DQLab Super Giveaway! Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp.99.000! DAFTAR

Pakai Kode: KUPON99K. Berakhir 2 Days 16 Jam : 22 Menit : 22 Detik

Ingin menjadi Data Engineer? Berikut 3 Hal Esensial Yang Harus Kamu Kuasai

Belajar Data Science di Rumah 30-Agustus-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/7704e1b35bb4e0a020fed84890a4fc1c_x_Thumbnail800.jpg

Apakah kamu tertarik untuk menjadi seorang Data Engineer? Data Engineer memang merupakan salah satu pilihan berkarir di bidang data yang sangat menarik. Di antara pilihan karir lain, Data Engineer adalah seorang yang memiliki kemampuan dan pengetahuan terhadap Software Engineering dan Back-end Development paling besar ketimbang role lain di bidang data. Seorang Data Engineer memiliki peran yang vital pada ekosistem data suatu perusahaan karena mereka bertanggung jawab untuk mengatur pengumpulan data dan informasi, bagaimana memprosesnya, dan bagaimana menyimpannya. 


Dalam melakukan pekerjaannya, ada berbagai kemampuan yang harus dimiliki oleh seorang Data Engineer. Selain Software Engineering dan Back-end Development, seorang Data Engineer juga biasanya memiliki kemampuan programming yang lebih kuat ketimbang Data Scientist dan Data Analyst. Tanpa Data Engineer, Data Scientist dan Analyst tidak akan mendapat “data-data” yang berkualitas untuk membuat rancangan data dengan model mereka. 


Kemampuan utama apa saja yang wajib dikuasai oleh seorang Data Engineer? Pada artikel ini, DQLab akan berbagi mengenai hal-hal esensial yang harus kamu kuasai sebagai Data Engineer. Yuk simak penjelasannya!

1. Algorithms dan Data Structures

Secara ideal, role apapun dalam dunia data science, baik itu Data Analyst, Data Scientist, maupun Data Engineer sebaiknya menguasai konsep dari Algoritma dan Struktur Data (Data Structures). Namun, Data Engineer memiliki kewajiban yang lebih besar untuk memahaminya, karena ranah pekerjaannya sangat membutuhkan pemahaman yang kuat mengenai kedua hal tersebut. 


Dengan menggunakan Data Structures yang benar, akan membuat algoritma yang dibangun dapat secara drastis menjadi lebih baik. Jadi, bagi teman-teman yang ingin berkarir sebagai Data Engineer pastikan kalian mempelajari konsep mengenai Algoritma dan juga Data Structures ya! Kalian bisa memulai itu semua bersama DQLab juga loh!


Baca Juga : Belajar Data Science di Rumah, Mengapa Python Cocok untuk Pemula?

2. SQL dan Programming Language

Menjadi seorang Data Engineer mengharuskan kita untuk terbiasa “berkomunikasi” dengan data. Sebagaimana komunikasi pada umumnya, kita harus mengerti bahasa yang digunakan lawan bicara kita. Ketika “berkomunikasi” dengan data, maka bahasa yang digunakan adalah SQL. Sebagai Data Engineer, kita berkewajiban untuk menyiapkan “bahan-bahan” berkualitas (baca : data) untuk kemudian diproses oleh Data Scientist dan Data Analyst. Dalam menyiapkan “bahan-bahan” tersebut, salah satu kemampuan yang wajib dimiliki adalah SQL.


Selain itu, salah satu kewajiban seorang Data Engineer adalah mengatur Data Storing and Processing. Untuk melakukannya, Data Engineer biasanya dituntut untuk bisa mengoperasikan Big Data Tools seperti Apache Kafka, Spark, Hadoop, Hive, dan lain sebagainya. Untuk dapat menggunakan berbagai tools tersebut, seorang Data Engineer harus menguasai programming language khususnya Java. Selain Java, programming language yang juga selalu digunakan dalam dunia Data Science adalah Python. Sehingga, merupakan hal yang esensial bagi seorang Data Engineer untuk memiliki kemampuan setidaknya kedua Programming Language tersebut.

3. Data Pipeline

Data Pipeline adalah sesuatu yang akan selalu ditemui oleh Data Engineer dalam pekerjaannya. Data Pipeline adalah seperangkat alat dan proses untuk memindahkan data dari satu sistem ke sistem lainnya di mana ia dapat disimpan dan dikelola secara berbeda. Data pipeline memungkinkan kamu mendapatkan informasi dari banyak sumber yang berbeda kemudian mentransformasikan dan menggabungkannya dalam satu tempat penyimpanan data.


Misalnya ketika kamu harus mengumpulkan berbagai macam data yang menunjukkan bagaimana pelanggan berinteraksi dengan brand, seperti lokasi, perangkat, sessions, riwayat pembelian, interaksi layanan pelanggan, umpan balik pelanggan, dan lain-lain. Semua informasi ini dapat dikumpulkan dalam satu tempat seperti warehouse dan digunakan untuk membuat profil pelanggan. 

Dengan adanya konsolidasi data ini, semua pihak yang membutuhkan data demi membuat keputusan strategis dan operasional atau saat membangun dan mengelola tool analisis dapat mengakses data-data tersebut dengan mudah dan cepat. Pihak-pihak yang dimaksud itu adalah tim Data Scientist, Data Analyst, BI Engineer, Marketer, CPO, dan specialist lain yang pekerjaannya bergantung pada data. Sementara itu pihak yang bertugas untuk membangun dan mengelola infrastruktur data pipeline beserta penggunaannya secara strategis tersebut adalah bagian dari pekerjaan seorang Data Engineer.

Baca Juga : Mengenal Profesi Data Engineer, Yuk Intip Studi Kasus yang Bisa Dipecahkan dengan “Feature Discovering”

4. Yuk Mulai Karir Kamu Sebagai Data Engineer Bersama DQLab!

Tertarik berkarir sebagai Data Engineer? 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!

Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!