JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
1 Hari 15 Jam 52 Menit 19 Detik

Seluk Beluk Karir sebagai Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 09-September-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-kamis-04-2023-09-09-093641_x_Thumbnail800.jpg

Data engineering telah menjadi salah satu peran yang semakin penting dalam industri teknologi. Dengan kemampuan berharga yang dimiliki oleh role ini, seorang data engineer dapat membantu perusahaan untuk mengelola, membersihkan, dan menyusun data.


Tidak heran jika banyak perusahaan ingin berinvestasi besar-besaran pada para profesional ini. Seorang data engineer bertugas mengembangkan, membangun, memelihara, dan mengelola saluran data. Hal ini berkaitan dengan kumpulan data, database, dan perangkat lunak yang besar misalnya sistem cloud seperti AWS atau Azure.


Fokus utama seorang data engineer adalah memastikan bahwa data mengalir dengan lancar dari sumber ke tujuannya secara efisien dan aman. Data engineer merupakan lini pertama dalam pembersihan dan penanganan data. Data engineering memerlukan kombinasi keterampilan teknis seperti bahasa pemrograman misalnya Python atau Java, sistem terdistribusi misalnya Hadoop atau Spark, dan database seperti PostgreSQL atau MongoDB. 


Data engineer di setiap perusahaan memiliki job description dan tanggung jawab yang berbeda-beda. Tergantung kebutuhan data dari perusahaan sendiri. Namun secara umum, seorang data engineer memiliki job description seperti yang akan dibahas pada artikel kali ini. Penasaran? Yuk kita simak bersama!


1. Bekerja pada arsitektur data

Data Engineer

Source: guru99


Tanggung jawab utama seorang data engineer adalah merancang, membangun, memelihara, dan memecahkan masalah arsitektur data pada perusahaan. Selain itu, data engineer juga akan mengembangkan solusi penyimpanan efektif yang dapat menangani data dalam jumlah besar secara tepat waktu dan efisien.


Karena data engineer bertanggung jawab untuk memastikan bahwa semua data disimpan dengan aman, mereka harus memastikan langkah-langkah keamanan yang tepat dan harus maintenance secara teratur.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Mengumpulkan dan menyimpan data

Data Engineer


Data engineer juga bertugas untuk mengumpulkan dan menyusun data dari berbagai sumber, memastikan keakuratan dan integritasnya saat disimpan. Dalam tugas ini, data engineer akan ‘berurusan’ dengan basis data eksternal, API, dan solusi penyimpanan lain seperti Amazon S3.


Selain itu, role ini juga bertugas untuk mengekstrak data tidak terstruktur dari file teks, email, dan postingan media sosial. Data engineer harus dapat mengidentifikasi dan membersihkan data yang rusak atau ketinggalan jaman untuk memastikan keakuratan data tersebut.


3. Melakukan Research

Data Engineer


Data engineer sering kali bekerja sama dengan data scientist untuk melakukan penelitian eksplorasi dan menerapkan teknologi baru. Beberapa kolaborasi yang sering dilakukan adalah membuat algoritma machine learning, melakukan A/B testing, dan menggunakan Natural Language Processing (NLP) untuk memahami sentimen pelanggan. Di akhir research, mereka akan membuat model yang dapat digunakan untuk menganalisis data dengan lebih cepat dan akurat. 


4. Automate Tugas

Data engineer juga bertanggung jawab untuk mengotomatiskan proses dan tugas yang sebelumnya dilakukan secara manual. Hal ini dapat mencakup pembuatan skrip untuk memindahkan file dari satu lokasi ke lokasi lain atau mengembangkan algoritma untuk memproses data lebih cepat. Otomatisasi sangat penting bagi organisasi karena membantu mereka untuk menghemat waktu dan uang sekaligus menghilangkan human error yang sering terjadi.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Yuk perdalam skill teknis data engineer dengan mengerjakan project-project dari modul DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti DQLab Bootcamp LiveClass berikut untuk informasi lebih lengkapnya!


Penulis: Galuh Nurvinda K





Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login