JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 1 Jam 26 Menit 2 Detik

Intip Tools Data Engineer Favorit Tech Companies

Belajar Data Science di Rumah 19-Juni-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/6efb3cd1-9590-4556-95c1-71c4b0819a48-2023-06-19-165214_x_Thumbnail800.jpeg

Profesi Data Engineer diproyeksikan menjadi salah satu profesi yang berkembang sangat cepat dalam kurun beberapa tahun ke depan. Menurut  studi yang dilakukan oleh AnalyticsLearn, jumlah posisi yang ditawarkan pada Data Engineer mengalami kenaikan sekitar 22-23% pada tahun 2022 hingga 2023. Kondisi ini mengindikasikan bahwa posisi data engineer sedang banyak diminati jika posisinya sesuai dengan kualifikasi, skill dan minat yang dimiliki. 


Data Engineer bertugas untuk melakukan pengumpulan, pembersihan dan analisis data demi mendapatkan keputusan bisnis yang efisien sesuai dengan value yang diinginkan perusahaan. Tidak hanya berhenti disana, mereka juga bertanggung jawab dalam menyusun alur kerja dalam hal arsitektur data bagi perusahaan agar bisa dimanfaatkan dalam berbagai kondisi.


Lalu, apa saja tools yang dipakai oleh Data Engineer lainnya? Yuk, simak penjelasan berikut ini!


1. BigQuery

Mirip dengan Amazon Redshift, BigQuery juga menjadi salah satu Cloud warehouse yang sangat umum dipakai di industri teknologi. Mungkin jika kalian familiar dengan Google Cloud Platform maka BigQuery cara kerjanya hampir sama. 

Data Engineer

sumber: Halovina


Analyst dan data engineer dapat mulai menggunakan BigQuery apabila memiliki arsitektur data berskala kecil dan sangat powerful dalam hal penggunaan machine learning.


2. RedShift

Redshift atau Amazon Redshift adalah salah satu cloud warehouse yang dibangun lewat Amazon. Tools ini dipakai hampir 60 persen team data engineer saat dilakukan interview. Amazon Redshift adalah layanan gudang data dengan skala petabyte yang terkelola penuh di cloud. 

Data Engineer

sumber: Amazon aws


Kamu dapat mulai dengan hanya beberapa ratus gigabyte data dan skala ke petabyte atau lebih. Hal ini memungkinkan data Engineer untuk menggunakan data dan mendapatkan wawasan baru untuk bisnis dan pelanggan.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


3. Apache Spark

Apache Spark adalah sebuah framework komputasi yang dapat digunakan untuk mengakses data, memproses data, menanyakan data serta menganalisis big data. Apache Spark akan sangat berguna digunakan sebagai pelengkap dalam penanganan big data dan machine learning. 

Data Engineer


sumber: Ignos Blog


Fitur-fitur dalam Apache Spark akan sangat membantu para data engineer dalam pemrosesan big data. Apache Spark ini memproses data melalui in-memory, sehingga waktu pemrosesannya lebih cepat. Selain itu Apache Spark ini tergolong yang mudah digunakan serta dilengkapi dengan beberapa komponen pendukungnya


4. Tableau

Siapa yang tidak kenal dengan Tableau? Hampir semua orang yang berkecimpung di bidang business intelligence pasti tahu dong. Salah satu tools terlama yang sangat powerful dalam hal visualisasi data. Penggunaan Tableau dinilai sangat cocok karena fungsinya yaitu melakukan ekstraksi dan pengumpulan data. 

Data Engineer

sumber: tableau


Tableau memiliki fitur drag and drop dengan antarmuka yang sangat ramah bagi pemula memungkinkan pengguna melakukan sharing data walaupun beda departemen. Data engineer biasanya menggunakan tools ini untuk membuat dashboards.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


5. Apache Hive

Apache Hive merupakan project data warehouse dan analytics yang dibangun di atas platform Apache Hadoop. Tools ini awalnya dikembangkan oleh developer Facebook yang menilai cara akses/query data yang disimpan di platform Hadoop terlalu susah karena masih harus menggunakan konsep Map and Reduce yang implementasinya menggunakan programming Java. 

Data Engineer

sumber: geekflare


Nah, jadi gimana sahabat DQLab sudah tahu kan apa saja tools yang biasanya dipakai oleh data Engineer? Selain data engineer, profesi yang akan banyak dijumpai di era big data adalah data scientist dan data analyst. Big data kemungkinan besar tidak bisa diolah menggunakan tools konvensional karena ukuran data yang terlalu besar membuat kinerja tools melambat. Oleh karena itu, profesi yang berurusan dengan big data bergantung pada bahasa pemrograman untuk mengolah big data.


Yuk latih kemampuan tools kamu bersama DQLab. DQLab sendiri merupakan 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 & mengutamakan pembelajaran praktik langsung yang dapat diterapkan di dunia nyata. 


Kapan lagi kan belajar sambil chat bareng layaknya platform ChatGPT? Dijamin bakalan seru abis. Yuk, langsung aja belajar bareng di DQLab! 

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login