Seluk Beluk Job Description Python Data Engineer

Data Engineer memiliki cabang pekerjaan khusus yang biasanya disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan. Biasanya dalam keseharian pekerjaan sebagai seorang data engineer, tidak terlepas dari ekstraksi dan transformasi data sebagai kuncinya.

Adapun macam-macam pekerjaan sebagai data engineer bervariasi tergantung tingkat pekerjaan dan load yang ditanganinya. Mulai dari senior data engineer, junior data engineer, hingga python data engineer. Dalam postingan kali ini, kita akan fokus membahas lebih detail terkait tugas dari python data engineer. 

Python Data Engineer adalah seorang profesional IT yang memiliki keahlian dalam menggunakan bahasa pemrograman Python untuk mengelola, memproses, dan mengintegrasikan data dalam berbagai proyek data engineering.

Tugas utamanya adalah memastikan data tersedia, bersih, dan siap untuk digunakan oleh tim analisis data, data scientist, atau pengambil keputusan. Peran ini melibatkan sejumlah tugas teknis untuk mengelola data dalam berbagai sumber dan memastikan data tersebut dapat diakses dan dianalisis dengan efisien. 

Jadi dapat dipastikan bahwa posisi Python Data Engineer pastinya akan sangat membutuhkan Python sebagai skill utama yang harus dimiliki oleh seorang data engineer. Nah, kira-kira apa saja ya rincian tugasnya sebagai python data engineer? Simak informasi lengkapnya yuk sahabat DQLab!

1. Ekstraksi Data (Data Extraction)

Ekstraksi data adalah salah satu tugas utama dalam peran seorang Python Data Engineer. Ini melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber, seperti database, API, file, dan sumber data lainnya. Selain itu, seorang Python Data Engineer juga melakukan ekstraksi data secara berkala dengan menjadwalkan proses ekstraksi.

Salah satu bentuk implementasi dari ekstraksi data adalah menggunakan library pandas dalam proses ekstraksi. Jika data Anda ada dalam file seperti CSV, Excel, atau format lainnya, Anda dapat menggunakan library Pandas untuk mengimpor data ke dalam Python. Berikut contoh penggunaannya:

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Transformasi Data (Data Transformation)

Transformasi data adalah tahap penting dalam pekerjaan seorang Python Data Engineer. Hal ini melibatkan proses membersihkan, memanipulasi, dan mengubah data mentah menjadi format yang lebih cocok untuk analisis atau penyimpanan.

Salah satu cara dalam melakukan transformasi data adalah dengan menggunakan bantuan library Numpy Python. NumPy adalah library Python lain yang sangat berguna untuk melakukan operasi matematika dan manipulasi data. Ini sangat efisien dalam pengolahan data dalam format array.

Contoh penggunaan NumPy untuk transformasi data:

3. Integrasi Data (Data Integration)

Integrasi data adalah proses menggabungkan data dari berbagai sumber menjadi satu dataset yang kohesif dan terstruktur. Seorang Python Data Engineer menggunakan berbagai teknik dan alat untuk melakukan integrasi data dalam proyeknya.

Integrasi data adalah langkah penting dalam menghasilkan dataset yang lengkap dan kohesif untuk analisis lebih lanjut. Ini memungkinkan organisasi untuk menggabungkan informasi dari berbagai sumber yang berbeda untuk mendapatkan wawasan yang lebih baik dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.

Untuk mengintegrasikan data dari layanan web atau API, Anda dapat menggunakan library seperti requests untuk mengirim permintaan HTTP dan mengambil data dari API.

Contoh penggunaan requests untuk mengambil data dari API:

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Penyimpanan Data (Data Storage)

Penyimpanan data adalah salah satu aspek kunci dalam pekerjaan seorang Python Data Engineer. Proses ini melibatkan pemilihan dan pengelolaan sistem penyimpanan data yang sesuai untuk data yang dihasilkan dan diproses.

Database SQL seperti PostgreSQL, MySQL, SQLite, dan Oracle umumnya digunakan untuk menyimpan data terstruktur dalam bentuk tabel dengan skema yang didefinisikan. Anda dapat menggunakan Python untuk berinteraksi dengan database ini menggunakan library seperti psycopg2, mysql-connector, atau sqlite3.

Contoh penggunaan Python untuk berinteraksi dengan database SQL:

Sudah paham kan job description dan tugas dari seorang python data engineer? Mari raih karir kamu sebagai calon data engineer bersama DQLab! Jika kalian bingung harus belajar dari mana terutama tidak memiliki latar belakang IT, maka tidak perlu khawatir.

DQLab bisa menjadi pilihan terbaik kalian untuk memperdalam skill yang dibutuhkan data engineer. Mengapa harus DQLab?

• Tersedia modul gratis yang bisa diakses sehingga kalian memiliki gambaran struktur modul pembelajaran yang dirancang.

• Tidak hanya menyediakan pembelajaran bahasa pemrograman Python, DQLab juga dilengkapi pembelajaran R, SQL, dan Excel.

• Modul pembelajaran disusun sistematis dengan dimulai dari teori atau konsep sampai praktik.

• Dilengkapi dengan studi kasus beragam industri sehingga kalian terlatih mengaplikasikan data science dimanapun.

• Tidak perlu install aplikasi coding, karena DQLab menyediakan Live Code Editor yang memudahkan pemula untuk memahami data science.

• Adanya komunitas dan mentor berpengalaman yang akan membantu kalian ketika kesulitan selama proses belajar.

Bahkan modulnya sudah 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

Wah, tunggu apa lagi nih? Dengan keunggulan di atas, kalian akan siap menjadi praktisi data profesional. Yuk, segera berlangganan dan mulai perdalam pemahaman di bidang data. Sahabat DQ tinggal Sign Up di website!

Penulis: Reyvan Maulid