RAMADHAN BERKAH!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp120K!

0 Hari 1 Jam 41 Menit 47 Detik

Project Simple ETL with Pandas, Yuk Akses Modulenya Sekarang!

Belajar Data Science di Rumah 08-Juni-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/06687bafd65391e4375f9f6995a939ab_x_Thumbnail800.jpg

Dalam melakoni perannya sebagai data engineer, mereka memiliki tanggung jawab utama dalam membangun infrastruktur big data yang belum terstruktur. Untuk bisa menyelesaikan tugasnya, data engineer perlu memiliki berbagai keahlian seperti matematika, bahasa pemrograman, database technology, database processing, dan algoritma.


Selain itu, salah satu skill utama lainnya yang perlu dimiliki seorang data engineer adalah memiliki pemahaman Extract, Tranfer, & Load atau biasa dikenal dengan ETL. ETL mengacu pada proses bagaimana data diambil (ektraksi) dari sumber, kemudian diubah menjadi format yang dapat dianalisis dan disimpan ke dalam data warehouse. Untuk melakukan proses ETL ini biasanya para data engineer memerlukan bahasa pemrograman untuk memudahkannya. Pyhton menjadi salah satu pilihan yang cukup banyak diminati untuk menyelesaikan proses ETL dengan menggunakan salah satu library di dalamnya, yakni Python Data Analysis (Pandas). 


Kali ini DQLab akan membahas bagaimana cara simpel membuat project ETL menggunakan Pandas. Ini informasinya!


1. Apa itu Pandas?

Pandas atau juga biasa disebut panel data ini merupakan sebuah library pada Python yang bertujuan untuk menganalisis struktur data, memanipulasi, juga melakukan pembersihan data. Sifatnya yang open source dapat memudahkan kamu dalam mengolah data dengan bentuk tabular yang tersimpan ke dalam baris dan kolom.


Pandas biasanya juga digunakan untuk membuat tabel, mengubah dimensi data, mengecek data, dan semacamnya. Secara garis besar dapat disimpulkan bahwa Pandas merupakan library analisis data yang diperlukan dalam proses pembersihan data mentah ke dalam sebuah bentuk yang bisa untuk diolah. 


Baca juga : Belajar Python : 3 Fungsi Pandas Python yang Jarang Diketahui


2. DQThon : DQLab Hackhaton

Bagi kamu yang memiliki background pendidikan di bidang programming tentu tidak asing dengan istilah hackathon. Hackathon adalah kegiatan kompetisi pemrograman yang berlangsung untuk beberapa jam hingga beberapa hari. Istilah yang satu ini merupakan gabungan dari kata "hack" dan "marathon". Meski begitu, tidak ada aktivitas hacking di dalamnya. Dalam kompetisi ini, semua orang yang berpartisipasi dalam event ini berkolaborasi untuk menciptakan solusi terhadap suatu masalah, tergantung dengan tema yang telah ditentukan. Hasil ciptaan itulah yang akan dilombakan dan bersaing satu sama lain.


Kali ini DQLab berkesempatan untuk mengadakan suatu event hackhaton yang akan diikuti oleh 5000 peserta. Saat mendaftar, tiap peserta memasukkan beberapa informasi yang dibutuhkan seperti nama lengkap, tanggal lahir, alamat tinggal, dan nomor telepon. Dari 5000 data yang dimiliki, DQLab akan menyortir data tersebut dan membuat kolom informasi baru di luar dari kolom yang sudah ada.


3. Project Simple ETL with Pandas

Sudah siap belajar Pandas bersama DQLab? Berikut kompetensi yang nantinya akan ada 3 proses yang kamu lalui. Jika kamu berminat mengikuti DQThon, kamu akan mempelajari materi sebagai berikut :

  1. Melakukan Extract Data dari Data Warehouse

  2. Melakukan Transform Data dengan Pandas

  3. Melakukan Load Data ke Data Warehouse


Baca juga : Business Intelligence : Mengenal Proses Pengolahan Data Oleh Business Intelligence


4. Kuasai & Bangun Portfolio ETL dengan Mengerjakan Module Premium Baru DQLab!

Bagi kamu yang berminat untuk mengasah kemampuanmu dalam melakukan proses ETL kamu bisa kok persiapkan dirimu dengan memperbanyak bekal melalui module baru yang tersedia di DQLab. Bersama DQLab, kamu akan belajar memahami ETL secara mendalam. Bukan hanya itu, DQLab sebagai online course juga memungkinkan kamu untuk bisa belajar dimana pun dan kapan pun secara efisien.


Penulis : Sandi Sabar Rahman

Editor : Annissa Wiyda Davita


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login