Role Data Engineer dalam Memanfaatkan Machine Learning

Seiring berkembangnya teknologi, peran data engineer semakin krusial dalam dunia machine learning (ML). Data engineer adalah profesional yang bertanggung jawab atas pengelolaan data, mulai dari pengumpulan, pembersihan, hingga pengorganisasian data agar dapat digunakan dalam model machine learning. Lalu, apa tugas data engineer terkait machine learning? Simak lebih lengkapnya pada pembahasan di bawah ini!

1. Apa Peran Data Engineer dalam Memanfaatkan ML?

Data engineer berperan penting dalam memastikan data yang digunakan untuk machine learning berkualitas tinggi dan siap diproses. Salah satu tugas utamanya adalah membangun infrastruktur data yang memungkinkan machine learning model mendapatkan data yang bersih dan terstruktur. Mereka merancang dan mengelola pipeline data, yang meliputi proses pengumpulan, transformasi, dan penyimpanan data.

Data engineer juga bertanggung jawab untuk memastikan bahwa distribusi data berlangsung efisien dan dapat diandalkan. Dengan peran ini, mereka memungkinkan data scientist dan machine learning engineer untuk fokus pada pengembangan model prediktif tanpa harus terganggu oleh masalah teknis terkait data.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Teknologi yang Diperlukan Data Engineer untuk ML

Dalam mendukung proses machine learning, data engineer menggunakan berbagai teknologi yang membantu mereka mengelola, memproses, dan menyimpan data dalam skala besar. Beberapa tools yang umum digunakan oleh data engineer yaitu Apache Hadoop, Apache Spark, dan Amazon Web Services (AWS).

Teknologi-teknologi ini memungkinkan pengolahan data secara paralel dan distribusi data dalam skala besar. Selain itu, data engineer juga memanfaatkan tools seperti Apache Airflow untuk orkestrasi pipeline data dan Apache Kafka untuk mengelola aliran data real-time. Kemampuan dalam menggunakan basis data seperti SQL, NoSQL, dan platform penyimpanan cloud juga menjadi diperlukan dalam mendukung machine learning.

3. Tantangan Mengelola Data untuk Machine Learning

Meskipun teknologi yang digunakan oleh data engineer sudah pasti canggih, masih ada banyak tantangan yang perlu dihadapi dalam mengelola data untuk machine learning. Salah satunya adalah memastikan data yang diperoleh bersih, dan relevan untuk model yang sedang dikembangkan. Data engineer harus memastikan konsistensi dan kualitas data di seluruh pipeline.

Selain itu, pengelolaan volume data yang sangat besar atau big data juga menjadi tantangan tersendiri, terutama ketika data berasal dari berbagai sumber yang berbeda. Tidak hanya itu, data engineer juga perlu memastikan keamanan dan privasi data, terutama ketika data yang digunakan berkaitan dengan informasi sensitif. Data engineer harus memastikan data dilindungi dengan enkripsi dan kebijakan akses yang ketat.

4. Contoh Implementasi ML dalam Cakupan Data Engineer

Salah satu contoh implementasi machine learning yang melibatkan data engineer adalah dalam sektor perbankan untuk mendeteksi penipuan (fraud detection). Data engineer bertanggung jawab mengumpulkan data transaksi dalam jumlah besar dari berbagai sumber, membersihkannya, dan menyimpannya dalam infrastruktur yang memungkinkan akses cepat bagi tim machine learning.

Mereka membangun pipeline yang memastikan data real-time dapat dianalisis oleh model machine learning untuk mendeteksi transaksi yang mencurigakan. Dengan peran mereka yang strategis ini, data engineer memastikan bahwa model machine learning dapat bekerja dengan optimal dan memberikan hasil prediksi yang akurat dalam waktu singkat.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

Tugas data engineer dalam memanfaatkan machine learning sangat krusial. 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!