PROMO KILAT 2 DAYS ONLY!!
Belajar Data Science 3 Bulan hanya 100K!

1 Hari 17 Jam 17 Menit 29 Detik

Skill Data Engineer: SQL dan Database Management

Belajar Data Science di Rumah 21-November-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/kv-2-banner-longtail-selasa-04-2023-11-21-162512_x_Thumbnail800.jpg

Dalam era digital ini, data menjadi elemen kunci yang membentuk keputusan dan inovasi di berbagai industri. Sebagai seorang Data Engineer, memiliki keterampilan yang kuat adalah kunci untuk merajut data menjadi wawasan yang berharga.


Data Engineer adalah salah satu profesi bidang data yang memiliki tanggung jawab dalam hal infrastruktur data, mengumpulkan data, mengembangkan data, dan memelihara data. Data Engineer juga bekerja sama dengan praktisi data lainnya seperti data analyst dan juga data scientist. Untuk bisa melaksanakan tugas dan tanggung jawab tersebut, seorang data engineer memerlukan skill yang perlu dikuasai.


Dalam artikel ini, kita akan mengulas macam-macam skill yang diperlukan oleh seorang Data Engineer, dengan fokus pada keterampilan dasar yang melibatkan SQL dan manajemen database. Mari kita eksplorasi lebih dalam mengenai fondasi yang dibutuhkan untuk menjadi seorang ahli Data Engineer.


1. SQL dan Database Management: Dasar yang Tak Tergantikan

SQL, atau Structured Query Language, adalah bahasa pemrograman khusus yang digunakan untuk mengelola dan mengakses database. Seorang Data Engineer harus mahir dalam SQL, karena ini adalah fondasi dari pekerjaan mereka.


Mereka menggunakan SQL untuk melakukan query, mengambil, memasukkan, dan memperbarui data dalam database. Selain itu, keterampilan manajemen database menjadi penting, termasuk kemampuan untuk merancang dan mengelola struktur data dalam suatu sistem.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. ETL (Extract, Transform, Load): Mengelola Alur Data

Data Engineer

ETL adalah proses kunci dalam peran seorang Data Engineer. Ini melibatkan ekstraksi data dari berbagai sumber, transformasi data sesuai kebutuhan analisis, dan memuat data ke dalam sistem penyimpanan yang sesuai. Keterampilan ini membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang struktur data, manipulasi data, dan alat-alat ETL seperti Apache NiFi atau Apache Airflow.


Selain ETL, ternyata ada istilah ELT. Lalu apa sih perbedaannya? Perbedaan yang paling signifikan adalah dari posisi peletakan tahapan transform. Umumnya, Transform akan dilakukan sebelum proses Load data ke sistem target. 


Untuk proses ETL maupun ELT akan melihatkan staging area. Di ETL, area ini akan ditemukan di antara sistem sumber (misalnya CRM) dan sistem target (data warehouse). Sementara di ELT, staging area akan ada di data warehouse dan mesin basis data DBMS yang akan melakukan transformasi, bukan ETL tools.


Sehingga salah satu konsekuensi langsung dari penggunaan ELT adalah kita akan kehilangan fungsi persiapan dan pembersihan data yang disediakan alat ETL untuk membantu proses transformasi data.


3. Keterampilan Pengkodean: Bahasa Pemrograman dan Scripting

Data Engineer

Data Engineers seringkali bekerja dengan bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau Scala. Kemampuan untuk memahami dan menulis kode menjadi penting untuk membangun alat-alat khusus, mengelola data dalam skala besar, dan mengotomatiskan tugas-tugas tertentu. Selain itu, keterampilan scripting, seperti menggunakan Bash shell, dapat mempercepat proses pengolahan data.


4. Pemahaman tentang Big Data dan Teknologi Terkait

Dengan ledakan data dalam skala besar, seorang Data Engineer perlu memahami konsep-konsep Big Data. Ini mencakup pemahaman tentang framework seperti Apache Hadoop, Apache Spark, dan teknologi lain yang memungkinkan pengolahan dan analisis data yang cepat dalam skala besar.


5. Keamanan dan Pengelolaan Kualitas Data

Menjaga keamanan data adalah tanggung jawab utama seorang Data Engineer. Mereka perlu memahami praktik keamanan data dan mengimplementasikannya dalam setiap langkah proses data.


Data Engineer juga perlu memiliki kemampuan untuk mendeteksi aktivitas yang mencurigakan atau ancaman keamanan yang mungkin terjadi. Mereka bisa melibatkan penggunaan alat-alat monitoring dan deteksi perintah untuk melakukan monitoring dan mendeteksi pola perilaku yang tidak biasa.


Selain itu, keterampilan pengelolaan kualitas data menjadi penting untuk memastikan keakuratan dan konsistensi data yang digunakan dalam analisis.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Menjadi seorang data engineer yang sukses membutuhkan kombinasi keterampilan teknis dan pemahaman tentang konsep data engineering. Penguasaan tools dalam pekerjaan Data Engineer bisa membuat pekerjaan mereka menjadi lebih mudah. Kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab


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!


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login