SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

0 Hari 15 Jam 8 Menit 3 Detik

Menggali Apa Saja Job Description Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 17-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-kamis-04-2024-05-18-212202_x_Thumbnail800.jpg

Data science saat ini sangat berkembang sangat pesat, namun tidak semua peran dalam industri ini tumbuh dengan kecepatan yang sama. Dengan berkembangnya ilmu data ini, membuat profesi di bidang data menjadi meningkat, salah satunya adalah data engineer. Data engineer adalah posisi yang relatif baru dan masih langka di pasar kerja. Nah, bagaimana perusahaan bisa memastikan bahwa calon data engineer ini adalah kandidat yang kuat? Deskripsi pekerjaan bisa membuat perbedaan yang cukup besar. 


Deskripsi pekerjaan yang ditulis dengan baik akan membentuk serangkaian harapan yang baik bagi para recruiter untuk berkomunikasi dengan kandidat mereka, sehingga meningkatkan peluang untuk menemukan kandidat yang cocok. Bagi kalian memiliki ketertarikan untuk menjadi seorang data engineer. Hal yang perlu kalian perhatikan apa saja job description yang dikerjakan oleh data engineer ini. Nah, pada artikel kali ini kita akan membahasnya. Jadi simak terus artikel berikut ini ya!


1. Pengembangan ETL (Extract Transform Load)

ETL atau Extract Transform Load adalah serangkaian proses dan rutinitas untuk mengekstrak, mengubah, dan memuat data dari berbagai sumber dan memindahkannya antar lingkungan yang berbeda. Data engineer ini bertugas untuk memastikan bahwa sejumlah besar data yang dikumpulkan dari berbagai sumber menjadi bahan mentah yang bisa diakses oleh profesional ilmu data lainnya seperti data scientist dan data analyst.


Proses ETL sering dilakukan melalui apa yang disebut dengan data pipeline yang memungkinkan mereka untuk mengotomatiskan, menjadwalkan, dan menskalakan berbagai tugas. 

Data Engineer

Credit by Bismart


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Pembersihan Data

Pada umumnya muncul beberapa kemungkinan kesalahan data yang meningkat seiring dengan banyaknya sumber data yang dibutuhkan sebuah perusahaan untuk aktivitasnya. Hal ini akan berakibat seorang data engineer akan menghabiskan banyak sekali waktu untuk membersihkan data ini, contohnya seperti memperbaiki atau menghapus data yang salah, rusak, formatnya salah, adanya data yang terduplikat, atau bahkan ada sebuah data yang tidak lengkap semua hal ini adalah tanggung jawab dari seorang data engineer. 


3. Manajemen Data Pipeline

Manajemen data pipeline adalah salah satu tanggung jawab utama dari seorang data engineer. Jadi data engineer ini memiliki tanggung jawab untuk merancang arsitektur pipeline yang efisien dan scalable. Hal ini sudah mencakup dalam pemilihan teknologi yang tepat, seperti Apache Kafka, Apache NiFi, ataupun Apache Airflow yang akan menentukan alur data dari sumber hingga ke tujuan akhirnya. Selain itu, data engineer ini akan memerlukan beberapa tools tambahan seperti bahasa pemrograman Python, Scala, dan juga SQL. 


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


4. Cloud Management

Cloud management adalah tugas penting lainnya dari seorang data engineer ini. Dalam konteks ini, data engineer memiliki tanggung jawab untuk merancang, mengimplementasikan, dan mengelola infrastruktur cloud yang digunakan untuk menangani data pipeline dan penyimpanan data.


Data engineer juga memilih layanan cloud yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Hal ini sudah melibatkan evaluasi berbagai jenis penyedia layanan seperti AWS (Amazon Web Service), Google Cloud Platform (GCP), dan juga Microsoft Azure dan juga layanan spesifik seperti AWS S3, GCP BigQuery, ataupun Azure Data Lake. Dengan Tanggung jawab ini, seorang data engineer akan memastikan bahwa infrastruktur cloud yang akan digunakan oleh perusahaan bisa berjalan dengan efisien, aman, dan siap untuk skala yang besar dan memungkinkan pengolahan data yang andal dan efektif.

Data Engineer

Credit by Parallels


Jika Anda tertarik untuk menjadi seorang data engineer, langkah pertama yang perlu Anda ambil adalah memperoleh pemahaman yang kuat tentang dasar-dasar teknologi dan analisis data. Pelajari bahasa pemrograman seperti Python, R, atau SQL, serta konsep-konsep dasar dalam pengelolaan database dan teknik pengolahan data. Selain itu, Anda juga perlu menguasai alat-alat dan platform yang umum digunakan dalam industri seperti Apache Hadoop, Spark, dan Apache Kafka.


Selalu mencari kesempatan untuk memperluas pengetahuan Anda melalui kursus online, buku, dan proyek-proyek praktis. Ingatlah bahwa menjadi seorang data engineer membutuhkan dedikasi, ketekunan, dan keterampilan teknis yang solid, tetapi dapat membawa Anda ke arah karier yang sangat memuaskan dalam era digital ini.


Cukup sign up di DQLab.id/signup untuk #MulaiBelajarData. Dapatkan sertifikat dan hadiah menarik setelah menyelesaikan modulnya, serta akses semua modul premium dengan berlangganan di DQLab.id.


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login