SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

0 Hari 14 Jam 44 Menit 4 Detik

Tools Penting untuk Data Engineer, 2024!

Belajar Data Science di Rumah 01-Juni-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-04-2024-05-31-202354_x_Thumbnail800.jpg

Seiring perkembangan teknologi, profesi Data Engineer dan juga bidang Data Engineering menjadi hal yang cukup akrab dalam keberlangsungan sebuah perusahaan. Data engineering merupakan bidang yang mengintegrasikan, memproses, dan mengelola data dari berbagai sumber untuk analisis dan pengambilan keputusan. Bidang ini mencakup berbagai praktik dan teknologi yang digunakan untuk membangun sistem data yang dapat diandalkan dan scalable.


Sementara Data Engineer adalah sebuah profesi yang bertanggung jawab spesifik dalam membangun dan memelihara infrastruktur data. Untuk menyelesaikan tugasnya, Data Engineer menggunakan berbagai tools untuk memastikan data yang dihasilkan bersih, terstruktur, dan siap digunakan. Dalam artikel ini akan dibahas beberapa tools penting yang sering digunakan oleh Data Engineer. Yuk, simak pembahasannya!


1. Apache Hadoop

Data Engineer

Pict by Wikipedia


Apache Hadoop merupakan sebuah framework yang bersifat open-source, dimana teknologi ini memungkinkan pemrosesan data dalam skala besar secara terdistribusi. Hadoop memanfaatkan model pemrograman MapReduce dan menyimpan data dalam sistem file terdistribusi (HDFS - Hadoop Distributed File System). Hadoop sering digunakan untuk memproses batch data yang besar dan kompleks, analisis data historis, dan pembelajaran mesin skala besar. Berikut adalah fitur utama yang dimiliki oleh Hadoop:

  • Skalabilitas: Dapat menangani big data hingga ukuran petabytes data.

  • Fault tolerance: Data secara otomatis direplikasi untuk keandalan.

  • Ekosistem yang luas: Banyak alat tambahan seperti Hive, Pig, dan HBase yang memperluas fungsionalitas Hadoop.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Apache Spark

Data Engineer

Pict by Wikipedia


Apache Spark merupakan mesin pemrosesan data yang umumnya digunakan untuk pemrosesan data dalam skala besar secara cepat. Spark mendukung berbagai bahasa pemrograman seperti Python, Java, dan Scala, serta menyediakan interface yang rich untuk pemrosesan data secara real-time dan batch. Adapun fitur utama yang dimiliki oleh teknologi ini adalah:

  • Kecepatan: Lebih cepat dari Hadoop MapReduce karena memori in-memory computing.

  • API yang lengkap: Mendukung SQL, streaming, Machine Learning, dan graf data.

  • Real-time processing: Spark Streaming memungkinkan pemrosesan data secara real-time.


3. Apache Kafka

Data Engineer

Pict by Wikipedia


Apache Kafka merupakan sebuah platform streaming terdistribusi yang digunakan untuk membangun aliran data secara real-time antara sistem. Kafka memungkinkan publikasi, penyimpanan, dan pemrosesan aliran data secara real-time.


Kafka digunakan untuk mengumpulkan dan mengirim data secara real-time dari berbagai sumber, seperti log aplikasi, transaksi keuangan, dan data sensor, untuk analisis lebih lanjut atau disimpan dalam sistem data. Fitur utama yang dimiliki oleh platform ini adalah:

  • Throughput tinggi: Dapat menangani jutaan pesan per detik.

  • Durability: Penyimpanan data yang andal dan tahan lama.

  • Scalability: Mudah diskalakan dengan menambahkan lebih banyak broker.


4. Airflow

Data Engineer

Pict by Wikimedia


Apache Airflow adalah platform yang bersifat open-source untuk mengotomatisasi, menjadwalkan, serta memantau workflow yang kompleks. Airflow memungkinkan pembuatan workflow sebagai kode (workflows as code), sehingga membuatnya lebih mudah untuk mengelola dan memelihara tugas pemrosesan data yang kompleks.


Airflow umumnya digunakan untuk mengotomatisasi pipeline data, seperti ekstraksi, transformasi, dan pemuatan data (ETL), integrasi data dari berbagai sumber, dan pengelolaan alur kerja yang kompleks dalam proyek data engineering.


Berikut ini adalah fitur utama yang dimiliki oleh platform ini:

  • Dag definition: Menggunakan Directed Acyclic Graphs (DAGs) untuk mendefinisikan alur kerja.

  • Extensibility: Mudah diperluas dengan plugin dan operator khusus.

  • Monitoring: Interface web yang nyaman untuk memantau dan mengelola alur kerja.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Data Engineer membutuhkan berbagai tools untuk menangani dan memproses data dalam skala besar dan kompleks. Masing-masing tools memiliki kelebihan dan kegunaan yang spesifik, sehingga memungkinkan Data Engineer untuk membangun, mengelola, dan mengoptimalkan pipeline data dengan efisien. Untuk menjadi seorang Data Engineer, 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!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login