TEBUS HOKI! BELI 1 GRATIS 1
Belajar Data 6 BULAN GRATIS 6 BULAN hanya Rp180K!

0 Hari 10 Jam 42 Menit 16 Detik

Ingin Kursus Data Engineer? Intip Materinya DQLab Yuk

Belajar Data Science di Rumah 05-April-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/57f69c2380298a7411fbc21770b162fe_x_Thumbnail800.jpeg

Apakah diantara sahabat data ada yang tertarik menggeluti profesi sebagai data engineer? Jika ada, artikel ini sangat pas untuk kamu. Berbicara soal profesi data engineer pastinya tidak dapat dipisahkan dengan kata “engineer”. Kata ini sendiri merujuk pada struktur data, sistem maupun pemeliharaan terhadap ekosistem yang jumlahnya lebih besar. Dalam perjalanannya memang tidak mudah untuk bisa mendapatkan posisi sebagai data engineer


Disamping permintaan tenaga kerja data engineer yang semakin tinggi dari tahun ke tahun, bekal yang cukup juga menjadi sebuah perhatian apabila kamu menginginkan untuk menjadi seorang data engineer. Butuh dasar bahasa pemrograman dan sistem yang kuat, muatan materi yang disesuaikan dengan kebutuhan industri, dan pengalaman dalam mengerjakan proyek yang berhubungan dengan data engineer


Pada era digital seperti sekarang, banyak data enthusiast yang mulai membuka kursus terkait dengan topik data engineer. Kondisi ini membuat sebagian orang mulai berpikir untuk mengambil karir di bidang data dengan cara mempelajari materi yang berkaitan dengan engineering. Kira-kira materi apa saja yang berhubungan dengan Data Engineer? Yuk, simak info berikut!


1. Mempelajari Data Warehousing 

Data warehouse merupakan suatu tempat penyimpanan data yang berasal dari berbagai sumber dan data lain, kemudian disimpan dengan baik. Data warehouse sendiri memiliki karakteristik yang terintegrasi, berorientasi lebih pada subjek (pelanggan, penjualan, dan berbagai hal lainnya), mempunyai dimensi waktu serta bersifat lebih tetap.


Data Engineer


Data warehouse menjadi data yang mampu mendukung proses pengambilan keputusan oleh seluruh pihak manajemen di dalam suatu perusahaan. Dengan kemampuan ini, beragam jenis data mampu diintegrasikan baik yang berasal dari berbagai jenis sistem ataupun aplikasi. Hal itu membantu perusahaan mengakses data tersebut dalam satu pintu, khususnya manajemen.


Salah satu contoh dari data warehouse dalam suatu bisnis adalah data yang terkumpul dalam aplikasi akuntansi, website, marketplace, media sosial, dan sebagainya. 


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. SQL

Data Engineer menghabiskan sebagian besar dari basis data operasi harian mereka, baik untuk mengumpulkan, menyimpan, mentransfer, membersihkan, atau hanya berkonsultasi data. Oleh karena itu, Data Engineer harus memiliki pengetahuan yang baik tentang manajemen basis data. Fasih dalam menggunakan SQL (Structured Query Language), bahasa dasar untuk berinteraksi dengan basis data, dan memiliki keahlian dengan beberapa dialek SQL paling populer, termasuk MySQL, SQL Server, dan PostgreSQL. 


Data Engineer


Selain basis data relasional, Data Engineer juga wajib terbiasa dengan basis data NoSQL (“Tidak hanya SQL”), yang dengan cepat menjadi sistem masuk untuk Big Data dan aplikasi waktu nyata. 


3. Data Ingestion

Data Ingestion atau penyerapan data merupakan proses pengangkutan data antara satu atau lebih sumber ke situs target untuk diproses serta dianalisis lebih lanjut. Data tersebut dapat berasal dari berbagai sumber, termasuk data lake, perangkat IoT, database lokal, aplikasi SaaS, dan berakhir di lingkungan target yang berbeda, seperti gudang data cloud atau data mart.


Data Engineer


Penyerapan data menjadi teknologi penting untuk membantu organisasi memahami volume dan kompleksitas data yang terus meningkat. Ada banyak jenis format data yang dikumpulkan dari berbagai sumber data. Data yang tidak cocok satu sama lain bagaikan potongan puzzle yang akan sulit untuk dianalisis. Oleh karena itu, sebelum melakukan analisis, data yang dikumpulkan tersebut perlu dibersihkan dan diubah formatnya.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


4. Database Systems

Sistem Basis Data atau dikenal dengan Database System didalam Bahasa Ingris. Secara harfiah, sistem basis data terdiri dari dua kata, sistem dan basis data. Oxford memberikan Definisi dari sistem yaitu “an organized set of ideas or theories or a particular way of doing something" atau “kumpulan ide atau teori atau cara tertentu dalam melakukan sesuatu”.


Data Engineer


Sedangkan definisi dari basis data, oxford menjelaskan “database is an organized set of data that is stored in a computer and can be looked at and used in various ways” atau “kumpulan data terorganisir yang disimpan di komputer dan dapat dilihat serta digunakan dengan berbagai cara.


5. Mengenal Konsep Machine Learning

Machine learning merupakan suatu cabang dari Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan yang dikembangkan untuk bisa bekerja sendiri tanpa menunggu perintah dari si penggunanya. Berbicara mengenai machine learning dalam data science tidak terlepas dari peranan praktisi data dibaliknya. Salah satunya adalah role data engineer. Penggunaan machine learning dalam data science sangat bermanfaat untuk melakukan proses training data sesuai dengan apa yang ia pelajari dan menemukan pola pada data untuk melakukan prediksi. 


Data Engineer


Setidaknya ada tiga teknik atau metode machine learning yang digunakan dalam data science. Ada supervised learning, unsupervised learning dan reinforcement learning. Ketiganya memiliki karakteristik dan penggunaan yang berbeda-beda. Metode machine learning yang dipilih juga tergantung dari apa yang diinginkan oleh si pembuatnya. Misalnya ketika kita ingin mendapatkan rekomendasi dari suatu layanan maka teknik yang tepat yaitu supervised learning. Seorang data engineer bisa menggunakan ketiga metode machine learning tersebut atau salah satu dari ketiganya.


Data engineer menjadi profesi yang kian bersinar di era digital. Untuk itu, kamu perlu mengasah kompetensi dan skill yang diperlukan agar siap bersaing di industri data.


DQLab sebagai platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti Python dan SQL, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT siap membantu kamu menggeluti karir di industri data. 


Metode HERO (Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based) yang ramah pemula juga membantu kamu untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif! Tunggu apa lagi? sign up sekarang di DQLab.id 

Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :