SQL vs Python: Mana yang Sebaiknya Anda Pelajari?

Jika Anda berniat terjun ke dunia data science, belajar pemrograman adalah keharusan. Ngoding adalah salah satu aktivitas utama para profesional data. Baik Anda harus mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, atau memvisualisasikan data, hampir semuanya dilakukan melalui pemrograman. Karena itu, Anda perlu mulai belajar ngoding di tahap awal perjalanan data science Anda.

Jadi, Anda siap mulai ngoding. Tapi bahasa pemrograman apa yang sebaiknya dipilih? Ini pertanyaan klasik di kalangan pemula data science. Ada banyak bahasa pemrograman untuk data science, namun mempelajari semuanya sekaligus hampir mustahil dan bisa membuat Anda patah semangat. Lebih baik pilih satu dulu dan, setelah menguasainya, lanjutkan ke yang lain sesuai kebutuhan atau minat Anda.

Salah satu perdebatan umum adalah bahasa pemrograman apa yang paling baik untuk memulai. Dalam hal ini, Python dan SQL adalah kandidat yang sangat cocok untuk memulai petualangan ngoding Anda. Python dan SQL sangat populer di data science, dan karier Anda tidak akan melaju jauh kecuali Anda mahir keduanya.

Pada bagian berikut, kami akan menjelaskan apa itu Python dan SQL, perbedaan utama di antara keduanya, dan mana yang paling disarankan untuk dipelajari terlebih dahulu. Teruskan membaca!

Jawaban Singkat: SQL vs Python

Sedang terburu-buru? Berikut gambaran tingkat tinggi tentang perbedaan SQL dan Python:

Jika Anda ingin menyelami lebih dalam, lanjutkan membaca!

Mengapa Memilih Python?

Menempati peringkat pertama di berbagai indeks popularitas bahasa pemrograman, seperti Indeks TIOBE dan Indeks PYPL, Python saat ini menjadi bahasa pemrograman serbaguna untuk berbagai kebutuhan.

Python adalah bahasa pemrograman open-source, serbaguna, dengan penerapan luas di banyak domain pengembangan perangkat lunak. Berkat sintaksnya yang sederhana dan mudah dibaca (mirip bahasa Inggris), Python kerap disebut sebagai salah satu bahasa pemrograman termudah untuk dipelajari dan digunakan oleh pemula. Jika Anda ingin merasakan seperti apa ngoding dengan Python, lihat Kursus Pengantar Python kami.

Meskipun saat dikembangkan awal 1990-an Python tidak ditujukan untuk data science, seiring waktu Python berevolusi dan kini banyak digunakan dalam data science, machine learning, dan data engineering. Hal ini terutama berkat ekosistem paketnya yang kaya. Dengan ribuan pustaka andal yang didukung komunitas pengguna besar, Python dapat melakukan berbagai tugas terkait data.

Berikut adalah daftar penggunaan Python dalam data science (tidak lengkap). Jika Anda penasaran dengan aplikasi Python lainnya, lihat panduan penggunaan Python ini.

• Analisis data: Python adalah cara paling andal untuk menganalisis data. Dengan pustaka kelas dunia seperti pandas dan NumPy, semuanya bisa dilakukan hanya dengan beberapa baris kode, dari pengumpulan dan pembersihan data hingga analisis eksploratif dan analisis statistik

• Visualisasi data: Memvisualisasikan data Anda dengan plot dan bagan yang menarik adalah cara hebat untuk menemukan pola tersembunyi dalam dataset dan menyajikan hasil. Banyak paket seperti Matplotlib, Seaborn, dan Plotly dapat melakukan hal tersebut.

• Machine learning: Sebagai subbidang Kecerdasan Buatan, machine learning menggunakan algoritme untuk memungkinkan mesin mempelajari pola dan tren dari data historis dan membuat prediksi. Scikit-learn adalah paket populer dan intuitif untuk menerapkan model machine learning yang andal.

• Deep learning: Deep learning adalah bagian dari keluarga metode machine learning yang lebih luas yang berfokus pada penerapan jaringan saraf tiruan. Algoritme kuat ini berada di balik beberapa terobosan paling inovatif dalam data science dalam beberapa tahun terakhir. Dengan pustaka dan kerangka kerja seperti Keras dan TensorFlow, Python menjadi bahasa andalan untuk deep learning.

