mengolah dan menganalisis data tersebut.

5. Apakah menguasai Python dan SQL bisa membantu mendapatkan pekerjaan di bidang data?

Ya. Python dan SQL merupakan dua keterampilan yang paling banyak dicari dalam lowongan pekerjaan di bidang data. Menguasai kedua skill ini dapat menjadi bekal awal untuk membangun portofolio dan meningkatkan peluang berkarier sebagai profesional data.