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

0 Hari 1 Jam 23 Menit 4 Detik

4 Tools Data Engineer Penunjang Percepatan Karir

Belajar Data Science di Rumah 08-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-04-2024-01-08-175104_x_Thumbnail800.jpg

Mampu menguasai sejumlah tools bagi profesi data engineer sangat penting karena bisa menjadi salah satu faktor penunjang percepatan karir. Semakin banyak tools yang dikuasai, perusahaan juga akan semakin melihat adanya potensi dalam diri SahabatDQ untuk menduduki posisi strategis. Setidaknya ada empat tools yang perlu kalian kuasai. Apa sajakah itu? Cari tahu lebih lanjut pada pembahasan berikut ini!


1. Apache Hadoop

Data Engineer

Apache Hadoop adalah sebuah kerangka kerja software open-source yang dirancang untuk menyimpan dan memproses data besar secara terdistribusi di kluster komputer. Hadoop menyediakan solusi untuk menangani data yang berukuran petabyte atau bahkan lebih, dengan mendistribusikan tugas pemrosesan ke berbagai node dalam kluster.


Komponen utama Hadoop termasuk Hadoop Distributed File System (HDFS) untuk penyimpanan data terdistribusi, dan MapReduce untuk pemrosesan data paralel. Kelebihan utama Apache Hadoop adalah mampu mengelola dan menganalisis data skala besar dengan mengoptimalkan kinerja dan ketahanan terhadap kegagalan hardware.


Hadoop memungkinkan organisasi untuk menyimpan data secara ekonomis, dan dengan model pemrograman yang dapat diperluas secara horizontal, memproses data secara cepat melalui distribusi beban kerja di berbagai node, sehingga memberikan solusi yang efisien untuk kebutuhan big data.


2. Apache Spark

Data Engineer

Apache Spark adalah kerangka kerja pengolahan data open-source yang dirancang untuk kinerja tinggi dan analisis data yang lebih cepat. Dibangun di atas model pemrosesan data yang dikenal sebagai Directed Acyclic Graph (DAG), Spark menyediakan interface pemrograman yang ekspresif dan mudah digunakan, memungkinkan analisis data real-time dan batch processing.


Salah satu kelebihan utama Spark adalah mampu untuk menyimpan data secara in-memory, mengurangi latensi pemrosesan data secara signifikan dibandingkan dengan kerangka kerja tradisional seperti Apache Hadoop MapReduce. Selain itu, Spark juga mendukung berbagai tugas pemrosesan data, termasuk analisis data, machine learning, grafik, dan pemrosesan stream, sehingga membuatnya sangat fleksibel dan dapat diintegrasikan dalam skenario pengolahan data yang kompleks.


Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!


3. Apache Kafka

Data Engineer

Apache Kafka adalah platform open-source untuk streaming data yang dirancang untuk mentransmisikan data secara real-time antara aplikasi atau sistem. Dengan model publish-subscribe, Kafka memungkinkan aplikasi untuk mengirim dan menerima data secara asinkron, memungkinkan pengolahan data real-time dengan skala yang besar.


Salah satu kelebihan utama Apache Kafka adalah daya tahan yang dikirimkan dapat disimpan secara persisten, menghindari adanya kehilangan data yang kritis. Kafka juga dirancang untuk memproses data secara terdistribusi, dapat diintegrasikan dengan berbagai teknologi, dan memberikan kecepatan tinggi dalam pengiriman pesan, menjadikannya solusi yang sangat efektif untuk mengelola aliran data besar di berbagai industri.


4. Snowflake

Data Engineer

Snowflake adalah platform data warehousing yang terkelola secara cloud, dirancang untuk menyimpan, mengelola, dan menganalisis data besar dengan cara yang efisien. Berbeda dengan solusi data warehousing tradisional, Snowflake menawarkan arsitektur terdistribusi dan multi-cluster yang memungkinkan pengguna untuk memanfaatkan sumber daya cloud secara elastis sesuai dengan kebutuhan.


Arsitektur tersebut memisahkan penyimpanan data dari pemrosesan query, memungkinkan skalabilitas yang lebih baik dan kinerja tinggi dalam menjalankan query yang kompleks pada data besar. Snowflake mendukung berbagai jenis data, termasuk data terstruktur dan semi-terstruktur, serta menyediakan antarmuka SQL standar, memudahkan pengguna dalam melakukan analisis data tanpa perlu belajar bahasa kueri yang baru.


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


Nah, dapat disimpulkan ternyata setiap tools data engineer memiliki kelebihan dan kekurangannya. Tapi yang pasti, untuk bisa menggunakan tools tersebut SahabatDQ harus memiliki pemahaman dulu dalam penulisan query SQL. 


Bingung memilih platform terbaik? Kalian bisa mulai belajar di DQLab loh. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. 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 siapkan diri menjadi data engineer andal! 


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 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 :