Explore 7 Tools Data Engineer Ini di 2023
Data Engineer adalah pekerja IT dengan tugas utama menyiapkan data untuk dianalisis atau tujuan operasional lainnya. Selain itu, seorang Data Engineer harus bisa membangun jalur data untuk menyatukan informasi dari sistem atau sumber yang berbeda-beda dengan cara mengintegrasikan, membersihkan, dan menyusun data agar dapat dianalisis.
Tools Data Engineer menjadi salah satu faktor utama yang harus dipertimbangkan oleh seorang Data Engineer. Karena dengan tools ini Data Engineer bisa memberikan insight yang bisa membantu perusahaan untuk mengembangkan bisnis, mengevaluasi kinerja, bahkan mendapatkan peluang baru.
Selain itu, keterampilan dan pengetahuan dasar yang dibutuhkan oleh Data Engineer sangat bervariasi, mulai dari junior Data Engineer hingga senior Data Engineer. Alasan mengapa Data Engineer harus memahami bahasa pemrograman adalah untuk melakukan pemodelan, analisis statistik, data warehouse, dan pembangunan pipeline.
Di artikel ini, kita akan membahas apa saja tools Data Engineer yang wajib kamu explore dan pelajari di tahun 2023.
1. SQL Databases
Untuk memulai karir sebagai Data Engineer, penting untuk memahami dasar-dasar SQL dan bekerja dengan database relasional seperti MySQL atau PostgreSQL. Ini akan membantu kamu memahami konsep dasar seperti tabel, kolom, dan kunci asing.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Apache Spark
Apache Spark adalah framework pemrosesan data open-source yang cepat dan dapat dijalankan pada cluster komputer yang besar. Ini dapat membantu kamu memproses data dalam jumlah besar dan belajar tentang konsep seperti RDD (Resilient Distributed Datasets) dan transformasi data.
3. Python
Python adalah bahasa pemrograman populer yang banyak digunakan dalam pemrosesan data dan machine learning. Ada banyak library seperti Pandas, Numpy, dan Scikit-Learn yang dapat membantu kamu memproses data dan membangun model machine learning.
4. Jupyter Notebook
Jupyter Notebook adalah lingkungan pengembangan interaktif yang dapat membantu kamu menulis, menjalankan, dan membagikan kode Python. Ini adalah alat yang populer untuk eksplorasi data dan dokumentasi.
5. Git
Git adalah sistem kontrol versi open-source yang dapat membantu kamu melacak perubahan pada kode sumber aplikasi dan konfigurasi infrastruktur. Ini adalah alat yang sangat penting untuk bekerja dalam tim dan mengelola kode sumber kamu.
6. Tableau atau Power BI
Tableau dan Power BI adalah platform visualisasi data yang populer yang dapat membantu kamu membuat grafik dan dashboard interaktif dari data kamu. Ini adalah alat yang penting untuk berkomunikasi dengan tim bisnis dan stakeholders.
7. Apache Kafka
Jika kamu tertarik dengan pemrosesan data real-time, maka Apache Kafka adalah platform open-source yang populer untuk membangun sistem streaming data.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Data Science ternyata merupakan ilmu yang bisa menempatkan diri dimana saja. Bahkan, di dunia marketing dan branding yang penuh dengan kreativitas.
Perkembangan Data Science di berbagai sektor membuat kita harus mulai membuka mata untuk melihat peluang besar ini.
Jika tidak ingin ketinggalan zaman, maka kita harus mengupgrade diri. Salah satu caranya, kamu bisa mempelajari beragam tools Data Science bersama 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.
Buruan sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik!