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

Prospek Karir Data Engineer Vs Software Engineer

Belajar Data Science di Rumah 13-April-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-jumat-04-2024-04-06-221906_x_Thumbnail800.jpg

Menghadapi banyaknya pilihan karir dalam dunia teknologi bisa menjadi tantangan tersendiri. Salah satu pilihan yang sering dipertimbangkan adalah menjadi seorang Data Engineer atau software engineer. Keduanya menjanjikan karier yang menarik dan peluang yang cerah di masa depan. Namun, sebelum mengambil keputusan, penting untuk memahami perbedaan antara keduanya serta faktor-faktor yang perlu dipertimbangkan.


Data Engineer dan software engineer, meskipun seringkali terdengar mirip, sebenarnya memiliki tanggung jawab dan fokus kerja yang berbeda. Data Engineer fokus pada pengelolaan, pemrosesan, dan pemeliharaan data, sementara software engineer lebih berfokus pada pengembangan aplikasi dan sistem perangkat lunak. Namun, ada beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan ketika memilih karir antara kedua bidang ini. 


1. Tipe Pekerjaan dan Fokus Kerja

Data Engineer

Salah satu perbedaan utama antara data engineer dan software engineer adalah fokus kerja mereka. Data engineer bertanggung jawab untuk merancang dan mengelola infrastruktur data serta memastikan data tersedia, bersih, dan dapat diakses oleh tim analisis data. Di sisi lain, software engineer fokus pada pengembangan aplikasi dan sistem perangkat lunak, menciptakan solusi teknologi yang inovatif dan berkinerja tinggi.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Keterampilan dan Pendidikan

Data Engineer

Kedua bidang ini membutuhkan keterampilan teknis yang kuat, tetapi fokusnya berbeda. Seorang data engineer harus memiliki pemahaman yang kuat tentang basis data, pemrograman, dan pemrosesan data, serta keterampilan dalam alat dan teknologi data seperti Apache Hadoop dan Spark. Di sisi lain, seorang software engineer perlu menguasai bahasa pemrograman tertentu, seperti Java, Python, atau JavaScript, serta memahami prinsip-prinsip pengembangan perangkat lunak.


3. Lingkungan Kerja dan Industri

Data Engineer

Lingkungan kerja dan industri tempat seorang data engineer atau software engineer bekerja juga dapat berbeda. Data engineer cenderung bekerja di perusahaan-perusahaan teknologi besar, perusahaan e-commerce, atau perusahaan yang memiliki banyak data untuk dikelola. Di sisi lain, software engineer dapat bekerja di berbagai industri, termasuk teknologi, finansial, kesehatan, dan hiburan.


4. Tantangan dan Penghargaan

Baik menjadi seorang data engineer maupun software engineer menawarkan tantangan dan penghargaan yang unik. Seorang data engineer mungkin dihadapkan pada tantangan dalam mengelola data besar dan kompleks serta memastikan keamanan dan integritas data. Di sisi lain, seorang software engineer mungkin dihadapkan pada tantangan dalam merancang dan mengembangkan aplikasi yang inovatif dan user-friendly.


5. Prospek Karir dan Gaji

Keduanya menawarkan prospek karir yang menarik dan kompensasi yang menggiurkan. Namun, prospek karir dan gaji dapat bervariasi tergantung pada industri, lokasi, dan pengalaman kerja. Menjadi seorang data engineer atau software engineer dapat membuka pintu untuk berbagai kesempatan karir, termasuk menjadi ahli teknologi data, arsitek perangkat lunak, atau pengembang produk.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Dengan memahami perbedaan mendasar antara Data Engineer dan Software Engineer, perusahaan dapat menentukan dengan lebih tepat peran dan tanggung jawab yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Meskipun keduanya memiliki kesamaan dalam hal pengembangan teknologi, namun fokus dan tanggung jawab masing-masing sangatlah berbeda dan memerlukan keterampilan yang unik.


Tertarik menjadi Data Engineer? Kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab. DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!


Penulis: Salsabila Miftah Rezkia

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login