Mengapa Memilih SQL?

Sebagian besar data perusahaan disimpan dalam basis data, khususnya basis data relasional. Basis data relasional menyediakan akses ke titik data yang saling terkait di berbagai tabel dengan baris dan kolom. Dengan kata lain, basis data relasional adalah alternatif yang lebih skalabel dan lebih matang dibandingkan spreadsheet tradisional.

Diagram basis data relasional. Sumber: MongoDB

Sejak dikembangkan pada awal 1970-an oleh IBM, SQL (Structured Query Language) menjadi bahasa pemrograman paling populer untuk berkomunikasi, mengedit, dan mengekstrak data dari basis data. Kemahiran dalam manajemen basis data dan SQL adalah suatu keharusan jika Anda ingin berkembang dalam karier data science. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang kegunaan SQL dalam artikel lengkap kami.

Salah satu keunggulan besar SQL adalah relatif mudah dipelajari dibandingkan bahasa pemrograman lain. Ini berkat sintaksnya yang deklaratif dan sederhana, yang dirancang khusus untuk mengelola basis data relasional menggunakan kueri SQL. Kueri adalah pernyataan yang terdiri dari berbagai perintah SQL yang bersama-sama melakukan tugas tertentu dalam basis data, seperti mengakses, memodifikasi, memperbarui, dan menghapus data

Mengetahui SQL akan memungkinkan Anda bekerja dengan berbagai basis data relasional, termasuk sistem populer seperti SQLite, MySQL, dan PostgreSQL. Meski ada sedikit perbedaan di antara basis data relasional tersebut, sintaks untuk kueri dasar serupa, menjadikan SQL bahasa yang sangat serbaguna.

Ingin belajar SQL? Lihat Kursus Pengantar SQL kami, atau perdalam sepenuhnya dengan Skill Track SQL Fundamentals.

Jalur Karier Python

Python adalah keterampilan paling dicari di data science. Akibatnya, Python dibutuhkan di hampir setiap pekerjaan di industri ini.

Ada banyak jalur karier yang bisa dikejar setelah Anda menguasai Python. Di bawah ini beberapa yang paling populer. Untuk daftar yang lebih rinci, lihat artikel tentang 7 karier data science teratas. Juga, jika Anda mencari peran di industri data, lihat DataCamp Jobs, yang dapat membantu Anda menemukan peran yang sesuai dengan keterampilan Anda.

Data scientist

Data scientist sangat dibutuhkan di berbagai sektor. Baik itu mengembangkan model machine learning untuk mengoptimalkan rute atau menangani data genetik guna memajukan pengobatan baru untuk penyakit langka, Python adalah jawabannya untuk menganalisis data dalam jumlah besar.

Data scientist perlu mampu menerapkan matematika, statistik, dan metode ilmiah; menggunakan berbagai alat dan teknik untuk membersihkan dan menyiapkan data; melakukan analitik prediktif dan kecerdasan buatan; serta menjelaskan bagaimana hasil ini dapat digunakan untuk memberikan solusi berbasis data bagi masalah bisnis. Python adalah alat yang paling umum digunakan data scientist untuk semua tugas ini.

Gaji rata-rata untuk data scientist di Amerika Serikat, menurut Glassdoor, adalah $113.215.

Data analyst

Data scientist dan data analyst memiliki kemiripan. Sementara data scientist fokus pada teknik machine learning untuk memprediksi masa depan dan menangani ketidakpastian, data analyst secara khusus dilatih untuk menangani masalah bisnis, seperti mengembangkan KPI, menciptakan solusi bagi pemangku kepentingan, dan menurunkan biaya bisnis. Python adalah bahasa andalan data analyst untuk menganalisis data, meskipun alat lain, termasuk perangkat lunak Business Intelligence seperti Power BI atau Tableau serta SQL, sama pentingnya.

Permintaan terhadap data analyst sudah sangat tinggi, dan tampaknya akan terus meningkat. Glassdoor memperkirakan gaji rata-rata $83.787 untuk profesi ini.

