3.3 TRIPLE THE SALE!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp130K!

0 Hari 0 Jam 59 Menit 26 Detik

4 Main Job Description Wajib Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 18-Desember-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-kamis-04-2023-12-15-184854_x_Thumbnail800.jpg

Di era teknologi yang terus berkembang, peran data engineer menjadi semakin penting bagi perusahaan yang ingin memanfaatkan kekuatan data. Data engineer memainkan peran penting dalam merancang, mengembangkan, dan memelihara arsitektur untuk pemrosesan dan analisis data yang lebih efisien.


Peran seorang data engineer bersifat dinamis, beragam, dan mencakup berbagai domain khusus dalam ekosistem data. Mulai dari membangun pipeline data yang kuat, mengoptimalkan database, menangani big data, hingga mendukung infrastruktur machine learning.


Data engineer memainkan peran penting untuk memastikan perusahaan dapat mengekstraksi insight yang dapat ditindaklanjuti dari data yang mereka miliki. Seiring dengan kemajuan teknologi, rekrutmen data engineer terus meningkat dan menjadikan profesi ini bidang yang menarik dan terus berkembang.


Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi empat deskripsi pekerjaan yang menjelaskan berbagai tanggung jawab seorang data engineer. Penasaran apa saja? Yuk kita simak bersama!


1. Data Pipeline Architect

Data Engineer

Source: Simon Case


Salah satu tanggung jawab utama seorang data engineer adalah merancang dan membangun pipeline data yang kuat. Arsitek pipeline data berfungsi untuk menciptakan sistem efisien yang memfasilitasi aliran data yang lancar dari berbagai sumber ke penyimpanan dan pada akhirnya ke users akhir seperti data scientist dan data analyst.


Role ini melibatkan pemilihan teknologi yang tepat, mengoptimalkan flow data, dan memastikan skalabilitas untuk mengakomodasi pertumbuhan volume data. Seorang data engineer harus mahir dalam memanfaatkan tools seperti Apache Kafka, Apache NiFi, dan AWS Glue untuk membangun pipeline data yang tangguh dan dapat diskalakan.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Database Administrator

Data Engineer

Data engineer sering kali berperan sebagai administrator database  yang bertanggung jawab untuk mengelola dan mengoptimalkan database untuk memastikan pengambilan data yang lancar dan efisien. Seorang data engineer harus terampil dalam desain database, penyesuaian kinerja, dan implementasi keamanan.


Mereka bekerja dengan berbagai sistem manajemen basis data (DBMS) seperti MySQL, PostgreSQL, atau MongoDB, memastikan integritas, ketersediaan, dan aksesibilitas data. Role yang satu ini sering berkolaborasi dengan data scientist dan analyst untuk memahami kebutuhan data.


3. Big Data Engineer

Dengan pertumbuhan data yang eksponensial, peran seorang data engineer menjadi sangat diperlukan. Terutama data engineer yang berspesialisasi dalam menangani kumpulan data besar yang sulit dikelola oleh database tradisional.


Role ini bekerja dengan kerangka komputasi terdistribusi seperti Apache Hadoop dan Apache Spark untuk memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar. Selain itu, data engineer juga harus mahir dalam bahasa pemrograman seperti Scala atau Python dan berpengalaman dalam platform cloud seperti AWS, Azure, atau Google Cloud untuk pemrosesan data yang scalable dan hemat biaya.


4. Machine Learning Infrastructure

Di era artificial intelligence dan machine learning, data engineer semakin terlibat dalam menciptakan infrastruktur yang diperlukan untuk mendukung teknologi canggih ini. Seorang data engineer yang fokus pada infrastruktur machine learning berfokus pada pembangunan dan pemeliharaan arsitektur untuk penerapan dan integrasi model machine learning ke dalam sistem produksi.


Role yang satu ini berkolaborasi dengan data scientist untuk mengimplementasikan pipeline machine learning yang scalable dan efisien, menggunakan tools seperti TensorFlow, PyTorch, dan Kubernetes.


Data Engineer


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Yuk persiapkan diri kamu untuk berkarir menjadi data engineer bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python berikut untuk informasi lebih lengkapnya!


Penulis: Galuh Nurvinda K

Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :