PROMO SPESIAL 12.12
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 120K!
0 Hari 3 Jam 23 Menit 11 Detik

Implementasi Pemrograman Python pada Data Engineer dalam Menghadapi Industri Masa Kini

Belajar Data Science di Rumah 18-April-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4d2a8e03e1cbc613825f43509b72114c_x_Thumbnail800.JPG

Tentunya menguasai bahasa pemrograman merupakan salah satu syarat utama untuk berkarir sebagai praktisi data, terutama bagi seorang Data Engineer. Mengapa demikian? Karena seorang Data Engineer merupakan salah satu role yang menghadapi data dalam jumlah yang banyak dan setidaknya mengetahui dasar dari bahasa pemrograman Python, salah satunya.


Untuk menghadapi data dengan skala yang besar, Data Engineer harus mampu mengolah data tersebut menggunakan bahasa pemrograman Python, mengapa Python? Karena sintaks yang dimiliki Python mudah dipahami dan memiliki library yang beragam.


DQLab berkolaborasi dengan Andrew Tirta, Data Engineer Julo, untuk membeberkan biasanya bahasa pemrograman Python digunakan oleh Data Engineer untuk apa saja sih? Yuk, simak bersama!


Baca juga : Pentingnya Belajar Python untuk Hadapi Dunia Kerja, Yuk Coba DQLab Learning Module di Rumah!


1. Melakukan Deployment Model

Dengan menggunakan Python seorang Data Engineer dapat melakukan deployment model. Deployment merupakan salah satu hal yang bertujuan untuk mengunggah atau menyebarkan model yang sudah dikerjakan oleh para Data Scientist. Penyebaran yang dilakukan pun memiliki banyak cara tergantung dari jenis modelnya.


"Melakukan deployment model yang di dapat dari Data Scientist, harus paham betul infrastrukturnya karena biasanya bisa sangat tricky tergantung model dari Data Scientist nya." Ujar Andrew.


2. Membuat Data Warehouse

Seorang Data Engineer juga bisa membuat data warehouse dengan menggunakan Python. Data warehouse sendiri merupakan suatu sistem komputer yang digunakan untuk mengarsipkan dan menganalisa history suatu data organisasi.


"Membuat data warehouse untuk menyimpan semua fitur, biasanya kita harus pintar mengcompress dan merancang tabel." Tutur Andrew.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Engineer, Yuk Intip Studi Kasus yang Bisa Dipecahkan dengan "Feature Discovering"


3. Monitoring Data

Selain deployment suatu model dan membuat data warehouser, Python juga digunakan seorang Data Engineer untuk memantau data tersebut atau bisa diistilahkan dengan monitoring data. Monitoring data ini berguna untuk memastikan data yang diolah bekerja selama 24 jam sehari.


"Monitoring pipeline juga adalah tugas utama seorang Data Engineer. Disini kami memastikan data bekerja 24 jam sehari." tutupnya.


4. Belajar Python di DQLab

Seperti yang kita ketahui, Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang mudah untuk dipelajari karena Python terkenal dengan sintaksnya yang mudah dipahami. Dengan demikian, Python pun memiliki peran penting bagi Data Engineer dalam menghadapi permasalahan data di industri.


Jangan khawatir, bersama DQLab kamu bisa lho belajar Python di rumah aja! Akses DQLab Learning Module "Feature Discovering for Machine Learning - Python" dan nikmati pengalaman belajar di rumah secara praktis dan aplikatif.


Yuk, ikuti 3 Langkah Mudah untuk mengakses Module DQLab:

  1. Step 1: Sign-in ke akun DQLab di dqlab.id

  2. Step 2: Pilih menu Learning Module, Python Course

  3. Step 3: Pilih Module "Basic Feature Discovering for Machine Learning"

Periode pengerjaan dimulai pada Tanggal 16 April 2020 dan akan ada sesi pembahasannya secara mendalam pada tangga 28 April 2020! Stay tuned ya!

Lihat juga : Belajar Data Science Bersama DQLab


5. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!

Tertarik berkarir di bidang data? Yuk, bergabung di DQLab! Kamu bisa membangun portofolio datamu dengan belajar data science di DQLab. Untuk kamu yang ingin mulai belajar data science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

Semangat belajar sahabat Data DQLab!


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login