Machine learning engineer

Machine learning engineer berfokus pada riset, pembangunan, dan perancangan aplikasi kecerdasan buatan dan machine learning untuk mengotomatisasi model prediktif dan menjadikannya skalabel. Intinya, mereka mengembangkan algoritme yang menggunakan data masukan dan memanfaatkan model statistik untuk memprediksi keluaran sambil terus memperbarui keluaran seiring tersedianya data baru.

Walau machine learning engineer memiliki banyak alat untuk bekerja, Python tetap merupakan alat yang tak tergantikan.

Gaji tahunan rata-rata machine learning engineer adalah $164.820.

Jalur Karier SQL

Meskipun sudah ada cukup lama, SQL tetap menjadi alat yang tak tergantikan bagi pengembang dan profesional data di seluruh dunia. SQL ada di mana-mana, menjadi bahasa andalan untuk manajemen data di berbagai industri dan perusahaan kelas atas seperti Google, Meta, dan Amazon.

Sebagai bahasa yang sangat populer, peluangnya luas dan beragam. Berikut adalah daftar beberapa pekerjaan SQL yang paling populer.

Database architect

Database architect bertanggung jawab merancang basis data yang paling sesuai dan andal untuk suatu aplikasi. Arsitek mengembangkan strategi pemodelan untuk memastikan basis data aman, skalabel, dan berkinerja andal. Ini mencakup pengetahuan tentang berbagai jenis basis data –relasional, NoSQL, berbasis grafik, terdistribusi, dan lain-lain– serta keahlian untuk mengidentifikasi jenis basis data yang tepat untuk situasi tertentu.

Glassdoor memperkirakan gaji tahunan rata-rata untuk database architect sebesar $113.427.

Software developer

Software developer membuat perangkat lunak dan aplikasi komputer. Mereka yang memrogram perangkat lunak, termasuk program dan fitur baru.

Aplikasi ini sering memerlukan data agar berfungsi dengan baik. Bisa tebak data disimpan di mana? Ya, basis data relasional. Itu membuat SQL menjadi salah satu keterampilan paling dasar bagi developer.

Gaji tahunan rata-rata untuk Software Engineer adalah $100.828.

Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang gaji, lihat panduan mendalam kami tentang Gaji SQL Developer.

Database administrator

Database administrator bertanggung jawab memastikan basis data berjalan efisien dan aman. Mereka memelihara informasi pengguna, memberikan hak akses yang tepat sesuai kebutuhan, dan memantau penggunaan. Database administrator juga melakukan pencadangan data secara rutin.

Gaji tahunan rata-rata untuk profesi ini, menurut Glassdoor, adalah $103.837.

Python vs SQL: Mana yang Sebaiknya Anda Pelajari Terlebih Dahulu?

Bahasa mana yang harus Anda pelajari dulu? Meski pertanyaan ini sangat relevan bagi pemula di data science, penting untuk dicatat bahwa dalam jangka panjang Anda perlu mahir Python dan SQL jika ingin berkembang dalam karier.

Dengan demikian, jawabannya akan bergantung pada tujuan, prioritas, dan pengetahuan pemrograman yang Anda miliki sebelumnya.

Python vs SQL: Mana yang lebih mudah?

SQL jelas lebih mudah dipelajari dibandingkan Python. SQL memiliki sintaks yang sangat dasar dan dirancang semata-mata untuk berkomunikasi dengan basis data relasional. Karena banyak data disimpan di basis data relasional, pengambilan data menggunakan kueri SQL sering kali menjadi langkah pertama dalam proyek analisis data. Belajar SQL juga pilihan yang bagus karena akan membantu Anda memahami konsep pemrograman dasar dengan cara yang ramah pengguna, membuka jalan menuju bahasa pemrograman yang lebih kompleks.

Namun, sebagai bahasa pemrograman serbaguna, mempelajari Python memungkinkan Anda melakukan banyak hal keren lainnya. Misalnya, dengan Python, Anda bisa menjalankan proyek data science end-to-end, mulai dari pengumpulan dan pembersihan data hingga analisis dan visualisasi.

