Top Tools Data Engineer Wajib Kamu Explore di 2023

Data Engineer adalah pekerja IT dengan tugas utama menyiapkan data untuk dianalisis atau tujuan operasional lainnya. Selain itu, seorang Data Engineer harus bisa membangun jalur data untuk menyatukan informasi dari sistem atau sumber yang berbeda-beda dengan cara mengintegrasikan, membersihkan, dan menyusun data agar dapat dianalisis. Profesi ini banyak bekerja sama dengan Data Analyst dan Data Scientist untuk membantu mereka mengakses dan mengoptimalkan ekosistem database.

Tools Data Engineer menjadi salah satu faktor utama yang harus dipertimbangkan oleh seorang Data Engineer. Karena dengan tools ini Data Engineer bisa memberikan insight yang bisa membantu perusahaan untuk mengembangkan bisnis, mengevaluasi kinerja, bahkan mendapatkan peluang baru.

Selain itu, keterampilan dan pengetahuan dasar yang dibutuhkan oleh Data Engineer sangat bervariasi, mulai dari junior Data Engineer hingga senior Data Engineer. Alasan mengapa Data Engineer harus memahami bahasa pemrograman adalah untuk melakukan pemodelan, analisis statistik, data warehouse, dan pembangunan pipeline.

Di artikel ini, kita akan membahas apa saja tools Data Engineer yang wajib kamu explore dan pelajari di tahun 2023.

1. Tools Python

Python memiliki berbagai fungsi dan library yang dapat mempermudah proses pengolahan data. Selain ramah untuk beginner, Python juga dapat digunakan untuk membangun algoritma machine learning yang kompleks dan memproses kumpulan data bervolume tinggi. Kelebihan lain dari Python adalah sintaks yang sederhana sehingga mudah dipelajari oleh beginner, library analisis data yang beragam, dan dapat digunakan untuk tugas Machine Learning.

Bahasa pemrograman Python adalah bahasa umum yang sangat populer di kalangan praktisi data karena sintaksisnya yang sederhana dan bersifat open source. Banyak digunakan untuk tugas analisis statistik, bisa disebut lingua franca ilmu data. Kefasihan dalam Python (bersama dengan SQL) muncul sebagai persyaratan di lebih dari dua pertiga daftar pekerjaan Data Engineer.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Tools SQL

SQL dan NoSQL (database relasional dan non-relasional) adalah tools dasar untuk aplikasi Data Engineering. SQL atau Structured Query Language adalah salah satu jenis bahasa pemrograman yang digunakan untuk berinteraksi dengan suatu sistem database atau sistem manajemen database relasional.

Ada beberapa kegunaan yang dimiliki oleh SQL, diantaranya adalah:

• Mengeksekusi Query

SQL mampu mengeksekusi query yang sudah dituliskan. Query-query ini bertujuan untuk memberikan perintah kepada sistem untuk mengelola sistem database.

• Mengakses dan Memanipulasi Database

Kegunaan selanjutnya adalah SQL dapat digunakan untuk mengakses serta memanipulasi database yang ada menggunakan query tertentu. Misalkan kita ingin menambah database, menghapus table, menambahkan isi tabel, atau bahkan mengakses data yang tersedia.

• Mengatur Hak Akses User

SQL dapat digunakan untuk mengatur hak akses table, view, dan prosedur yang tersedia dalam database. Sehingga akses pengguna dapat disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing.

SQL adalah keterampilan teknis yang paling penting untuk dikuasai jika kamu ingin bekerja sebagai Data Engineer. SQL menjadi Data Engineers skills yang wajib dipelajari.

3. Tools ETL

ETL (Extract, Transfer, Load) mengacu pada proses bagaimana data diambil (extract) dari berbagai sumber, diubah (transfer) ke dalam format yang dapat dianalisis, dan disimpan (load) ke dalam gudang data atau platform cloud service supaya dapat digunakan serta dilihat oleh siapa pun di perusahaan. Beberapa ETL tools yang idealnya dikuasai seorang Data Engineer adalah Amazon Redshift, Big Query, Tableau, Apache Airflow, Apache Hive, Snowflake, Apache Kafka, dan DBT.

4. AWS Cloud Service

Penggunaan layanan berbasis cloud telah meningkat pesat selama bertahun-tahun, dan AWS adalah platform paling umum digunakan oleh Data Engineer dan baik untuk dipelajari bagi kamu yang ingin berkarier di bidang data.

Sebelum datangnya komputasi cloud, perusahaan yang ingin membuat data center harus membangunnya sendiri dan harus memprediksikan beban kerja layanan. Ini tentu akan sangat merepotkan karena perlu biaya yang cukup besar.

Menurut AWS, cloud computing/komputasi cloud adalah penggunaan sesuai kebutuhan (on-demand) sumber daya IT melalui internet dengan harga sesuai pemakaian (pay-as-you-go). AWS cloud service terdiri dari layanan seperti EC2, RDS, dan Redshift.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

Beberapa tools yang digunakan oleh Data Engineer adalah SQL, Python, dan R. Ketiga tools ini merupakan tools yang banyak digunakan untuk manajemen dan pengolahan big data karena menyediakan berbagai fitur yang powerful sehingga pekerjaan lebih cepat, efektif, dan efisien.

Namun, karena banyaknya fitur yang dimiliki oleh SQL, Python, dan R menyebabkan proses belajar yang tidak terarah karena tidak ada guideline yang bisa mengarahkan proses belajar mulai dari level dasar hingga advanced.

Yuk belajar tools Data Engineer secara terstruktur menggunakan modul dari DQLab! Modul-modul DQLab dirancang khusus dengan level pemahaman berbeda, mulai dari basic, intermediate, hingga profesional. Dengan menggunakan modul ini, kita bisa belajar dari awal dan tidak ada materi yang terlewat.

Segera klik button di bawah ini untuk mengakses modul DQLab yang dilengkapi dengan video penjelasan, challenge, dan live code editor sehingga proses belajar kita lebih mudah dan menyenangkan. Selamat belajar!

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita