Peran Data Engineer untuk Machine Learning dan AI

Peran data engineer menjadi kunci keberhasilan penerapan machine learning (ML) dan kecerdasan buatan (AI). Di tengah perkembangan teknologi yang semakin pesat, peran mereka adalah bertanggung jawab memastikan bahwa data tersedia dalam kualitas terbaik, terstruktur, dan mudah diakses.

Tanpa infrastruktur data yang baik dan pipeline yang efisien, model AI dan ML tidak dapat berfungsi dengan optimal. Nah, dalam artikel ini akan dibahas bagaimana data engineer berkontribusi dalam mendukung pengembangan ML dan AI, dari tanggung jawab utama hingga teknologi yang mereka gunakan.

1. Apa itu Data Engineer?

Data engineer adalah profesional yang bertanggung jawab dalam merancang, membangun, dan mengelola infrastruktur data untuk mendukung kebutuhan analisis dan pengambilan keputusan berbasis data. Mereka memastikan data dapat diakses, bersih, dan terorganisir dengan baik sehingga dapat digunakan oleh data scientist, analis data, dan sistem lainnya.

Pekerjaan mereka melibatkan manipulasi volume data yang sangat besar (big data) menggunakan alat dan teknik canggih untuk menghasilkan pipeline data yang efisien. Dalam konteks perusahaan yang menggunakan kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML), peran data engineer sangat penting karena mereka bertugas menyediakan data berkualitas tinggi yang merupakan dasar utama bagi algoritma AI/ML.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Hubungan Data Engineer dengan ML dan AI

AI dan ML bergantung pada data untuk pelatihan dan pengujian model, dan di sinilah data engineer berperan penting. Sebuah model ML yang canggih tidak dapat berfungsi dengan baik tanpa data yang relevan, terstruktur, dan dapat diandalkan. Data engineer bertanggung jawab mengumpulkan, memproses, dan menyimpan data yang akan digunakan oleh data scientist untuk melatih model.

Selain itu, mereka juga memastikan bahwa data selalu tersedia secara real-time untuk sistem AI yang memerlukan respons cepat, seperti chatbot atau sistem rekomendasi. Kolaborasi antara data engineer, data scientist, dan tim software developer menciptakan ekosistem yang memungkinkan ML dan AI berkembang dengan optimal.

3. Tanggung Jawab Utama Data Engineer dalam ML dan AI

Dalam mendukung implementasi ML dan AI, data engineer memiliki beberapa tanggung jawab utama. Pertama, mereka membangun pipeline data yang memungkinkan data mentah dari berbagai sumber masuk ke dalam sistem dalam bentuk yang siap digunakan. Pipeline ini mencakup proses ETL (Extract, Transform, Load), di mana data diekstrak dari sumber, diubah sesuai kebutuhan, dan dimuat ke dalam database atau sistem penyimpanan.

Kedua, data engineer memastikan kualitas data dengan menerapkan teknik pembersihan data (data cleaning), seperti menghapus duplikasi atau memperbaiki data yang tidak konsisten. Ketiga, mereka mengelola infrastruktur data, termasuk database, data lake, dan data warehouse, sehingga data selalu tersedia dan aman. Terakhir, mereka mendukung pengembangan dan deployment model ML dengan menyediakan data yang relevan untuk pengujian dan pelatihan.

4. Teknologi yang Digunakan dalam Mendukung AI/ML

Data engineer menggunakan berbagai teknologi dan alat untuk mendukung pengembangan AI dan ML. Untuk pengelolaan data besar (big data), mereka menggunakan platform seperti Apache Hadoop dan Apache Spark, yang memungkinkan pemrosesan data dalam jumlah besar secara paralel. Untuk penyimpanan data, tool seperti Amazon S3, Google BigQuery, dan Snowflake sering digunakan karena skalabilitasnya.

Dalam membangun pipeline data, data engineer mengandalkan tool seperti Apache Airflow, Talend, atau AWS Glue. Selain itu, bahasa pemrograman seperti Python dan SQL adalah inti dari pekerjaan Data Engineer, dengan library tambahan seperti Pandas dan PySpark untuk manipulasi data. Dalam konteks AI/ML, integrasi dengan alat seperti TensorFlow, PyTorch, atau Scikit-learn memastikan data yang disediakan dapat langsung digunakan untuk pelatihan model.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

Peran data engineer dalam proyek machine learning dan AI sangatlah krusial. Mereka bertanggung jawab untuk mengumpulkan, mengintegrasikan, membersihkan, dan memproses data agar dapat digunakan oleh tim data scientist dan developer AI.

Oleh karena itu, penting bagi kalian yang tertarik untuk menjadi data engineer profesional untuk segera mempersiapkan diri. 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!