SUPER MID-YEAR SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K!

0 Hari 2 Jam 35 Menit 59 Detik

Skill Data Engineer untuk Bersaing di Industri Data

Belajar Data Science di Rumah 04-April-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/fa070b89f902302dc6ccdfda90758d8c_x_Thumbnail800.jpeg

Data Engineer merupakan profesi yang 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.


Sejalan dengan kebutuhan perusahaan, banyak orang mulai mendambakan untuk menjadi seorang Data Engineer. Meski begitu, posisi tersebut bukanlah suatu hal yang mudah untuk dicapai. Ada berbagai 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.


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


1. Mengolah Dataset 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.

Data Engineer

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. Teknik ETL untuk Persiapkan 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. 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.


Data Engineer


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. 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. 

Data Engineer

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


Data science menjadi dasar ilmu berbagai profesi data, termasuk data engineer, data scientist, dan data analyst. Oleh karena  itu, kamu perlu memahami data science agar pemahaman dan tools yang digunakan nantinya dapat diterapkan dengan maksimal.


Yuk, pelajari lebih lanjut mengenai Data Science & Artificial Intelligence (AI) bersama DQLab menggunakan bahasa pemrograman populer, serta fitur ChatGPT.



DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based yang ramah pemula! Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif! Tunggu apa lagi? sign up sekarang di DQLab.id 

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login