3.3 TRIPLE THE SALE!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp130K!

0 Hari 21 Jam 55 Menit 49 Detik

Tools Andalan Data Engineer 2023

Belajar Data Science di Rumah 09-Maret-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/b7ac9f6726a70366c55b6cd4d4aea004_x_Thumbnail800.jpeg

Skill pengolahan big data sangat penting untuk mendapatkan role pekerjaan data engineer. Di era produksi data yang semakin besar, peran data engineer semakin diperhitungkan dan termasuk profesi yang memiliki prospek karir cemerlang di era teknologi modern. Tak heran jika banyak orang mulai memperdalam skill data engineer dengan mengikuti course data engineer. Tugas utama seorang data engineer adalah merancang, membuat, membangun, dan memelihara saluran data hingga mengumpulkan data mentah dari berbagai sumber dan memastikan pengoptimalan kinerja. Banyaknya tanggung jawab role ini memerlukan skill set yang beragam, mulai dari framework big data, database, membangun infrastruktur data, container, dan lainnya. 


Bagi sebagian besar orang, course data engineer dianggap lebih efektif daripada harus mengikuti pendidikan formal yang memerlukan waktu relatif lama. Kebutuhan data engineer di setiap lini bisnis yang semakin besar mendorong menjamurnya course data engineer yang menawarkan berbagai benefit. Namun, sebelum kita mengikuti course data engineer, kita harus benar-benar melakukan riset agar benefit yang kita dapatkan sesuai dengan kebutuhan kita. Pada artikel kali ini DQLab akan membahas tools yang harus dipelajari di sebuah course data engineer. Dengan bekal tool-tool tersebut, diharapkan kita memiliki ‘senjata’ yang cukup untuk terjun ke dunia industri yang sesungguhnya. Penasaran apa saja tools tersebut? Yuk kita simak bersama!


1. Database Tools

Data Engineer

Source

Menyimpan, mengatur, dan mengelola volume data yang besar merupakan ‘makanan harian’ seorang data engineer. Oleh karena itu, sebuah course data engineer harus menanamkan pemahaman tentang desain dan arsitektur database. Dua jenis database yang umum digunakan adalah berbasis structure query language (SQL) dan berbasis NoSQL. Database berbasis SQL seperti MySQL dan PL/SQL digunakan untuk menyimpan data terstruktur, sedangkan teknologi NoSQL seperti Cassandra, MongoDB, dan lainnya dapat digunakan untuk menyimpan data terstruktur, semi-terstruktur dan tidak terstruktur dalam jumlah besar sesuai kebutuhan.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Data Transformation Tools

Sebagian besar big data ada dalam format mentah dan tidak dapat digunakan secara langsung. Oleh karena itu, perlu dikonversi ke format yang dapat dikonsumsi berdasarkan use case untuk memprosesnya. Sebuah course data engineer harus memberikan pemahaman mengenai transformasi data sederhana dan kompleks untuk berbagai sumber data, format, dan output. Beberapa tools transformasi data yang sering digunakan adalah Hevo Data, Matillion, Talend, Pentaho, InfoSphere DataStage, dan banyak lagi.


Data Engineer


3. Data Mining Tools

Data Engineer

Skill penting lain yang harus dikuasai oleh seorang data engineer adalah bagaimana cara menggali informasi penting untuk menemukan pola dalam kumpulan big data dan mempersiapkan data tersebut agar dapat dianalisis. Data mining digunakan oleh data engineer untuk membantu dalam melakukan klasifikasi dan prediksi data. Beberapa tools data mining yang harus dipelajari setidaknya satu dalam sebuah course data engineer  adalah Apache Mahout, KNIME, Rapid Miner, Weka, dan banyak lagi.


4. Data Warehousing and ETL Tools

Data warehouse dan ETL adalah tools untuk membantu perusahaan memanfaatkan data berukuran besar dengan cara yang efektif. Tools ini akan merampingkan data yang berasal dari sumber yang heterogen. ETL atau Extract Transform Load mengambil data dari berbagai sumber, mengubahnya untuk analisis, dan memuat data tersebut ke gudang atau warehouse. Beberapa alat ETL yang populer adalah Talend, Informatica PowerCenter, AWS Glue, Stitch, dan lainnya. Nah, jika kamu ingin mengikuti suatu kursus data engineer, pastikan ada salah satu tools ini yang akan kamu pelajari, ya!.

Data Engineer

Source 


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Selain empat tools di atas, kita juga akan mengambil data menggunakan scraping. Proses scraping ini bisa dilakukan dengan bahasa pemrograman seperti R dan Python. Kabar baiknya, bahasa pemrograman ini sangat beginner friendly sehingga mudah dipelajari bahkan untuk users yang baru mengenal bahasa pemrograman. 


Ingin memperdalam penguasaan bahasa pemrograman R, Python, bahkan SQL? Yuk belajar bersama DQLab! Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL ‘Introduction to Data Science with R and Python’ untuk mencoba live code editor DQLab. Tulis script code kamu secara langsung di modul DQLab tanpa harus membuka tools tambahan.


Penulis: Galuh Nurvinda K

Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :