Â
Baca juga: Sertifikasi Project Manager, Bantu Pahami Stack Holder Pengembangan
Â
Teknik Pengolahan Data Besar Menggunakan Python
Setelah memahami jenis dan tantangan data besar, langkah selanjutnya adalah mengeksplorasi teknik-teknik yang dapat berguna untuk mengolahnya secara efisien dengan Python. Terdapat beberapa perpustakaan dan metode yang dapat membantu dalam mengelola dan menganalisis data besar, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangannya.
1. Menggunakan Pandas untuk Data Skala Sedang
Pandas adalah perpustakaan Python yang sangat populer untuk manipulasi data terstruktur, seperti data dalam bentuk tabel (misalnya CSV, Excel, atau SQL). Meskipun sangat kuat, Pandas lebih cocok untuk dataset dengan ukuran menengah hingga besar, yang dapat memuat sepenuhnya ke dalam memori.
Keunggulan Pandas:
- Mempermudah manipulasi data dengan DataFrame yang intuitif.
- Pengolahan data yang cepat untuk dataset yang dapat termuat di memori.
- Dukungan kuat untuk operasi penggabungan, agregasi, dan transformasi data.
Keterbatasan Pandas:
- Kurang efektif untuk data yang sangat besar (lebih dari memori).
- Pemrosesan data terhambat jika dataset tidak dapat muat sepenuhnya.
2. Pengolahan Data Paralel dengan Dask
Dask adalah pustaka Python yang terancang untuk menangani data yang lebih besar dari memori, dengan cara memanfaatkan komputasi paralel dan terdistribusi. Dask memungkinkan Anda untuk mengerjakan data besar dengan cara yang mirip dengan Pandas, tetapi dapat memproses data dalam ukuran lebih besar melalui pembagian tugas ke beberapa inti prosesor atau mesin.
Keunggulan Dask:
- Kemampuan untuk menangani data besar yang tidak dapat memuat dalam memori.
- Berbasis pada komputasi paralel dan mendukung distribusi tugas secara efisien.
- Integrasi langsung dengan Pandas, sehingga memudahkan peralihan dari dataset kecil ke besar.