Python jauh lebih serbaguna dibandingkan SQL, tetapi butuh waktu lebih lama untuk menjadi mahir. Meski begitu, Python secara luas dianggap ramah pemula karena sintaksnya yang mirip bahasa Inggris dan fokus pada keterbacaan.

Jenis pekerjaan yang Anda incar juga perlu dipertimbangkan. Misalnya, jika Anda tertarik pada bidang business intelligence, belajar SQL mungkin pilihan yang lebih baik, karena sebagian besar tugas analitik dilakukan dengan alat BI seperti Tableau atau PowerBI. Sebaliknya, jika Anda ingin meniti karier data science murni, sebaiknya pelajari Python terlebih dahulu.

SQL vs Python untuk Analisis Data

Khusus untuk analisis data, SQL dan Python memiliki kekuatan dan penerapannya masing-masing.

SQL untuk analisis data

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa andalan untuk melakukan kueri dan mengelola data di basis data relasional. SQL unggul dalam:

• Pengambilan data: Mengekstraksi data spesifik secara efisien dari basis data besar dengan kueri yang sederhana dan mudah dibaca.
• Agregasi data: Melakukan operasi jumlah, rata-rata, dan hitung untuk meringkas data.
• Menggabungkan tabel: Menggabungkan data dari beberapa tabel untuk membuat dataset komprehensif untuk analisis.
• Pembersihan data: Menggunakan perintah SQL untuk memfilter, mengurutkan, dan membersihkan data langsung di dalam basis data.

Sintaks deklaratif SQL membuatnya mudah digunakan, terutama untuk tugas yang melibatkan data terstruktur di basis data relasional. Ini adalah alat penting bagi profesional data yang sering berinteraksi dengan basis data.

Python untuk analisis data

Python adalah bahasa pemrograman serbaguna yang banyak digunakan di data science. Python menawarkan:

• Fleksibilitas: Melampaui sekadar pengambilan data, Python dapat menangani manipulasi data, analisis statistik, dan visualisasi.
• Pustaka dan alat: Pustaka andal seperti pandas dan NumPy untuk manipulasi data, matplotlib dan seaborn untuk visualisasi data, serta scikit-learn untuk machine learning.
• Otomatisasi: Kemampuan mengotomatisasi alur kerja data, dari pengumpulan dan pembersihan hingga analisis dan pelaporan.
• Integrasi: Integrasi mulus dengan alat dan lingkungan lain, seperti Jupyter Notebook, untuk analisis data interaktif.

Fleksibilitas dan dukungan pustaka yang luas membuat Python ideal untuk melakukan tugas analisis data yang kompleks, mengembangkan model machine learning, dan menciptakan visualisasi yang informatif.

Kapan menggunakan SQL vs Python?

Pemilihan antara SQL dan Python sering bergantung pada tugasnya:

• Gunakan SQL saat Anda perlu melakukan kueri dan memanipulasi data yang disimpan di basis data relasional secara efisien.
• Gunakan Python saat analisis data Anda memerlukan pemrosesan yang lebih komprehensif, analisis statistik, atau visualisasi tingkat lanjut.

SQL vs Python: Perbandingan Mendalam

Di bawah ini, Anda dapat menemukan tabel perbedaan antara Python dan SQL:

Kesimpulan: SQL dan Python Lebih Baik Jika Digunakan Bersama

Semoga Anda menemukan artikel ini bermanfaat. Python dan SQL adalah alat yang sama-sama tak tergantikan bagi profesional data; karena itu, meski sebaiknya memilih salah satu untuk dipelajari di awal perjalanan data science Anda, dalam jangka panjang Anda perlu menguasai keduanya.

Ingin belajar Python dan SQL? Kami siap membantu. Lihat sumber daya berikut dan mulailah hari ini.

• Katalog kursus besar dengan 500+ kursus data science yang mencakup pemrograman, statistik, visualisasi, dan banyak lagi.
• Berlangganan blog kami untuk wawasan terbaru.
• Berlangganan podcast DataFramed.
• Lihat lembar contekan Python untuk data science dan lembar contekan dasar SQL.