PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

1 Hari 6 Jam 19 Menit 57 Detik

Apa Saja Muatan Materi Course Data Engineer?

Belajar Data Science di Rumah 11-Januari-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4da91e4779080bb383c7219c02fca0e9_x_Thumbnail800.jpeg

Apakah ada diantara sahabat DQLab yang ingin menjadi seorang data engineer? Jika ada, artikel ini sangat pas untuk kamu. Berbicara soal profesi data engineer pastinya tidak dapat dipisahkan dengan kata “engineer” yang mana merujuk pada struktur data, sistem maupun pemeliharaan terhadap ekosistem yang jumlahnya lebih besar. Dalam perjalanannya memang tidak mudah untuk bisa mendapatkan posisi sebagai data engineer


Disamping permintaan tenaga kerja data engineer yang semakin tinggi dari tahun ke tahun, bekal yang cukup juga menjadi sebuah perhatian apabila kamu menginginkan untuk menjadi seorang data engineer. Butuh dasar bahasa pemrograman dan sistem yang kuat, muatan materi yang disesuaikan dengan kebutuhan industri, dan pengalaman dalam mengerjakan proyek yang berhubungan dengan data engineer


Sekarang ini, banyak data enthusiast yang mulai membuka kursus terkait dengan topik data engineer. Kondisi ini membuat sebagian orang mulai berpikir untuk putar haluan mengambil karir di bidang data dengan jalan mempelajari materi berkaitan dengan engineering. Kira-kira materi apa saja yang berhubungan dengan course DE atau Data Engineer. Simak info selengkapnya lewat artikel berikut ini yuk sahabat DQLab!


1.Data Warehousing 

Data warehouse adalah suatu tempat penyimpanan data yang berasal dari berbagai resource dan data lain lalu disimpan dengan baik. Data warehouse memiliki karakteristik yang terintegrasi, berorientasi lebih pada subjek (pelanggan, penjualan, dan berbagai hal lainnya), mempunyai dimensi waktu dan lebih bersifat tetap.


Data Engineer


Data warehouse adalah data yang mampu mendukung proses pengambilan keputusan oleh seluruh pihak manajemen di dalam suatu perusahaan. Data warehouse mampu mengintegrasikan beragam jenis data yang berasal dari berbagai jenis sistem ataupun aplikasi, sehingga perusahaan hanya perlu mengakses data tersebut dalam satu pintu, khususnya untuk manajemen.


Salah satu contoh dari data warehouse dalam suatu bisnis adalah data yang terkumpul dalam aplikasi akuntansi, website, marketplace, media sosial, dan masih banyak lagi. Seluruh info tersebut bisa digunakan oleh pihak perusahaan agar bisa menganalisa serta menentukan metode yang lebih tepat untuk melakukan promosi penjualan.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Data Ingestion

Data Ingestion atau penyerapan data merupakan proses pengangkutan data antara satu atau lebih sumber ke situs target untuk diproses dan dianalisis lebih lanjut. Data ini dapat berasal dari berbagai sumber, termasuk data lake, perangkat IoT, database lokal, dan aplikasi SaaS, dan berakhir di lingkungan target yang berbeda, seperti gudang data cloud atau data mart.


Data Engineer


Penyerapan data adalah teknologi penting yang membantu organisasi memahami volume dan kompleksitas data yang terus meningkat. Data ingestion adalah proses pemindahan data dari satu atau beberapa sumber ke suatu penyimpanan. Data tersebut nantinya akan disimpan dan dianalisis lebih lanjut, menurut Alooma.


Ada banyak jenis format data yang dikumpulkan dari berbagai sumber data. Data yang tidak cocok satu sama lain bagaikan potongan puzzle yang akan sulit untuk dianalisis. Karena itu, sebelum menganalisisnya data yang dikumpulkan tersebut perlu dibersihkan dan diubah formatnya.


Menurut TechTarget, data dalam jumlah besar dan format yang beragam akan memakan waktu dalam proses pengumpulannya. Jadi, biasanya perusahaan memilih menggunakan software atau aplikasi tertentu untuk mengotomatisasi proses data ingestion.


3. SQL

Data Engineer menghabiskan sebagian besar dari basis data operasi harian mereka, baik untuk mengumpulkan, menyimpan, mentransfer, membersihkan, atau hanya berkonsultasi data. Oleh karena itu, Data Engineer harus memiliki pengetahuan yang baik tentang manajemen basis data. Hal ini berarti fasih dengan SQL (Structured Query Language), bahasa dasar untuk berinteraksi dengan basis data, dan memiliki keahlian dengan beberapa dialek SQL paling populer, termasuk MySQL, SQL Server, dan PostgreSQL. 


Data Engineer


Selain basis data relasional, Data Engineer harus terbiasa dengan basis data NoSQL (“Tidak hanya SQL”), yang dengan cepat menjadi sistem masuk untuk Big Data dan aplikasi waktu nyata. Oleh karena itu, meskipun jumlah mesin NoSQL terus meningkat, para Data Engineer setidaknya harus memahami perbedaan antara tipe database NoSQL dan kasus penggunaan untuk masing-masingnya. 


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


4. Database Systems

Sistem Basis Data atau dikenal dengan Database System didalam Bahasa Ingris. Secara harfiah, sistem basis data terdiri dari dua kata, sistem dan basis data. Oxford memberikan Definisi dari sistem yaitu “an organized set of ideas or theories or a particular way of doing something" atau “kumpulan ide atau teori atau cara tertentu dalam melakukan sesuatu”.


Data Engineer


Sedangkan definisi dari basis data, oxford menjelaskan “database is an organized set of data that is stored in a computer and can be looked at and used in various ways” atau “kumpulan data terorganisir yang disimpan di komputer dan dapat dilihat serta digunakan dengan berbagai cara


5. Konsep Machine Learning

Machine learning merupakan suatu cabang dari Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan yang dikembangkan untuk bisa bekerja sendiri tanpa menunggu perintah dari si penggunanya. Berbicara mengenai machine learning dalam data science tidak terlepas dari peranan praktisi data dibaliknya. Salah satunya adalah role data engineer. Penggunaan machine learning dalam data science sangat bermanfaat untuk melakukan proses training data sesuai dengan apa yang ia pelajari dan menemukan pola pada data untuk melakukan prediksi. 


Data Engineer


Setidaknya ada tiga teknik atau metode machine learning yang digunakan dalam data science. Ada supervised learning, unsupervised learning dan reinforcement learning. Ketiganya memiliki karakteristik dan penggunaan yang berbeda-beda. Metode machine learning yang dipilih juga tergantung dari apa yang diinginkan oleh si pembuatnya. Misalnya ketika kita ingin mendapatkan rekomendasi dari suatu layanan maka teknik yang tepat yaitu supervised learning. Seorang data engineer bisa menggunakan ketiga metode machine learning tersebut atau salah satu dari ketiganya.


Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dan cobain berlangganan bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. 


Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. Yuk, Signup sekarang!


Penulis: Reyvan Maulid






Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login