4 Tools Data Engineer Wajib Dikuasai Pemula

Profesi data engineer menjadi kunci tim data dalam suatu perusahaan dapat bekerja dan berkolaborasi dengan maksimal. Tugasnya merancang, membangun, mengelola, dan memelihara infrastruktur data serta sistem database agar bisa dimanfaatkan dengan baik oleh praktisi data lainnya. Sehingga tidak mengherankan jika kebutuhan data engineer semakin meningkat. 

Nah, untuk bisa menjalankan tugas tersebut dengan baik tentunya data engineer juga perlu dukungan tools. Setidaknya ada empat tools wajib yang perlu kalian kuasai untuk berkarir sebagai data engineer. Apa saja tools tersebut dan fungsinya? Langsung simak pembahasan detailnya pada artikel berikut ini!

1. Python

Python menjadi tools wajib yang harus dikuasai oleh data engineer karena multifungsi dan mudah digunakan. Selain itu, Python memiliki berbagai library dan framework yang kuat untuk pemrosesan data seperti NumPy, Pandas, dan Apache Spark, yang memungkinkan manipulasi dan analisis data secara efisien. Kelebihan ini membuat Python menjadi pilihan utama dalam pengembangan sistem pengolahan data besar dan kompleks.

Selain itu, Python juga populer bagi para praktisi data, sehingga memudahkan adanya kolaborasi dengan data scientist atau tim analisis data lainnya yang menggunakan Python sebagai bahasa pemrograman utama. Seluruh tim bisa langsung memantau atau mengedit code melalui Python dengan didukung IDE yang bisa dibagikan ke pihak eksternal seperti Jupyter notebooks.

2. Apache Spark

Spark memiliki performa yang tinggi dalam pengolahan data batch maupun streaming, sehingga sangat cocok untuk menangani volume data besar dengan kecepatan tinggi. Keunggulan utama Spark adalah mampu melakukan in-memory processing, yang memungkinkan data engineer mengakses dan memanipulasi data yang lebih besar dengan efisiensi yang tinggi, tanpa perlu menyimpannya ke dalam penyimpanan disk yang lambat.

Selain itu, Apache Spark menyediakan API dalam beberapa bahasa pemrograman, termasuk Python dan Scala, yang membuatnya sangat fleksibel dan mudah diadopsi oleh berbagai tim praktisi data. Spark juga menyediakan modul untuk machine learning (MLlib), graf (GraphX), dan pemrosesan SQL yang dapat diintegrasikan dengan mudah, menjadikannya tools yang komprehensif untuk berbagai kebutuhan pengolahan data.

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

3. Snowflake

Snowflake menggunakan arsitektur multi-cluster yang memungkinkan penyebaran beban kerja secara dinamis, sehingga dapat menangani volume data besar dengan efisien. Platform ini juga memungkinkan data engineer untuk melakukan penyimpanan dan analisis data tanpa harus khawatir tentang kompleksitas administrasi infrastruktur, karena Snowflake menangani otomatisasi provisioning, scaling, dan manajemen sumber daya.

Selain itu, Snowflake menawarkan fleksibilitas dalam hal integrasi dengan berbagai sumber data dan alat analitik. Data engineer dapat mengakses data menggunakan SQL tanpa perlu memahami secara mendalam infrastruktur di baliknya. Dengan fitur-fitur seperti instant cloning dan data sharing, Snowflake mempermudah pengembangan, uji coba, dan berbagi data di antara tim secara aman dan efisien.

4. Apache Airflow

Airflow memungkinkan data engineer untuk mendefinisikan alur kerja (workflow) sebagai kode, menggunakan konsep Directed Acyclic Graphs (DAGs), yang dapat menjalankan tugas-tugas secara otomatis sesuai dengan urutan dan aturan yang ditentukan. Dengan fitur ini, data engineer dapat dengan mudah merancang, mengotomatiskan, dan menjadwalkan serangkaian tugas data tanpa perlu intervensi manual, meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengolahan data.

Selain itu, Apache Airflow memiliki ekosistem yang kaya dengan berbagai operator dan koneksi yang mendukung integrasi mudah dengan berbagai sumber data, penyimpanan, dan alat analitik. Airflow juga menyediakan antarmuka pengguna web yang intuitif untuk memantau dan menganalisis alur kerja dengan mudah. Dengan kelebihan ini, data engineer dapat mengelola dan mengoptimalkan proses ETL (Extract, Transform, Load) dan tugas-tugas pengolahan data lainnya secara terpusat, meningkatkan visibilitas, traceability, dan manajemen risiko.

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

Nah, untuk bisa menggunakan semua tools di atas, kalian perlu punya dasar-dasar pemahaman pemrograman dan workflow olah data dulu. Bingung memilih platform terbaik untuk belajar materi tersebut? 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