Di dunia yang digerakkan data saat ini, mengekstrak wawasan berharga dari informasi mentah sangat penting bagi bisnis maupun peneliti. Di sinilah DataLab hadir: notebook data kolaboratif yang dikelola penuh oleh DataCamp yang menyederhanakan analisis data dan memudahkan berbagi dengan rekan kerja, mitra, atau klien, tanpa perlu repot konfigurasi dan penyiapan.
Karena SQL masih menjadi fondasi utama di banyak proyek data, kami bekerja keras untuk semakin meningkatkan kapabilitas SQL di DataLab.
Kueri File CSV dan DataFrame
Banyak pengguna DataCamp berada di awal perjalanan ilmu data mereka dan tidak memiliki akses ke basis data atau gudang data khusus. Sebagai gantinya, mereka ingin bereksperimen dengan file CSV yang mereka temukan online atau unggah dari komputer lokal. Kami juga menjumpai keterbatasan ini saat menyelenggarakan pelatihan langsung berbasis DataLab: kami harus menyiapkan basis data setiap kali ingin mengadakan pelatihan SQL, yang cukup merepotkan.
Masa-masa itu kini tinggal sejarah! Dengan sel SQL di dalam notebook DataLab, Anda dapat langsung mengueri file CSV. Ini pada dasarnya memperlakukan file CSV Anda sebagai basis data yang dapat Anda kueri layaknya basis data lainnya. Coba di sini
Pengguna menyukai peningkatan ini, karena dukungan CSV memungkinkan mereka melewati penyiapan basis data sepenuhnya. Yang lain menyukai alur kerja yang diberikan oleh dukungan SQL untuk DataFrame, memungkinkan mereka berganti antara SQL dan Python, memanfaatkan keunggulan kedua bahasa tersebut.
Cara kerjanya
Kemampuan baru ini didukung oleh DuckDB. Dijuluki “SQLite untuk analitik”, mesin basis data analitik tertanam ini mampu mengueri file CSV dengan kinerja sangat baik. Saat pengguna memilih “DataFrames and CSVs”, DataLab tidak mengirim kueri ke gudang data seperti biasa, melainkan mengubah kueri menjadi kode Python yang memanggil DuckDB Python API dalam sesi pengguna dan mengembalikan DataFrame hasilnya.
Selain mengueri file CSV, DuckDB juga memungkinkan kami mengueri DataFrame dalam memori yang dibuat di bagian atas notebook. Ini menciptakan alur kerja yang sangat kuat, misalnya:
- Kueri file CSV dengan sel SQL. Hasil kueri tersedia sebagai pandas DataFrame
- Gunakan beberapa fungsi pandas untuk membersihkan dan merestrukturisasi kode dengan cara yang sulit dilakukan di SQL. Simpan hasilnya sebagai data frame baru.
- Kueri data frame hasilnya dengan SQL untuk menghitung beberapa agregat, yang mudah dilakukan dengan fungsionalitas GROUP BY di SQL.
Peningkatan lainnya
Pelengkapan Otomatis untuk Nama Tabel dan Kolom
Kami tidak berhenti pada dukungan CSV dan DataFrame. Menulis kueri SQL bisa merepotkan, terutama saat bekerja dengan basis data besar berisi banyak tabel dan kolom. Untuk mempermudahnya, kami memperkenalkan pelengkapan otomatis untuk nama tabel dan kolom di DataLab. Saat Anda mengetik kueri, sistem cerdas kami akan otomatis menyarankan nama tabel dan kolom yang relevan berdasarkan masukan Anda, membantu menghindari salah ketik dan menghemat waktu.
Fitur baru ini tidak hanya meningkatkan produktivitas tetapi juga meminimalkan kesalahan. Baik Anda veteran SQL berpengalaman maupun baru mulai belajar, pelengkapan otomatis akan membantu Anda menulis kueri yang lebih baik, lebih cepat.
Peramban Skema yang Ditingkatkan
Untuk memudahkan navigasi dan penjelajahan basis data yang terhubung, kami membenahi peramban skema di DataLab. Kini, Anda dapat dengan cepat melihat semua tabel dalam basis data yang terhubung, menelusurinya, dan bahkan menampilkan pratinjau isinya hanya dengan beberapa klik.
Peramban skema yang ditingkatkan ini dirancang untuk membantu Anda bekerja lebih efisien dengan data, sehingga Anda menghabiskan lebih sedikit waktu mencari tabel atau kolom yang tepat dan lebih banyak waktu menggali wawasan berharga.
Parametriskan kueri SQL Anda
Saat bekerja dengan SQL, ada kalanya Anda ingin memperbarui kueri SQL secara dinamis berdasarkan hasil perhitungan sebelumnya atau data lain di notebook Anda. DataLab kini mendukung hal ini melalui parameterisasi SQL, yang memungkinkan Anda menyisipkan variabel ke dalam kueri SQL.
Lebih Banyak Integrasi Basis Data dan Gudang Data
Anda seharusnya dapat mengakses data dengan mulus, di mana pun data itu disimpan. DataCamp sudah memungkinkan Anda mengueri semua basis data dan gudang data umum dengan sel SQL, termasuk PostgreSQL, MySQL, Redshift, Oracle, SQL Server, BigQuery, dan Athena. Kami akan menambahkan lebih banyak integrasi ke platform kami, seperti Snowflake dan ClickHouse, sehingga kami mencakup semua tumpukan data dan use case.
Membuat analitik berjalan cepat dan menyenangkan
Di DataCamp, kami berkomitmen untuk membuat pengalaman analisis data Anda mulus dan menyenangkan. Dengan peningkatan SQL ini kami yakin DataLab kini semakin siap membantu Anda membuka potensi penuh data Anda. Baik Anda ilmuwan data, analis bisnis, atau seseorang yang senang bekerja dengan data, kami yakin DataLab akan membantu Anda merampingkan alur kerja dan meningkatkan analisis. Coba fitur-fitur baru ini dan rasakan perbedaannya sendiri!
Sementara itu, kami akan terus mendorong batas analisis data dan membuka kemungkinan baru untuk penemuan wawasan, dengan penjadwalan notebook, mode gelap, dukungan dbt native, dashboarding tingkat lanjut, dan banyak lagi! Ada sesuatu yang perlu kami perbaiki? Sesuatu yang sangat Anda nantikan? Beri tahu kami dengan mengirim email ke rocketship@datacamp.com! Terima kasih!
