Ragam Skill Data Engineer, Wajib Diketahui Pemula!
Data Engineer adalah salah satu profesi yang memegang peranan penting dalam keberlangsungan sebuah perusahaan. Seperti yang kita ketahui, saat ini penggunaan teknologi digital dapat menghasilkan data yang sangat bermanfaat bagi perusahaan, dimana data tersebut akan dijadikan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan. Data Engineer merupakan profesi bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan mengelola infrastruktur data.
Tugas utama Data Engineer adalah memastikan bahwa data yang dihasilkan oleh sistem perusahaan dapat diakses, terstruktur, dan siap digunakan oleh berbagai tim lain, seperti Data Scientist dan Data Analyst. Untuk bisa menjadi seorang Data Engineer yang profesional, ada beberapa skill utama yang harus dikuasai. Dalam artikel ini, kita akan membahas apa saja skill yang dibutuhkan tersebut. Yuk, simak pembahasannya!
1. Keterampilan Pemrograman
Skill pemrograman menjadi skill dasar yang harus dikuasai oleh setiap Data Engineer. Bahasa pemrograman yang sering digunakan mencakup Python, Java, dan Scala. Bahasa Python akan banyak digunakan untuk scripting dan pengembangan pipeline data.
Python memiliki banyak library seperti Pandas, NumPy, dan PySpark yang membantu dalam pemrosesan data. Sementara bahasa Java/Scala umumnya digunakan dalam ekosistem Big Data, terutama dengan Hadoop dan Spark. Kemudian untuk SQL, menjadi bahasa esensial untuk berinteraksi dengan database relasional.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Pengelolaan Database
Data Engineer juga perlu untuk memiliki pemahaman mendalam tentang berbagai jenis database, baik relasional maupun non-relasional. Database Relasional (RDBMS) yang sering digunakan oleh Data Engineer berupa MySQL, PostgreSQL, dan Oracle. Data Engineer harus mampu merancang, mengoptimalkan, dan memelihara database relasional.
Untuk database NoSQL seperti MongoDB, Cassandra, dan Redis digunakan untuk menangani data yang tidak terstruktur atau semi-terstruktur. Selain itu, Data Engineer juga perlu memiliki pengetahuan tentang solusi data warehousing seperti Amazon Redshift, Google BigQuery, dan Snowflake untuk penyimpanan data skala besar.
3. Teknologi Big Data
Teknologi Big Data diperlukan untuk menangani volume data yang sangat besar, serta pemrosesan data dalam skala besar. Umumnya Data Engineer akan menggunakan platform berupa Apache Hadoop, Apache Spark, dan Apache Kafka untuk mengatasi permasalahan big data.
Apache Hadoop merupakan framework yang digunakan untuk pemrosesan data terdistribusi. Termasuk komponen seperti HDFS (Hadoop Distributed File System) dan MapReduce.
Apache Spark menjadi platform pemrosesan data yang cepat dan in-memory. Spark biasanya digunakan untuk pemrosesan batch dan stream.
Apache Kafka adalah platform streaming untuk menangani aliran data real-time.
4. Alat Orkestrasi dan ETL
Data Engineer juga dituntut untuk bisa menguasai alat orkestrasi workflow dan ETL (Extract, Transform, Load) yang dibutuhkan untuk mengotomatisasi dan mengelola pipeline data. Berikut adalah tools yang dibutuhkan:
Airflow adalah platform orkestrasi alur kerja yang memungkinkan Data Engineer untuk menjadwalkan dan mengelola pipeline data secara efisien.
Talend/Informatica merupakan alat ETL yang digunakan untuk mengintegrasikan, membersihkan, dan mengubah data dari berbagai sumber sebelum dimuat ke dalam sistem tujuan.
NiFi merupakan alat integrasi data yang digunakan untuk otomatisasi aliran data dari berbagai sumber dengan antarmuka yang mudah digunakan.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Tertarik menjadi seorang Data Engineer? Kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab untuk mendapatkan skill dasar yang dibutuhkan Data Engineer untuk membangun, mengelola, dan mengoptimalkan sistem data yang efisien dan scalable, serta mendukung kebutuhan analisis dan pengambilan keputusan dalam organisasi.
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 Chat GPT. 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 : Gifa Delyani Nursyafitri