Belajar Data Engineer dengan Beragam Materi Ini!
Data Engineer merupakan salah satu pekerjaan yang semakin berkembang seiring dengan pemanfaatan Big Data. Posisi ini bertanggung jawab untuk mengubah data berskala besar menjadi data yang dapat diakses dengan mudah dan menghasilkan informasi yang dibutuhkan perusahaan. Karena permintaan yang semakin banyak, orang mulai mencoba memperdalam ilmu 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.
Apabila dirimu tertarik untuk menjadi seorang Data Engineer maka salah satu jalan yang bisa ditempuh bagi pemula adalah mengikuti course Data Engineer. Course Data Engineer merupakan pilihan yang tepat bagi kamu yang ingin menguasai skill Data Engineer sekaligus merencanakan karir menjadi seorang Data Engineer handal.
Lantas, course Data Engineer manakah yang tepat terutama bagi pemula? Tentu kalian membutuhkan course yang memiliki modul pembelajaran yang lengkap, kan? Yuk, simak untuk mencari tahu!
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
1. 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.
2. Structured Query Language (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.
3. 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.
4. 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.
Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist
Saat ini banyak platform atau media yang menyediakan course Data Engineer, terutama secara online.Kalian bisa mencoba mengikuti Data Engineering Course di DQLab. Ingin mengasah skill dan berkarir menjadi data engineer? Yuk belajar dengan modul dari DQLab yang disusun oleh expertise dan sudah didesain untuk pemula hingga tingkat lanjut!
DQLab sendiri merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti Python dan SQL, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT & mengutamakan pembelajaran praktik langsung yang dapat diterapkan di dunia nyata.
Kapan lagi kan belajar data science sambil chat bareng layaknya platform ChatGPT? Dijamin bakalan seru abis. Yuk, langsung aja belajar bareng di DQLab!