Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Deretan Skill Data Engineer untuk NON IT

Belajar Data Science di Rumah 15-Maret-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/52583e0a8436289c2cf4eaacbf1ddd6f_x_Thumbnail800.jpeg

Saat ini, profesi yang berhubungan dengan data sedang banyak dicari. Karena, banyak perusahaan yang ingin memanfaatkan data agar bisa bertahan di industrinya masing-masing. Salah satu profesi yang cukup populer di bidang data adalah Data Engineer. Umumnya, profesi ini bekerja sama dengan Data Analyst dan Data Scientist.


Pekerjaan sebagai Data Engineer ini tidak hanya sebatas programmer atau developer saja, lho. Namun Data Engineer mempunyai banyak tugas dan skill yang harus dikuasai. Data Engineer adalah salah satu profesi dalam bidang data yang bertanggung jawab terhadap infrastruktur data, mengumpulkan data, mengembangkan data serta memelihara data. 


Untuk bisa memaksimalkan tugas dan juga tanggung jawabnya, seorang Data Engineer harus memiliki berbagai macam kemampuan yang perlu diketahui dan dikuasai. Pada artikel kali ini kita akan membahas tentang apa saja skill yang perlu diketahui Data Engineer!


1. Skill Coding

Skill pertama yang wajib kamu kuasai untuk menjadi Data Engineer adalah coding. Keseharian Data Engineer ini nantinya adalah bergelut dengan kode-kode rumit di layar monitor yang menuntut akurasi 100%.


Kesalahan satu karakter saja dapat mengacaukan seluruh program. Beberapa bahasa pemrograman yang harus Anda pelajari secara intens adalah Python, R, dan SQL.


Skill bahasa pemrograman ini diperlukan untuk bisa mengakses, mengambil sebuah data, menjalankan query, atau bisa menghapus data di dalam sebuah database.


Selain hal tersebut, skill yang cukup penting untuk dikuasai dan diketahui adalah system scripting. System scripting ini berguna untuk supaya data yang kita punya bisa lebih mudah untuk dibaca dan juga diproses. Alhasil membuat kode yang sudah dibuat untuk bisa langsung dijalankan sebagai program.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Skill Penggunaan Alat Pengolahan Data

Selain menguasai skill coding, Data Engineer juga harus memahami cara menggunakan alat pengolahan data. Penggunaan alat pengolahan data ini mempermudah identifikasi masalah dengan memanfaatkan jaringan. Salah satu yang paling sering digunakan adalah Hadoop yang mengelompokkan beberapa komputer untuk analisis data secara paralel dan lebih cepat.


3. Skill API

Skill selanjutnya adalah seorang Data Engineering harus mampu menguasai skill API, API itu sendiri adalah sebuah interface perantara yang menghubungkan satu aplikasi dengan aplikasi lainnya yang dapat mengakses data.


Contohnya adalah sebuah perusahaan ingin membuat aplikasi yang membutuhkan kamera untuk mengambil sebuah foto ataupun video, nah dengan menggunakan API ini developer tidak memerlukan coding atau membuat program baru dari nol.


Fungsi API pada kasus ini adalah untuk memungkinkan developer bisa mengakses kamera tersebut secara langsung pada aplikasi, tanpa perlu repot lagi membuat software untuk kamera dan lain sebagainya.


Nah, nantinya seorang Data Engineer bertugas untuk membangun API dalam basis data untuk bisa memungkinkan Data Scientist dan juga business intelligence analyst untuk melakukan query data.


4. Skill Data Wrangling

Data wrangling adalah proses transformasi data mentah ke dalam format yang lebih rapi. Pertumbuhan jumlah data yang cepat dari sumber data yang berbeda inilah yang dimaksud dengan data mentah. Data mentah ini berisikan berbagai tipe data.


Untuk itu perlu dilakukan data wrangling dimana data mentah akan diseragamkan tujuannya adalah agar data tersebut lebih mudah dianalisis.


Seperti yang sudah diketahui bahwa proses Data Science meliputi pengumpulan data, memproses data, analisis, dan penarikan kesimpulan.


Proses data wrangling adalah bagian dari memproses atau mengolah data. Bahasa pemrograman yang populer digunakan dalam melakukan wrangling data adalah Python. 


Library yang sering digunakan untuk wrangling pada Python adalah Pandas. Dengan Pandas kita bisa mengakses data yang akan digunakan seperti dalam data dalam format csv, tsv, atau Excel.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


Pekerjaan Data Engineer memang cukup berbeda dengan Data Analyst dan Data Scientist. Jika pada Data Analyst dan Data Scientist akan mengolah data yang sudah siap, maka Data Engineer lah orang yang bertugas untuk mempersiapkan data yang akan diolah oleh Data Analyst dan Data Scientist.


Adanya tools dan bahasa pemrograman tentu bertujuan untuk mempermudah pekerjaan Data Engineer, mengingat seorang Data Engineer akan akrab dengan data yang berukuran besar.


Data Engineer bisa kamu jadikan sebagai salah satu tujuan karir mu mengingat kebutuhan akan profesi ini disebutkan akan terus mengalami kenaikan.


Untuk bisa menjadi Data Engineer, kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab.


Jika masih belum yakin untuk bergabung menjadi member premium, kamu juga bisa memanfaatkan free modul yang ada, yaitu modul “Introduction to Data Science with R” dan modul “Introduction to Data Science with Python”.


Yuk, tunggu apa lagi, buruan daftar di DQLab.id dan kejar impianmu untuk menjadi Data Engineer!

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login