Ragam Skill untuk Jago Data Engineer

Data merupakan kebutuhan yang sangat penting dalam suatu perusahaan. Semakin besar perusahaan maka jumlah data yang dimiliki akan semakin besar. Oleh karena itu banyak perusahaan yang membutuhkan Data Engineer untuk mengatur dan mengelola data-data perusahaan tersebut.

Sejalan dengan kebutuhan perusahaan, banyak orang mulai mendambakan untuk menjadi seorang Data Engineer. Tapi untuk mencapai posisi tersebut bukanlah suatu hal yang mudah. Setidaknya ada skill-skill khusus yang perlu dipelajari sebagai bekal menduduki profesi Data Engineer. Makanya tidak tanggung-tanggung jika gajinya sangat besar karena mengemban tanggung jawab yang besar.

Data Engineer bertanggung jawab dalam membangun sebuah infrastruktur data, kemudian menggali dan mengembangkannya menjadi suatu informasi yang bermanfaat, lalu dikelola untuk kepentingan bisnis dan pengembangan produk perusahaan.

Nah untuk melakukan tugasnya, Data Engineer membutuhkan kombinasi skill pada beberapa bidang. Apa saja ya skill yang dimaksud? DQLab telah mengumpulkan 3 skill yang wajib dikuasai Data Engineer pemula. Yuk simak!

1. Mengolah Dataset Complex dengan Python, R, dan SQL

Seorang Data Engineer harus memahami dan menguasai bahasa pemrograman. Keahlian programming ini dibutuhkan untuk mengakses dan memanipulasi data. SQL, Python, Java, dan Scala merupakan bahasa pemrograman utama yang wajib dikuasai. Dengan bahasa ini, Data Engineer dapat mengakses, mengambil data, menjalankan query, hingga menghapus data dalam database.

Bayangkan jika Data Engineer harus menggunakan cara manual, tentu saja akan memakan waktu yang sangat lama. Sementara dalam perusahaan kita harus bekerja seefektif mungkin. Penggunaan bahasa pemrograman inilah yang kemudian dapat mempercepat proses analisis data.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Menerapkan Teknik ETL untuk Mempersiapkan Data

ETL (Extract, Transfer, Load) mengacu pada bagaimana data diambil (diekstraksi) dari sumber, diubah (diubah) menjadi format yang dapat dianalisis dan disimpan (dimuat) ke dalam data warehouse. Proses ini menggunakan pemrosesan batch untuk membantu pengguna menganalisis data yang relevan dengan masalah bisnis tertentu.

ETL menarik data dari berbagai sumber, menerapkan aturan tertentu ke data sesuai dengan kebutuhan bisnis, dan kemudian memuat data yang diubah ke dalam database atau platform business intelligence sehingga dapat digunakan dan dilihat oleh siapa saja di dalam organisasi.

Peran ETL sangat penting dalam bidang Data Engineer. Sebab ETL merupakan salah satu cikal bakal dalam melakukan analisis data dan Machine Learning. Sejalan pula dengan adanya Big Data membuat informasi yang dikumpulkan menjadi satu pintu.

3. Menerapkan Teknik Data Wrangling

Data wrangling adalah proses transformasi data mentah ke dalam format yang lebih rapi. Pertumbuhan jumlah data yang cepat dari sumber data yang berbeda inilah yang dimaksud dengan data mentah. Data mentah ini berisikan beragam tipe data. Untuk itu perlu dilakukan data wrangling dimana data mentah akan diseragamkan tujuannya adalah agar data tersebut lebih mudah dianalisis.

Seperti yang sudah diketahui bahwa proses Data Science meliputi pengumpulan data, memproses data, analisis, dan penarikan kesimpulan. Proses data wrangling adalah bagian dari memproses atau mengolah data. Bahasa pemrograman yang populer digunakan dalam melakukan wrangling data adalah Python. 

Library yang sering digunakan untuk wrangling pada Python adalah Pandas. Dengan Pandas kita bisa mengakses data yang akan digunakan seperti dalam data dalam format csv, tsv, atau Excel.

4. Memahami Algoritma Machine Learning

Fokus utama Data Engineer adalah pengoptimalan dan penyaringan data. Tugas ini akan dipermudah dengan pengetahuan tentang algoritma Machine Learning yang membantumu memahami fungsi data organisasi. Algoritma ini juga membantu menentukan checkpoints serta tujuan masalah bisnis perusahaan.

Oleh karena itu, Data Engineer memerlukan pengetahuan dasar mengenai Machine Learning untuk memahami kebutuhan di atas.  Algoritma Machine Learning juga membantu Data Scientist dalam memprediksi berdasarkan data terkini dan historis. Model tersebut nantinya akan diubah menjadi sistem produksi langsung oleh Data Engineer.

5. Melatih Critical Thinking dan Problem Solving 

Memecahkan masalah membutuhkan beberapa skill dan bantuan agar kamu tidak menghabiskan waktu secara cuma-cuma dan kewalahan untuk mendapatkan solusi. 

Critical thinking salah satunya, menjadi salah satu skill yang sangat dibutuhkan terutama dalam mencari sebuah wawasan berguna yang menggunakan Big Data dan seorang praktisi Data yang bertanggung jawab setiap proses dan langkahnya.

Problem solving merupakan suatu proses intelektual dalam menemukan masalah. Setiap jenis pekerjaan pasti akan mendapati problem-problem pada pekerjaanya. Begitu juga pada pekerjaan Data Engineer. Pekerjaan ini akan sering berurusan dengan beberapa kendala, baik itu kendala teknis maupun kendala non teknis.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

Selain Data Engineer, profesi yang akan banyak dijumpai di era Big Data adalah Data Scientist dan Data Analyst. Big Data kemungkinan besar tidak bisa diolah menggunakan tools konvensional karena ukuran data yang terlalu besar membuat kinerja tools melambat. Oleh karena itu, profesi yang berurusan dengan Big Data bergantung pada bahasa pemrograman untuk mengolah data yang besar.

Kabar baiknya, bahasa pemrograman seperti SQL, R dan Python sangat mudah dipelajari oleh beginner yang baru mengenal script code. Hanya saja perlu konsistensi dan banyak praktik untuk menguasai bahasa pemrograman.

Yuk pelajari cara menulis script code yang efisien dan aplikasikan langsung dengan live code editor dari DQLab! Klik button di bawah ini atau Sign Up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL ‘Introduction to Data Science with R and Python’ untuk mencoba live code editor DQLab. Tulis script code kamu secara langsung di modul DQLab tanpa harus membuka tools tambahan!

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita