JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
1 Hari 14 Jam 45 Menit 36 Detik

Kenali Tools Data Engineer untuk Efisiensi Waktu

Belajar Data Science di Rumah 22-November-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-04-2023-11-23-095539_x_Thumbnail800.jpg

Halo teman-teman tahukah kalian bahwa saat ini makin banyak profesi yang berkaitan dengan data dibutuhkan oleh berbagai perusahaan? Seberapa pentingkah profesi praktisi data sehingga banyak diperlukan di masa kini? Ya, praktisi data di masa kini memegang peranan penting dalam perusahaan, contohnya seperti profesi data engineer.


Data engineer merupakan seseorang yang ahli mengumpulkan serta memanage database dari berbagai sumber. Dalam menjalankan tugas dan tanggung jawabnya tentunya data engineer menggunakan bantuan tools data engineer agar pekerjaan dapat lebih mudah dilaksanakan.


Saat ini berbagai perusahaan di bermacam-macam bidang baik itu bidang kesehatan, bisnis, pendidikan, infrastruktur, dan lainnya memerlukan jasa data engineer. Data engineer ini termasuk ke dalam profesi yang menjanjikan dan bergaji tinggi. 


Secara umum data engineer bertugas mengumpulkan, memelihara, mengembangkan dan mengevaluasi big data. Seperti yang telah kita ketahui bahwa data perusahaan umumnya berasal dari banyak sumber sehingga diperlukannya seorang ahli yang dapat menangani permasalahan big data tersebut.


Lalu kira-kira tools apa saja yang digunakan oleh data engineer? Yuk, simak artikel berikut ini!


1. SQL

SQL atau Structured Query Language merupakan bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengakses database perusahaan, umumnya adalah basis data relasional. SQL ini sering digunakan oleh para data engineer. Hal ini dikarenakan data engineer selalu berurusan dengan database dan memerlukan tools yang dapat mempermudah pekerjaannya, salah satunya adalah SQL. 



SQL ini memiliki empat jenis perintah yaitu Data Definition Language (DDL), Data Manipulation Language (DML), Data Control Language (DCL), dan Transaction Control Language (TCL).

SQL


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Python

Python adalah bahasa pemrograman yang sudah biasa digunakan oleh banyak orang dan sangat cocok untuk dipelajari para pemula dalam dunia pemrograman. Bahasa python ini termasuk bahasa pemrograman tingkat tinggi, bahasanya mudah dimengerti, bersifat open source, dan cocok digunakan untuk berbagai sistem operasi.


Python memiliki banyak kegunaan yaitu untuk data analisis, aplikasi machine learning, mengembangkan website, otomatisasi tugas, dan membantu menyelesaikan tugas harian. 

SQL


3. Matlab

Matlab adalah sebuah platform yang biasa digunakan untuk analisis matematika dan statistik. Namun matlab juga sering digunakan oleh para engineer. Matlab memiliki beberapa sistem yaitu Matlab language, working environment, sistem grafis, mathematical function library, dan application program interface (API).


Beberapa fungsi Matlab yang sering digunakan antara lain mengolah permasalahan aljabar linear, menyelesaikan masalah engineering, analisis numerik, mengolah data riset, dan membuat simulasi pemodelan atau algoritma. 

SQL


4. R

Bahasa R adalah bahasa pemrograman yang bersifat open source dan biasa digunakan untuk proses analisis statistik. Bahasa R ini perlu untuk dipelajari dikarenakan memiliki beragam fungsi yang akan membantu proses analisis data.


R memiliki beberapa kelebihan yaitu tersedia banyak package, populer digunakan untuk berbagai perusahaan, bersifat open source, dapat terintegrasi dengan bahasa pemrograman lainnya. R juga memiliki beberapa kekurangan yaitu terlalu banyak command, eksekusi cukup lama, terlalu kompleks, dan cukup sulit untuk dipelajari terutama jika bukan mahasiswa statistika.

SQL


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Data engineer termasuk salah satu profesi yang banyak dibutuhkan oleh perusahaan besar. Data engineer ini memerlukan berbagai tools untuk memudahkan pekerjaannya dalam mengatasi big data. Kamu bisa belajar dasar-dasar skill data engineer di DQLab.


DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.


Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login