Tag: BigQuery ETL

Pendahuluan Dalam era digital, perusahaan semakin bergantung pada Big Data untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Seiring dengan meningkatnya jumlah data yang dihasilkan, diperlukan teknologi yang mampu mengelola, mengolah, dan menganalisis data skala besar secara efisien. Pelatihan ini dirancang untuk membekali peserta dengan kompetensi pengolahan Big Data menggunakan SQL dan layanan cloud computing seperti Google BigQuery dan AWS Redshift. Peserta akan belajar mengelola database cloud, menulis query SQL yang optimal, dan menganalisis data dalam skala besar. Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan siap untuk mengikuti sertifikasi BNSP Data Analyst dan menjadi seorang profesional yang kompeten dalam pengolahan Big Data. Unit Kompetensi No Unit Kompetensi Deskripsi 1 Dasar-Dasar Big Data Memahami konsep Big Data, arsitektur cloud, dan manfaat Big Data dalam bisnis 2 Pengolahan Data dengan SQL Menulis query SQL untuk manipulasi, transformasi, dan analisis data skala besar 3 Penggunaan Google BigQuery Menjalankan query Big Data menggunakan Google BigQuery 4 Penggunaan AWS Redshift Mengolah data skala besar menggunakan AWS Redshift 5 Optimasi Query dan Kinerja Database Cloud Meningkatkan efisiensi SQL dalam mengolah data besar di platform cloud 6 Implementasi Big Data Analytics Studi kasus pengolahan dan analisis Big Data dalam lingkungan cloud computing Contoh Kasus dan Penyelesaiannya dengan Python Studi Kasus: Analisis Tren Pengguna E-commerce Menggunakan BigQuery Deskripsi Kasus Sebuah perusahaan e-commerce ingin menganalisis tren jumlah pengguna dan transaksi selama 12 bulan terakhir menggunakan Google BigQuery. Tujuan Analisis Menggunakan Google BigQuery SQL untuk mengambil jumlah pengguna dan total transaksi per bulan. Menggunakan Python (Pandas & Matplotlib) untuk membuat visualisasi tren pengguna. Langkah Penyelesaian Menggunakan Google BigQuery untuk Mengambil Data SELECT EXTRACT(YEAR FROM transaction_date) AS tahun, EXTRACT(MONTH FROM transaction_date) AS bulan, COUNT(DISTINCT user_id) AS jumlah_pengguna, SUM(total_amount) AS total_transaksi FROM `ecommerce.transactions` WHERE transaction_date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 12 MONTH) GROUP BY tahun, bulan ORDER BY tahun, bulan; Menggunakan Python untuk Menganalisis dan Memvisualisasikan Tren Pengguna import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Simulasi data hasil query dari BigQuery data = { "bulan": ["2023-01", "2023-02", "2023-03", "2023-04", "2023-05", "2023-06"], "jumlah_pengguna": [10500, 11000, 12000, 12500, 13000, 14000] } # Konversi ke DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Konversi kolom bulan menjadi tipe datetime df["bulan"] = pd.to_datetime(df["bulan"]) # Visualisasi Tren Pengguna plt.figure(figsize=(10,5)) sns.lineplot(x=df["bulan"], y=df["jumlah_pengguna"], marker='o', linewidth=2.5, color="blue") plt.xlabel("Bulan") plt.ylabel("Jumlah Pengguna") plt.title("Tren Jumlah Pengguna E-commerce per Bulan") plt.grid(True) plt.show() Kesimpulan Pelatihan ini memberikan keterampilan penting dalam pengolahan dan analisis Big Data menggunakan SQL dan layanan cloud computing. Dengan menguasai Google BigQuery, AWS Redshift, dan SQL, peserta akan dapat mengolah dan menganalisis data dalam skala besar dengan cepat dan efisien. Kami memiliki Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Analyst yang akan membekali Anda dengan keterampilan yang relevan dengan kebutuhan industri. Dengan sertifikasi ini, Anda akan lebih kompetitif dan siap bersaing dalam dunia kerja berbasis data. 🚀