Intip Keseharian Data Engineer di Industri
Data Engineer memiliki spesifikasi pekerjaan yang berbeda-beda dalam setiap tingkatan jenjang karirnya. Mulai dari junior, mid-level, hingga senior data engineer. Adapun tugas utama seorang data engineer adalah mengumpulkan, memproses, mengelola, membersihkan, dan menyimpan data dalam jumlah yang besar.
Melalui tahapan-tahapan tersebut, seorang data engineer dapat membangun ekosistem data sehingga mudah untuk dianalisis. Salah satu posisi data engineer yang mengkolaborasikan antara keilmuan engineer dan data science adalah data science engineer. Konon, profesi ini merupakan profesi yang sedang diincar pada industri saat ini.
Seorang data science engineer adalah seorang profesional di bidang data science yang memiliki pengetahuan dan keterampilan dalam mengolah, menganalisis, dan memanfaatkan data untuk menghasilkan wawasan yang berguna dan mendukung pengambilan keputusan.
Mereka adalah perantara antara ilmuwan data dan insinyur perangkat lunak, menggabungkan pemahaman tentang statistik dan analisis data dengan kemampuan teknis untuk mengembangkan solusi teknologi yang mampu mengolah dan menganalisis data dalam skala besar.
Untuk lebih jelasnya, berikut adalah job description data science engineer dalam industri.
1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah salah satu tahap awal yang kritis dalam tugas seorang data science engineer. Tanpa data yang berkualitas, tidak mungkin untuk melakukan analisis data yang bermakna atau mengembangkan model machine learning yang berguna.
Pengumpulan data adalah langkah kritis dalam siklus data science dan membutuhkan perhatian khusus terhadap kualitas, integritas, dan legalitas data. Data yang baik dan bersih adalah pondasi yang diperlukan untuk menghasilkan wawasan yang berharga dan model yang dapat diandalkan dalam tugas data science.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Eksplorasi Data
Eksplorasi data (data exploration) adalah salah satu tahap awal yang sangat penting dalam tugas seorang data science engineer. Pada tahap ini, tujuannya adalah untuk memahami dan menggali wawasan awal dari dataset yang akan digunakan dalam analisis data.
Eksplorasi data membantu dalam mengidentifikasi pola, tren, anomali, dan potensi masalah dalam data sebelum melangkah lebih jauh ke tahap analisis yang lebih mendalam.
Sumber Gambar: Qlik
Eksplorasi data adalah langkah yang kritis dalam mengidentifikasi masalah potensial dalam data, merumuskan pertanyaan analisis, dan memutuskan langkah selanjutnya dalam proses data science. Hal ini juga membantu dalam mengarahkan pengembangan model machine learning dan metode analisis yang sesuai dengan karakteristik data yang ditemukan selama eksplorasi.
3. Pemodelan Statistik dan Machine Learning
Pemodelan statistik dan machine learning adalah komponen inti dari tugas seorang data science engineer. Pemodelan ini melibatkan pengembangan dan penerapan model matematika dan statistik yang memungkinkan analisis data, prediksi, dan pengambilan keputusan yang lebih baik.
Pemodelan statistik dan machine learning merupakan bagian penting dari proses data science yang bertujuan untuk menghasilkan wawasan yang berharga dari data, memprediksi hasil, dan mengidentifikasi pola yang mungkin tersembunyi dalam data.
Keterampilan dalam pemodelan ini merupakan salah satu aspek utama dari pekerjaan seorang data science engineer.
Sumber Gambar: Medium.com/Vishal Sinha
Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist
4. Kerjasama Tim
Kerjasama tim sangat penting dalam tugas seorang data science engineer. Data science engineer bekerja sama dengan berbagai anggota tim dan pemangku kepentingan dalam organisasi untuk memastikan kesuksesan proyek analisis data.
Data science engineer bekerja sama dengan data scientist untuk merancang, mengembangkan, dan menguji model machine learning. Ilmuwan data seringkali bertanggung jawab atas pemahaman statistik dan pemrosesan data, sementara data science engineer membantu dalam mengintegrasikan model-model ini ke dalam infrastruktur IT perusahaan.
Peran seorang data science engineer sangat penting dalam mengubah data menjadi aset yang berharga bagi perusahaan, dan mereka berkontribusi pada berbagai aspek bisnis, mulai dari pengoptimalan operasional hingga pengembangan produk dan layanan baru.
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, Experiential 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!
Penulis: Reyvan Maulid