Tugas Data Engineer dalam Machine Learning dan AI
Di era digital yang semakin maju, Machine Learning dan Artificial Intelligence (AI) telah menjadi bagian integral dari berbagai industri, mulai dari keuangan dan kesehatan hingga e-commerce dan manufaktur. Teknologi ini mempermudah organisasi untuk menganalisis data secara mendalam, membuat prediksi yang akurat, dan mengotomatiskan keputusan bisnis. Namun, keberhasilan implementasi Machine Learning dan AI sangat bergantung pada kualitas dan ketersediaan data yang digunakan. Di sinilah peran Data Engineer menjadi sangat penting.
Dalam konteks machine learning dan Artificial Intelligence (AI), peran seorang Data Engineer menjadi semakin krusial. Data Engineer tidak hanya bertanggung jawab untuk mengelola infrastruktur data, tetapi juga untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam model machine learning dan AI berkualitas tinggi dan siap untuk digunakan.
Peran Data Engineer dalam ekosistem Machine Learning dan AI meliputi pengumpulan data dari berbagai sumber, pembersihan dan transformasi data, serta penyimpanan data dalam sistem yang efisien dan dapat diskalakan.
Dalam artikel ini, kita akan membahas lebih lanjut tentang peran Data Engineer dalam pengembangan Machine Learning dan AI. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Menyiapkan Infrastruktur Data
Data engineer bertugas menyiapkan infrastruktur yang dibutuhkan untuk mengelola dan memproses data dalam jumlah besar yang digunakan dalam machine learning dan AI. kegiatan ini melibatkan pemilihan dan konfigurasi database, data lake, dan data warehouse, serta penggunaan alat-alat seperti Hadoop dan Spark untuk pemrosesan data skala besar.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Pengumpulan dan Pemrosesan Data
Salah satu tugas utama data engineer adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber dan memastikan data tersebut dapat diakses dan digunakan oleh tim machine learning. Mereka menggunakan alat ETL (Extract, Transform, Load) untuk mengumpulkan data mentah, melakukan pembersihan, dan mentransformasikannya ke dalam format yang sesuai untuk analisis lebih lanjut.
3. Pembersihan dan Transformasi Data
Data yang digunakan dalam machine learning harus bersih, terstruktur, dan bebas dari kesalahan. Data engineer melakukan pembersihan data untuk menghapus anomali, duplikasi, dan inkonsistensi. Mereka juga mentransformasikan data ke dalam bentuk yang dapat digunakan oleh model machine learning, termasuk normalisasi, pengkodean variabel kategori, dan penanganan data yang hilang.
Source: expressanalytics
4. Orkestrasi Pipeline Data
Dalam proyek machine learning, pipeline data seringkali melibatkan banyak langkah, mulai dari pengumpulan data hingga pemodelan dan evaluasi. Data engineer menggunakan alat orkestrasi seperti Apache Airflow untuk mengotomatisasi pipeline ini, memastikan bahwa data yang diperlukan selalu tersedia dan up-to-date.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Data engineer memainkan peran penting dalam konteks machine learning dan AI dengan memastikan bahwa data yang digunakan berkualitas tinggi, dikelola dengan baik, dan siap untuk digunakan dalam pengembangan model. Kolaborasi mereka dengan data scientist dan penguasaan alat teknologi mutakhir menjadikan mereka elemen kunci dalam suksesnya proyek machine learning dan AI.
Peran ini menjadi semakin penting seiring dengan meningkatnya kompleksitas dan volume data yang dihadapi dalam proyek AI modern.
Yuk persiapkan dirimu untuk berkarir di bidang data science bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K