Tools Data Engineer Terbaik yang Digunakan di 2023
Data Engineer adalah profesi baru yang mulai muncul setelah booming nya teknologi Big Data dan ilmu Data Science. Jika dibandingkan dengan pekerjaan Data Analyst dan Data Scientist, pekerjaan Data Engineer cukup berbeda meskipun masih berhubungan dengan data.
Data Engineer bertugas untuk membangun, memelihara, serta mengoptimalkan infrastruktur data yang nantinya akan digunakan untuk menyimpan, memproses, serta mengakses data.
Salah satu faktor yang penting untuk menjadi seorang Data Engineer yang handal yaitu memerlukan tools untuk membantu dalam memproses analisis di dalamnya.
Dengan adanya tools ini Data Engineer akan memberikan insight yang bisa membantu perusahaan untuk bisa mengembangkan bisnis mereka, mengevaluasi kinerja, dan juga seorang Data Engineer bisa mendapatkan sebuah peluang baru.
Dalam artikel ini, kita akan membahas 4 kategori tools Data Engineer dan kegunaannya yang banyak digunakan oleh Data Engineer untuk mempermudah pekerjaan mereka. Penasaran apa saja tools tersebut? Yuk kita simak artikel ini sampai akhir!
1. Menguasai SQL, Python, dan Java/Scala
SQL (Structured Query Language) merupakan bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengakses dan memanipulasi data. SQL akan membantu untuk proses mengakses dan mengambil data, menjalankan query, bahkan menghapus data dari database.
Karena Data Engineer hampir setiap hari berhubungan dengan database, maka SQL menjadi skill wajib yang harus dikuasai. Selain SQL, Python dan Java/Scala juga menjadi skill utama yang dibutuhkan.
Python digunakan dalam proses manajemen data, termasuk melakukan pengolahan data. Hal ini karena Python memiliki kemampuan yang cukup bagus dalam menguraikan kode dan data sehingga menjadi lebih mudah terbaca.
Sedangkan Java dan Scala digunakan dalam proses pengembangan lebih lanjut karena memiliki kemampuan yang lebih tinggi dibanding Python.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Tools Cloud Platform
Lahirnya Big Data membuat banyak perusahaan mulai melirik Cloud Platform sebagai media penyimpanan data. Teknologi Cloud Computing memungkinkan pengguna untuk menyimpan data baik itu dalam skala kecil maupun skala yang jauh lebih besar namun tidak perlu lagi membutuhkan ruang penyimpanan di komputer si pengguna.
Cloud Platform yang banyak dipakai hingga saat ini sangat banyak, misalnya Amazon Web Services, Google Cloud Computer, dan lain lain. Sehingga kemampuan untuk menggunakan Cloud Platform ini termasuk salah satu skill utama yang harus dikuasai Data Engineer.
3. Tools Data Pipelines
Skill selanjutnya yang harus dikuasai untuk menjadi seorang Data Engineer adalah Data Pipelines. Data Pipelines digunakan untuk prose pengiriman suatu data dari database satu ke database lainnya. Kemudian data tersebut akan disimpan ke dalam Data Warehouse.
Dalam proses membangun Data Pipelines ini dapat menggunakan SQL Query, External API, ataupun menggunakan script khusus. Sebagian besar perusahaan akan menugaskan Data Engineer untuk membangun Data Pipelines yang terbaik.
4. Tools Visualisasi Data
Walaupun seorang Data Engineer tidak berhubungan langsung dengan visualisasi data, mereka juga perlu untuk memahami bagaimana visualisasi data yang disatukan dalam bentuk dashboard visualisasi.
Sehingga skill selanjutnya yang harus dikuasai adalah kemampuan untuk membuat visualisasi data serta penguasaan beberapa tools visualisasi. Umumnya, setiap perusahaan akan memiliki referensi tools visualisasi datanya masing-masing.
Beberapa tools yang sering digunakan oleh berbagai perusahaan adalah Tableau, Google Data Studio, Fine Report, dan masih banyak lagi. Jika tidak bisa menguasai semua tools nya, paling tidak kamu harus menguasai tools visualisasi yang sesuai dengan kebutuhan perusahaanmu.
Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist
Nah, jadi gimana sahabat DQLab sudah tahu kan apa saja tools yang biasanya dipakai oleh Data Engineer? Selain Data Engineer, profesi yang akan banyak dijumpai di era Big Data adalah Data Scientist dan Data Analyst.
Big Data kemungkinan besar tidak bisa diolah menggunakan tools konvensional karena ukuran data yang terlalu besar membuat kinerja tools melambat. Oleh karena itu, profesi yang berurusan dengan Big Data bergantung pada bahasa pemrograman untuk mengolah Big Data.
Kabar baiknya, bahasa pemrograman seperti R dan Python sangat mudah dipelajari oleh beginner yang baru mengenal script code. Hanya saja perlu konsistensi dan banyak praktik untuk menguasai bahasa pemrograman.
Yuk pelajari cara menulis script code yang efisien dan aplikasikan langsung dengan live code editor dari 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. So, yuk segera cobain belajar Data Science bersama DQLab.