Data Engineer dalam Machine Learning vs AI
Data Engineer adalah profesi yang bertanggung jawab terhadap proses persiapan data, mereka akan mengubah data mentah hingga siap untuk dianalisis oleh professional data lainnya. Data Engineer tidak hanya bertugas membangun infrastruktur data, namun mereka juga bertugas dari proses perancangan.
Kemudian setelah infrastruktur tersebut tersedia, mereka juga bertanggung jawab untuk memeliharanya, atau dengan kata lain mereka harus memastikan praktisi data lain bisa mengakses dan menggunakan data yang siap diolah dengan mudah.
Data Engineer memiliki peran yang sangat penting dalam mendukung proyek Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI). Infrastruktur dan pipeline yang mereka sediakan akan dibutuhkan untuk pelatihan, evaluasi, dan implementasi model ML atau AI. Dalam artikel ini kita akan melihat bagaimana peran Data Engineer dalam konteks ML dan AI. Yuk, simak pembahasannya!
1. Pengumpulan dan Pengolahan Data
Data Engineer bertanggung jawab untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengelola data yang akan digunakan untuk melatih model ML dan AI. Data Engineer dapat mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti database internal, API eksternal, sensor IoT, atau bahkan dari data publik.
Mereka akan memastikan data disimpan dengan cara yang efisien dan aman, menggunakan teknologi seperti data lake dan data warehouse. /mereka juga bertanggung jawab dalam manajemen data, seperti mengelola metadata, memantau kualitas data, dan menjaga keamanan data untuk memastikan data siap digunakan dalam project ML/AI.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Pemrosesan Data (ETL)
Data Engineer berperan dalam memproses data mentah menjadi format yang dapat digunakan oleh Data Scientist dan ML/AI Engineering dalam membuat model ML/AI. Mereka akan mulai dari membangun ETL (Extract, Transform, Load) pipeline untuk memproses data mentah.
Selanjutnya, mereka akan melakukan data cleansing untuk membersihkan data dari kesalahan, duplikasi, atau bahkan inkonsistensi. Setelah bersih, Data Engineer akan mengubah data ke dalam format yang telah ditentukan agar bisa digunakan untuk analisis dan pelatihan model.
3. Infrastruktur untuk Pelatihan Model
Data Engineer juga mengambil peran untuk membangun dan mengelola infrastruktur yang diperlukan untuk pelatihan model ML dan AI. Mereka dapat menggunakan cluster computing seperti Hadoop atau Kubernetes untuk mendistribusikan tugas pelatihan model.
Data Engineer juga bisa mengelola sumber daya komputasi seperti CPU atau GPU yang dibutuhkan untuk pelatihan model. Tidak hanya itu, mereka bertanggung jawab untuk menyediakan akses data yang cepat dan efisien untuk proses pelatihan model.
4. Deploy dan Pemeliharaan Model
Data Engineer juga terlibat dalam deploy dan pemeliharaan model ML dan AI di lingkungan produksi. Tugas ini meliputi model serving, monitoring dan scaling. Model serving bertujuan untuk mengatur layanan pada model ML/AI agar dapat diakses oleh aplikasi atau pengguna.
Sementara monitoring, Data Engineer akan memantau kinerja model yang di produksi dan memastikan model berfungsi dengan baik. Sedangkan untuk scalling, Data Engineer bertanggung jawab dalam menangani skala layanan model guna meminimalisir peningkatan beban kerja.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Data Engineer memiliki peran penting dalam ekosistem ML dan AI, dari pengumpulan dan pengolahan data hingga pemrosesan dan deploy model. Mereka bertugas untuk men-support Data Scientist dan ML/AI Engineering dalam menciptakan dan menerapkan solusi yang canggih dan berkelanjutan. Untuk menjadi seorang Data Engineer, kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri