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

1 Hari 16 Jam 7 Menit 49 Detik

Kenali 4 Tools Data Engineer Penting dari Apache

Belajar Data Science di Rumah 09-Mei-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/835b343224501c813d6183530fef55a4_x_Thumbnail800.jpeg

Profesi data engineer bertugas untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna. Namun seiring bertambahnya volume kumpulan data dan aplikasi yang semakin kompleks, merekayasa dan mengelola kumpulan data secara manual untuk membuat model yang kompleks merupakan pekerjaan yang memakan banyak waktu dan tenaga. Oleh karena itu, diperlukan tools data engineer yang merupakan aplikasi khusus untuk menyederhanakan dan mengotomatiskan proses pembuatan ‘jaringan pipa’ data dan mengembangkan algoritma. Bahkan seorang data engineer yang paling terampil pun membutuhkan alat khusus. Biasanya berupa software atau bahasa pemrograman yang dapat membantu data engineer untuk mengatur, memanipulasi, dan menganalisis kumpulan data besar.


Untuk mendukung proses analisis, para data engineer membangun pipeline data yang pada dasarnya merupakan desain infrastruktur untuk analisis data. Untuk membangun pipeline data, seorang data engineer memerlukan tools yang mencakup campuran bahasa pemrograman dan data warehouse. 


Dalam artikel ini, kita akan membahas 4 tools data engineer dan kegunaannya yang banyak digunakan oleh data engineer untuk mempermudah pekerjaan mereka. Penasaran apa saja tools tersebut? Yuk kita simak artikel ini sampai akhir!


1. Apache Kafka

Apache Kafka merupakan aplikasi yang difokuskan untuk memproses dan membangun pipeline data secara real-time. Tools ini sebagian besar digunakan dalam industri dengan aliran data yang berat dan konstan yang melibatkan analisis aktivitas situs web, pengumpulan metrik, dan pemantauan file log.

Data Engineer

Kemampuan Kafka untuk menangani aliran data dalam jumlah besar tanpa henti adalah salah satu alasan mengapa banyak web dan apps developer menggunakan tools ini. Platform yang satu ini diprediksi akan tetap digunakan selama bertahun-tahun yang akan datang. Meskipun Apache Kafka tidak mudah dipelajari, namun tools ini digunakan oleh lebih dari 30% perusahaan Fortune 500.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Apache Airflow

Data Engineer

Apache Airflow adalah tools data engineer open source yang berfokus untuk mengelola alur kerja yang kompleks. Tools open source yang satu ini benar-benar dapat digunakan secara dan terus menerima community upgrade. Saat ini ada lebih dari 8.000 perusahaan yang menggunakan Airflow, seperti Airbnb, Slack, dan Robinhood. Kelebihan dari tools ini adalah sangat mudah digunakan. Dengan tools ini, data engineer juga bisa membuat model machine learning yang cerdas untuk mentransfer data dan mengelola workflow yang fluktuatif.


3. Apache Hadoop

Data Engineer

Hadoop adalah kumpulan tools open source yang dibuat untuk mengolah data skala besar yang sering dihasilkan oleh jaringan komputer besar. Salah satu alasan mengapa banyak perusahaan menggunakan tools ini adalah kemampuannya untuk menyimpan data secara teratur, melakukan pemrosesan data secara real-time, dan menyediakan analitik yang terperinci dan bersih. Selain itu, tools ini memiliki ketergantungan ada SQL untuk basis datanya sehingga mempermudah siapapun yang sudah memiliki basic SQL lebih mudah untuk menguasai tools ini. Hadoop diprediksi akan terus digunakan, terlebih banyak perusahaan raksasa yang menggunakannya seperti Netflix, Uber, dan 60.000 users lainnya.


4. Apache Spark

Apache Spark adalah satu dari sekian banyak tools analisis dan rekayasa data open source. Meskipun tidak memiliki beragam fitur dan kemampuan, tools ini adalah salah satu framework pengelolaan data dan pemrosesan aliran tercepat. Spark dapat membuat queue lebih dari 100 tugas dalam memori sehingga data scientist dan engineer bebas menyelesaikan tugas yang lebih penting. Kelebihan lain dari tools ini adalah kompatibel dengan banyak bahasa pemrograman seperti Python, Java, dan Scala.

Data Engineer


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Selain tools-tools di atas, basic skill yang harus dikuasai oleh seorang data engineer maupun calon data engineer adalah SQL. SQL ini akan sangat penting bagi seorang data engineer untuk mengelola database yang nantinya akan digunakan oleh tim atau orang lain. Yuk perdalam skill SQL kamu bersama DQLab! DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. 


Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti training corporate DQLab dengan klik tautan https://dqlab.id/b2b  berikut untuk informasi lebih lengkapnya!


Penulis: Galuh Nurvinda K


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 :