Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Mengenal Data Mining, Skill Wajib Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 31-Oktober-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/kv-2-banner-longtail-selasa-04-2023-11-01-103846_x_Thumbnail800.jpg

Menjadi data engineer profesional membutuhkan macam-macam skill yang harus dipersiapkan dengan matang. Tidak hanya mahir melakukan pemrograman, praktisi data ini juga perlu memiliki skill data mining.


Sederhananya, kalian harus melakukan eksplorasi dan analisis big data agar menemukan pola, hubungan, atau informasi yang relevan dan membantu dalam pengambilan keputusan lebih lanjut.


Masih asing dengan skill data engineer satu ini? Nah, pada artikel berikut akan dijelaskan lebih lanjut apa itu data mining, manfaatnya, tools yang bisa digunakan, serta beberapa skill lain yang harus dikuasai data engineer selain data mining. Penasaran kan? Langsung cari tahu penjelasannya di sini!


1. Apa itu Proses Data Mining?

Data Engineer

Proses data mining merujuk pada langkah-langkah sistematis yang digunakan untuk mengeksplorasi dan menganalisis data besar dengan tujuan menemukan pola, hubungan, atau insight bermanfaat. Proses ini dimulai dengan pemahaman mendalam tentang domain masalah dan tujuan analisis.


Lalu bagaimana langkahnya? Pertama kalian perlu melakukan pengumpulan data dari berbagai sumber. Setelah itu, data dipreproses untuk membersihkan data yang tidak valid atau hilang, mengatasi nilai yang hilang, dan mengubah data mentah menjadi format yang dapat dianalisis.


Langkah berikutnya adalah pemilihan model dan algoritma data mining yang sesuai dengan tujuan analisis. Hasilnya kemudian diinterpretasikan dan digunakan untuk mengambil keputusan atau merencanakan strategi di berbagai bidang.


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


2. Pentingnya Data Mining bagi Data Engineer

Data Engineer


Data yang dikumpulkan data engineer memiliki volume yang besar dan berasal dari berbagai sumber, termasuk media sosial, transaksi pelanggan, sensor, dan log sistem. Oleh karena itu, diperlukan proses mengekstrak informasi dari kumpulan data tersebut, mengidentifikasi pola, trend, dan keterhubungan yang tidak bisa langsung diidentifikasi.


Dengan menemukan pola ini, perusahaan dapat memahami perilaku pelanggan, mendeteksi kecurangan, atau memprediksi tren di masa depan.


Selain itu, data mining juga membantu data engineer untuk mengoptimalkan kinerja sistem dan aplikasi yang mereka kelola. Dengan menganalisis pola penggunaan, data engineer dapat mengidentifikasi potensi bottleneck, mengoptimalkan database, dan meningkatkan efisiensi operasional.


Hal ini membantu menghemat sumber daya, termasuk waktu, tenaga, dan biaya, sehingga dapat dipastikan infrastruktur data bisa berjalan dengan lancar dan efisien.


3. Tools untuk Data Mining

Data Engineer


Salah satu contoh tools paling populer adalah Weka, sebuah software open-source yang menawarkan berbagai algoritma machine learning untuk tugas-tugas data mining seperti klasifikasi, clustering, dan regresi.


RapidMiner juga bisa digunakan untuk menggabungkan berbagai metode analisis data dan menjalankan analisis prediktif kompleks tanpa perlu menulis kode. Ada lagi KNIME (Konstanz Information Miner) yang menyediakan interface grafis intuitif untuk menggabungkan berbagai sumber data, melakukan analisis, dan memvisualisasikan hasil data mining dengan lebih mudah.


Selain itu, kalian juga bisa menggunakan Apache Spark yaitu framework pemrosesan data terdistribusi yang juga mencakup modul machine learning, memungkinkan data engineer untuk melakukan analisis data yang sangat besar secara real-time.


Tak ketinggalan, TensorFlow dan PyTorch yaitu library machine learning yang membantu kalian untuk membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning dengan kecepatan tinggi.


Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!


4. Skill Penting Data Engineer Lainnya

Data Engineer


Selain menguasai skill data mining, SahabatDQ juga perlu memiliki skill lainnya untuk menunjang tugas kalian sebagai data engineer. Salah satunya, menguasai teknologi basis data relasional seperti PostgreSQL, MySQL, atau Oracle.


Namun, dengan pertumbuhan data yang tidak terstruktur, pengetahuan tentang basis data NoSQL seperti MongoDB, Cassandra, atau Couchbase juga semakin diperlukan. Jadi, kalian perlu menguasai skill untuk menulis, mengoptimalkan, dan menganalisis kueri SQL.


Selanjutnya adalah skill untuk mendesain dan mengelola infrastruktur data. Ini termasuk memahami konsep-konsep seperti data warehousing, ETL (Extract, Transform, Load) processes, dan data lakes. Pemahaman tentang solusi penyimpanan cloud seperti AWS S3, Google Cloud Storage, atau Azure Blob Storage juga menjadi penting seiring dengan pergeseran ke arah solusi berbasis cloud.


Jangan lupa juga skill dasar yaitu pemrograman dengan beberapa tools seperti Python, Java, dan Scala. Khususnya penggunaan Python, yang telah menjadi programming language pilihan banyak profesional data karena dilengkapi pustaka (libraries) yang mendukung seperti Pandas, NumPy, dan PySpark.


Selain itu, menguasai tools seperti Apache Kafka, Apache Hadoop, dan Spark juga sangat penting untuk pengolahan dan penyimpanan data berskala besar.


Bisa disimpulkan untuk memiliki skill data mining, dibutuhkan pemahaman query data engineer atau pemrograman lainnya yang sangat kuat. Tujuannya untuk meminimalisir kesalahan dan data yang diolah rapi dan dengan kondisi yang baik. 


Jadi, kalian harus mempersiapkan diri nih untuk mahir praktik query dan bahasa pemrograman. Bingung memilih platform terbaik? Kalian bisa mulai belajar di DQLab loh. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri menjadi data engineer andal! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login