Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

4 Macam Skill Dasar yang Harus Dimiliki Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 09-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-selasa-04-2024-05-09-195515_x_Thumbnail800.jpg

Di era digital yang semakin berkembang pesat, peran data engineer menjadi semakin penting dalam memproses dan mengelola data untuk menghasilkan informasi bagi perusahaan. Sebagai seorang Data Engineer, kemampuan untuk memahami, memproses, dan menganalisis data perlu diperhatikan dalam menjaga daya saing di masa yang semakin kompetitif. Dengan demikian, profesi ini menjadi pilar utama dan membutuhkan skill-skill khusus. Apa saja skill tersebut? Bagaimana mempersiapkan diri agar menguasai skill tersebut? Yuk, simak pembahasannya!


1. Pemahaman Bahasa Pemrograman

Data Engineer

Pemahaman tentang bahasa pemrograman adalah dasar yang penting bagi seorang data engineer. Bahasa pemrograman yang utama termasuk Python, SQL, dan Scala. Dengan Python, seorang data engineer dapat memanfaatkan berbagai library dan fitur lainnya untuk mengolah data dengan beragam metode. SQL digunakan untuk mengakses dan mengelola data di dalam database. Data engineers perlu mahir dalam menulis query SQL untuk mengambil data, melakukan agregasi, dan menjalankan operasi database lainnya.


Selain itu, Scala diperlukan dalam konteks pengolahan data di dalam Apache Spark. Scala adalah bahasa yang didukung oleh Spark dan memberikan kinerja yang cepat untuk pengolahan big data, sehingga tidak heran tools ini menjadi pilihan utama untuk proyek-proyek big data. Dengan memahami dan menguasai bahasa pemrograman ini, seorang data engineer dapat lebih efektif dalam membangun solusi pengolahan data yang kompleks.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Kemampuan Pengolahan Data

Data Engineer

Kemampuan pengolahan data mencakup serangkaian keterampilan ekstraksi data dari berbagai sumber, transformasi data menjadi format yang lebih bermanfaat, dan pemuatan data ke dalam storage yang sesuai. Proses ini sering melibatkan berbagai tools dan teknologi, mulai dari tool pengolahan data tradisional seperti ETL (Extract, Transform, Load) hingga penggunaan Apache Spark. Data engineer perlu memahami teknik-teknik pengolahan data yang efisien, termasuk pembersihan data, normalisasi, penggabungan data, dan agregasi.


Jangan lupa mempertimbangkan aspek keamanan dan kinerja saat melakukan pengolahan data. Selain itu, kalian juga harus mampu mengoptimalkan kinerja proses pengolahan data untuk memastikan efisiensi dan skalabilitas, terutama saat berurusan dengan volume data yang besar.


Dengan menguasai kemampuan pengolahan data ini, data engineer dapat membantu perusahaan menghasilkan insight yang berharga dari data, mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik, dan meningkatkan kinerja bisnis secara keseluruhan.


3. Pemahaman tentang Data Warehousing

Data Engineer

Data warehouse adalah sistem yang dirancang khusus untuk menyimpan dan mengelola data secara terstruktur dari berbagai sumber yang berbeda. Seorang data engineer perlu memahami arsitektur dan desain data warehouse, termasuk konsep-konsep seperti penggabungan data, dimensi, fakta, dan skemanya. Dengan pemahaman ini, kalian dapat merancang dan mengimplementasikan solusi data warehouse yang efisien sesuai dengan kebutuhan.


Selain itu, pemahaman tentang data warehousing memungkinkan seorang data engineer untuk membuat proses pengambilan data (ETL) yang efektif. Proses ETL memungkinkan pengambilan data dari berbagai sumber, transformasi data sesuai kebutuhan, dan memuatnya ke dalam data warehouse. Seorang data engineer yang mahir dalam ETL dapat memastikan bahwa data disimpan dengan benar, mudah diakses, dan siap digunakan untuk analisis lebih lanjut. 


4. Keterampilan Manajemen Database

Data Engineer

Data engineer perlu memiliki pemahaman yang kuat tentang desain database, administrasi, dan pengoptimalan query untuk memastikan data tersimpan dengan aman dan dapat diakses dengan efisien. Kalian harus mampu merancang skema database yang tepat sesuai dengan kebutuhan aplikasi dan memastikan integritas data di dalamnya.


Selain itu, kemampuan administrasi database juga penting untuk memastikan kinerja sistem database yang optimal, termasuk tugas-tugas seperti pengaturan backup dan pemulihan, pengelolaan akses pengguna, dan pemantauan kesehatan database secara keseluruhan.


Dengan memahami cara kerja database dan menguasai teknik pengoptimalan query, data engineer dapat meningkatkan efisiensi query dan waktu respons aplikasi. Hal ini penting terutama saat aplikasi mengakses data secara langsung dari database secara real-time. Dengan demikian, keterampilan manajemen database tidak hanya memastikan adanya konsistensi data, tetapi juga berkontribusi memberikan user experience yang lebih baik melalui aplikasi yang responsif dan efisien.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


Tidak hanya empat skill yang telah disebutkan di atas, masih ada banyak skill Data Engineering lainnya yang perlu dikuasai agar dapat memberikan solusi yang efektif dan efisien. Kalian tidak perlu khawatir karena bisa mempersiapkan diri perlahan melalui DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan.


Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan kemampuan kalian menggunakan Python! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login