PROMO KILAT 2 DAYS ONLY!!
Belajar Data Science 3 Bulan hanya 100K!

1 Hari 17 Jam 11 Menit 13 Detik

4 Tools yang Populer Digunakan Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 30-Januari-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/408aeb5acaa1e108a2c88506f0e47415_x_Thumbnail800.jpeg

Data Engineer adalah profesi baru yang mulai muncul setelah booming nya teknologi big data dan ilmu Data Science. Jika dibandingkan dengan pekerjaan Data Analyst dan Data Scientist, pekerjaan Data Engineer cukup berbeda meskipun masih berhubungan dengan data. Data Engineer bertugas untuk membangun, memelihara, serta mengoptimalkan infrastruktur data yang nantinya akan digunakan untuk menyimpan, memproses, serta mengakses data.


Posisi Data Engineer menjadi salah satu profesi dengan permintaan tertinggi di dunia menurut laporan dari Dice Tech Jobs di tahun 2020. IDC (International Data Corporation) bahkan memperkirakan tingkat pertumbuhan tahunan secara keseluruhan mencapai 23% generasi data baru selama tahun 2020-2025, yaitu sekitar 175 ZB data di tahun 2025. Sehingga akan sangat wajar jika kebutuhan akan praktisi data hk susunya Data Engineer akan terus bertambah. Dalam mengerjakan pekerjaannya, Data Engineer tentu akan membutuhkan tools untuk memproses data. Apa saja sih tools nya? Nah dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa tools yang cukup umum digunakan oleh Data Engineer. Yuk, simak pembahasannya!


1. Python

Data Engineer

Siapa yang tidak kenal bahasa pemrograman satu ini? Tentu saja Python sangat akrab dengan pekerjaan para praktisi data, termasuk Data Engineer. Data Engineer akan menggunakan Python untuk membuat coding ETL (Extract, Transform, Load) framework, interaksi API (Application Programming Interface), otomatisasi, dan tugas penyimpanan data seperti membentuk data, agregasi, menggabungkan data dari beberapa sumber yang berbeda, dan masih banyak lagi. Tugas-tugas ini bisa dilakukan dengan mudah oleh Python karena banyak nya library yang akan mendukung pekerjaan tersebut.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Spark

Data Engineer

Apache Spark merupakan merupakan salah satu mesin pengolahan data yang bersifat open source. Hingga saat ini, sudah ada sebanyak 52 ribu organisasi yang menjadi pelanggan tool ini, termasuk beberapa perusahaan besar seperti Apple, Microsoft, IBM, dan lainnya. Platform ini cukup mampu untuk melakukan manajemen data dan stream dengan cepat. Spark bisa dikatakan sebagai alat yang efektif untuk menangani data yang berukuran besar secara efisien dan membagi tugas pemrosesan ke beberapa perangkat.


Fitur utama yang dimiliki oleh Spark adalah mampu memproses data stream processing secara real time dengan menggunakan Spark Stream dan bisa melakukan processing data dengan cepat serta efisien.


3. Kafka

Data Engineer

Apache Kafka adalah platform yang bersifat open source dan membantu Data Engineer untuk membuat data pipelines menggunakan data streaming secara real time. Selain membangun data pipelines, Kafka juga memungkinkan sinkronisasi data, perpesanan, streaming data real-time, dan masih banyak lagi. Kafka ini cukup umum digunakan oleh Data Engineer, hal ini bisa dilihat dari 907 kontributor dan 22k stars di Github mencantumkan Kafka sebagai salah satu alat teknik terkemuka di kalangan profesional big data.


Berikut ini adalah beberapa fitur dari Kafka:

  • Bertindak sebagai Perantara. Apache Kafka menangani transformasi data dengan bertindak sebagai perantara, menerima data dari sistem sumber dan membuatnya tersedia secara real time ke sistem tujuan.

  • Toleransi Kesalahan Efektif. Kafka menawarkan fitur penting yang melindungi cluster dari kegagalan node/mesin.


4.Tableau

Data Engineer

Selain tools yang telah disebutkan di atas, pekerjaan seorang Data Engineer juga tidak jauh-jauh dari data visualisasi. Sehingga Data Engineer tetap akan membutuhkan tool yang berhubungan dengan visualisasi seperti Tableau. Tableau bisa menggunakan data dari berbagai sumber dengan interface drag & drop. Hal ini akan sangat membantu Data Engineer untuk melakukan aktivitas bisnis seperti membuat dashboard secara live dan membuat report data. Berikut adalah beberapa fitur yang dimiliki oleh Tableau:

  • Bisa Mengolah Big Data. Kemampuan Tableau untuk bekerja dengan kumpulan data besar adalah salah satu alasan yang membuat Tableau cukup terkenal. Pengguna dapat membuat visualisasi data menggunakan big data tanpa mempengaruhi kecepatan dan kinerja dasbor.

  • Dapat Dikombinasikan dengan Berbagai Bahasa Pemrograman. Tableau mendukung berbagai bahasa skrip (Python dan R) jika ada masalah kinerja atau komputasi.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Pekerjaan Data Engineer memang cukup berbeda dengan Data Analyst dan Data Scientist. Jika pada Data Analyst dan Data Scientist akan mengolah data yang sudah siap, maka Data Engineer lah orang yang bertugas untuk mempersiapkan data yang akan diolah oleh Data Analyst dan Data Scientist. Adanya tools dan bahasa pemrograman tentu bertujuan untuk mempermudah pekerjaan Data Engineer, mengingat seorang Data Engineer akan akrab dengan data yang berukuran besar.


Data Engineer bisa kamu jadikan sebagai salah satu tujuan karir mu mengingat kebutuhan akan profesi ini disebutkan akan terus mengalami kenaikan. Untuk bisa menjadi Data Engineer, kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab. Jika masih belum yakin untuk bergabung menjadi member premium, kamu juga bisa memanfaatkan free modul yang ada, yaitu modul “Introduction to Data Science with R” dan modul “Introduction to Data Science with Python”. Yuk, tunggu apa lagi, buruan daftar dan kejar impianmu untuk menjadi Data Engineer!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login