DICARI! Yang Mau Belajar Data Science Disc. 96%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp120K!

0 Hari 0 Jam 6 Menit 52 Detik

Day to Day Data Engineer di Tech Companies

Belajar Data Science di Rumah 12-Januari-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/33131f92cdd5794f89141595d2b4e887_x_Thumbnail800.jpeg

Profesi Data Engineer kian berkembang pesat sejak data science diperkenalkan secara luas di kalangan penggiat teknologi. Terbukti dari laporan yang dikeluarkan oleh 2020 DICE Tech Job Report, Data Engineer masuk dalam kategori The Fastest Growing Tech-Oriented Occupation (pekerjaan yang berorientasi teknologi dengan pertumbuhan tercepat) pada tahun 2019. Data Engineer sukses bertengger di urutan pertama dengan persentase 50% mengalahkan posisi Back End Developer, Senior Data Scientist dan CRM developer. 


Tidak hanya itu, 2020 Linkedln U.S. Emerging Jobs Report juga melaporkan bahwa Data Engineer masuk dalam 15 pekerjaan baru paling menonjol selama 5 tahun terakhir dengan tingkat pertumbuhan perekrutan sebesar 35% sejak 2015. Dari sini kita bisa menyimpulkan bahwa posisi Data Engineer merupakan posisi yang hot khususnya pada industri teknologi. 


Seperti yang kita tahu bahwa Data engineer merupakan pecahan dari produk data science yang bertugas menaungi data ditinjau dari segi pemeliharaan dan manajemen basis data. Data Engineer memegang peran besar dalam arsitektur dan keamanan data perusahaan. 


Lalu, apa saja tugas pokok seorang data engineer? Yuk simak penjelasannya melalui artikel berikut ini!


1. Mengenal Posisi Data Engineer

Bagi pemula data yang masih awam data pastinya belum familiar dengan posisi data engineer. Data Engineer merupakan profesi yang bertugas untuk melakukan akuisisi, penyimpanan, transformasi, dan pengelolaan data dalam suatu organisasi. Data engineer melakukan desain, pembuatan, dan pemeliharaan arsitektur database maupun sistem pemrosesan data. 


Data Engineer


Data engineer atau yang biasa disebut insinyur data bisa dibilang sebagai posisi vital di industri data. Dimana mereka memiliki peran penting untuk menjembatani antara software developer dengan posisi strategis data science yaitu data analyst dan data scientist.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Day-To-Day Seorang Data Engineer

Seperti yang sudah dilakukan bahwa data engineer merupakan key players dalam pengembangan dan pemeliharaan arsitektur data perusahaan manapun. Tentu saja dengan bantuan tenaga dari mereka maka dari bongkahan data yang besar tadi, data engineer dapat menyederhanakan kumpulan data yang bisa dimanfaatkan oleh data analyst maupun data scientist. Ibarat kata, data engineer seperti memegang dua posisi sekaligus. Mereka melakukan interpretasi informasi dimana tugas ini biasanya dilimpahkan oleh data analyst. 


Data Engineer


Di satu sisi, data engineer juga berfokus pada prediksi model dan melakukan eksperimen yang mana biasanya diserahkan oleh data scientist. Sedangkan dalam kesehariannya, data engineer memiliki role yang secara langsung berperan dua-duanya. Apabila seorang data analyst menginterpretasikan informasi maka data engineer membuat program dan rutinitas untuk menyiapkan data pada tata letak yang sesuai.


Secara mendasar, day-to-day seorang data engineer memiliki dua proses yang saling berkolaborasi

  • Proses ETL (Extract, Transform, Load) yang mana ditugaskan untuk melakukan ekstraksi data, transformasi, dan pemuatan. Selanjutnya mereka juga melakukan pemindahan data diantara lingkungan yang berbeda.

  • Proses Cleaning Data yang berfungsi untuk mengembalikan data secara normal dari yang awalnya tidak terstruktur menjadi terstruktur.


3. Alur Kerja Data Engineer

Dalam menunjang pekerjaan sehari-hari, Data Engineer berfokus pada empat tahapan yang saling berkesinambungan. Secara rinci mereka berfokus pada

  • Data Collection and Storage

  • Data Preparation

  • Exploration & Visualization

  • Experimentation & Prediction


Data engineer bertanggung jawab atas setiap tahap yang dilewatinya. Dimulai dari proses pengumpulan dan penyimpanan data (Data Collection and Storage). Mereka memastikan bahwa sejumlah besar data yang dikumpulkan dari berbagai sumber menjadi raw material alias bahan dasar yang dapat diakses oleh role job lainnya di industri data. Data engineer berfokus sebagai penghubung antara data scientist, data analyst, dan developer.

Data Engineer

Satu sisi lain, mereka juga berfokus pada pengembangan infrastruktur data yang dapat diskalakan dengan ketersediaan, kinerja, dan kemampuan tinggi untuk mengintegrasikan teknologi baru. Data engineer juga bertugas untuk melakukan pemantauan, pergerakan, dan status data pada seluruh sistem. Nantinya setelah persiapan data dan penyimpanan data sudah dilakukan maka langkah selanjutnya mereka melakukan eksplorasi data dan membuat visualisasi data yang powerful sesuai dengan kebutuhan data yang dimiliki. 


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


4. Skill yang Dikuasai Data Engineer

Tugas dan job descriptionnya sudah dikasih tahu pada pembahasan sebelumnya. Lalu, skill apa saja yang perlu dikuasai? Berikut adalah daftarnya:


Menguasai Bahasa Pemrograman

Seorang data engineer harus memahami dan menguasai bahasa pemrograman. Keahlian programming ini dibutuhkan untuk mengakses dan memanipulasi data. SQL, Python, Java, dan Scala merupakan bahasa pemrograman utama yang wajib dikuasai. Dengan bahasa ini  data engineer dapat mengakses, mengambil data, menjalankan query, hingga menghapus data dalam database.

Data Engineer


Cloud Platform dan Data Warehouse

Data engineer bertanggung jawab dalam menyimpan dan mengelola raw data atau data mentahan agar dapat digunakan oleh data scientist, dan data analyst. Oleh karena itu, data engineer perlu memahami cloud computing untuk menyimpan data baik dalam skala kecil maupun skala besar dari berbagai lokasi serta platform, untuk kemudian di-query dan dianalisis.


Jadi bagaimana sahabat DQLab? Sampai disini kalian sudah mendapatkan gambarannya bukan soal tugas dan job description dari Data Engineer? Nah, kalau sudah kebayang kalian bisa dong buat curi start menjadi seorang data engineer handal. Caranya gimana sih? Dengan belajar data science bersama DQLab. Belajar di DQLab itu seru karena pakai live code editor biar langsung sekalian praktik. Terus cobain modul gratis dari kita yaitu “Introduction to Data Science with R” dan “Introduction to Data Science with Python”. 


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