SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

0 Hari 13 Jam 33 Menit 51 Detik

Harus Tahu! Ini 4 Beda Data Engineer vs Software Engineer

Belajar Data Science di Rumah 28-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-jumat-04-2024-05-28-212735_x_Thumbnail800.jpg

Masih banyak yang awam dengan pekerjaan data engineer, dan bahkan disamakan dengan software engineer. Hal ini memang wajar karena pekerjaan software engineer lebih populer terlebih dulu. Tapi sebenarnya kedua job ini punya perbedaan yang cukup signifikan. Setidaknya ada empat aspek yang bisa kita bandingkan. Apa sajakah itu? Yuk simak pada artikel berikut ini!


1. Fokus Utama

Data Engineer

Data Engineer fokus utamanya adalah mengelola infrastruktur data sehingga data dapat diakses, terstruktur dengan baik, dan siap digunakan untuk analisis oleh tim lain, seperti Data Scientists atau Analysts. Mereka membangun dan memelihara data pipelines, data warehouses, dan data lakes, serta mengimplementasikan sistem basis data yang efisien. Dengan ini, cakupan tugasnya meliputi pengumpulan data dari berbagai sumber, membersihkan dan mengintegrasikan data, serta memastikan kualitas dan integritas data.


Di sisi lain, Software Engineer berfokus pada merancang, mengembangkan, dan memelihara aplikasi perangkat lunak yang memenuhi kebutuhan pengguna dan bisnis. Mereka menulis, menguji, dan memelihara code sumber aplikasi serta merancang arsitektur perangkat lunak yang scalable dan maintainable.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Tugas dan Tanggung Jawab

Data Engineer

Data Engineer bertanggung jawab membangun dan memelihara infrastruktur data yang mendukung pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data. Mereka mengembangkan dan mengelola data pipelines untuk memastikan data dapat diproses dari sumber-sumber berbeda dan diintegrasikan ke dalam sistem penyimpanan yang tepat seperti data warehouses dan data lakes. Selain itu, mereka menjamin kualitas data melalui proses pembersihan dan transformasi data serta mengoptimalkan performa sistem data untuk memfasilitasi analisis skala besar.


Sedangkan Software Engineer bertanggung jawab untuk merancang, mengembangkan, menguji, dan memelihara aplikasi perangkat lunak. Mereka menulis code sumber untuk berbagai jenis aplikasi, mulai dari aplikasi web dan mobile hingga perangkat lunak embedded.


Tugas mereka meliputi desain arsitektur perangkat lunak, pengembangan fitur baru, perbaikan bug, dan peningkatan performa aplikasi. Software Engineer menggunakan berbagai bahasa pemrograman seperti Java, Python, dan JavaScript serta framework seperti React, Angular, Django, dan Spring untuk membangun aplikasi yang scalable dan maintainable.


3. Keterampilan yang Dibutuhkan

Data Engineer

Untuk menjadi Data Engineer dibutuhkan keterampilan mendalam dalam mengelola dan memproses data skala besar. Mereka harus menguasai berbagai sistem basis data, baik relasional (seperti MySQL dan PostgreSQL) maupun non-relasional (seperti MongoDB dan Cassandra), serta memahami arsitektur dan optimalisasi basis data. Keterampilan dalam pemrograman dengan bahasa seperti Python, Java, dan Scala sangat penting, terutama untuk mengembangkan dan memelihara data pipelines.


Lalu, untuk Software Engineer, perlu keterampilan dalam pengembangan perangkat lunak yang melibatkan berbagai bahasa pemrograman dan framework. Mereka harus ahli dalam algoritma dan struktur data, serta mampu merancang arsitektur perangkat lunak yang scalable dan maintainable.


Keterampilan dalam bahasa pemrograman seperti Java, Python, C++, dan JavaScript sangat penting, bersama dengan keahlian dalam menggunakan framework seperti React, Angular, Django, dan Spring. Software Engineer juga perlu memiliki pengetahuan mendalam tentang pengujian perangkat lunak, debugging, dan siklus hidup pengembangan perangkat lunak (SDLC).


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


4. Tools Pendukung

Data Engineer

Tools yang sering digunakan oleh Data Engineer termasuk Hadoop dan Spark untuk pemrosesan data terdistribusi, serta berbagai database seperti MySQL, PostgreSQL untuk basis data relasional dan MongoDB, Cassandra untuk basis data non-relasional. Mereka juga menggunakan alat ETL (Extract, Transform, Load) seperti Apache NiFi, Talend, dan Informatica untuk mengumpulkan dan mentransformasikan data dari berbagai sumber sebelum menyimpannya di data warehouses atau data lakes.


Software Engineer menggunakan tools yang difokuskan pada pengembangan, pengujian, dan deployment perangkat lunak. Mereka sering bekerja dengan Integrated Development Environments (IDEs) seperti IntelliJ IDEA, Visual Studio Code, dan Eclipse yang menyediakan lingkungan yang efisien untuk menulis dan mengelola code. Untuk manajemen versi, Git adalah tools yang bisa diandalkan, dengan platform seperti GitHub, GitLab, dan Bitbucket yang mendukung kolaborasi dan kontrol versi. 


Nah, dapat disimpulkan ternyata keduanya cukup berbeda ya. Tapi, jika kalian ingin berkarir baik data engineer maupun software engineer harus bisa menulis query SQL dengan baik loh. Bingung memilih platform terbaik untuk belajar dan mempersiapkan diri? Kalian bisa mulai belajar di DQLab.


Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri menjadi data engineer andal!

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login