MIDYEAR PROMO! Segera Beli Paket Premium Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp. 99.000. DAFTAR

Pakai Kode: DQMIDYEAR. Berakhir 0 Days 6 Jam : 50 Menit : 31 Detik

Tugas Data Engineer yang Sering digunakan, Yuk Kenalan Lebih Lanjut!

Belajar Data Science di Rumah 22-September-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/af63dd61f5d2e1b87f2efc5e2fac6759_x_Thumbnail800.jpg

Perkembangan teknologi yang begitu pesat membuat banyak perusahaan yang mulai membutuhkan seorang Data Scientist. Apakah kamu tahu bahwa sebenarnya Data Scientist itu tidak bisa bekerja sendirian? Ternyata data-data yang digunakan oleh seorang Data Scientist merupakan data yang telah disiapkan di Data Warehouse, dan ini adalah tugas dari Data Engineer. 

Data yang ada di perusahaan berada di tabel data yang berbeda dan juga dalam bentuk yang berbeda atau dapat dikatakan belum siap pakai. Sehingga setiap perusahaan tentunya sangat membutuhkan seorang Data Engineer untuk mempersiapkan data yang akan digunakan oleh Data Scientist. Sebenarnya Data Engineer merupakan bidang yang sangat luas, tiap-tiap perusahaan memiliki job desk nya masing-masing. Namun secara umum, seorang Data Engineer memiliki beberapa tugas utama.

Penasaran apa aja? Yuk, simak penjelasan di bawah ini.

1. Mengumpulkan dan Menggabungkan Data

Tugas Data Engineer yang pertama adalah mengumpulkan data. Sebenarnya data itu bersumber dari mana aja sih? Ternyata sumber data itu sangat banyak. Data itu dapat diambil dari database perusahaan dan juga dari app analytic. Nah, itulah mengapa kita harus berhati-hati menggunakan aplikasi, karena apapun yang kita lakukan di aplikasi itu ternyata terekam. lho. Namun di berbagai kasus, seorang Data Engineer kadang perlu untuk mengambil data dari luar dengan cara scrapping data, dan masih banyak lagi.

Kemudian setelah dibersihkan, data tersebut akan digabungkan. Ternyata data yang sudah dikumpulkan itu tidak bisa serta merta digabungkan, hal ini terjadi karena beberapa data yang dikumpulkan tidak bisa menjadi suatu bagian yang utuh, bahkan ada yang tidak terstruktur. Dalam proses penggabungan ini, seorang Data Engineer dapat menggunakan berbagai macam tools ataupun bahasa pemrograman.

Baca Juga : Berkarir Menjadi Data Engineer, Intip 3 Tips Soft Skill untuk Menghadapi Era Big Data

2. Membersihkan Data

Tugas Data Engineer yang selanjutnya adalah membersihkan data yang telah digabungkan serta mencari anomali dari data tersebut. Anomali sendiri merupakan suatu proses dalam database yang memberikan efek samping yang tidak diharapkan. Biasanya hal ini terjadi karena terdapat masalah di struktur tabel yang dimiliki. Terkadang hasil dari penggabungan data yang dihasilkan masih kotor dan ada beberapa yang tidak valid karena memuat nilai null, nan ataupun data yang tidak sesuai.

3. Membuat Arsitektur Data Warehouse

Tugas selanjutnya yang harus dilakukan oleh seorang Data Engineer adalah membuat arsitektur dari Data Warehouse. Semua data yang telah dibersihkan akan diteruskan ke Data Warehouse. Untuk membuat arsitektur Data Warehouse, seorang Data Engineer harus merancang alur dari penyimpanan data di sebuah aplikasi dengan menggunakan DFD, ERD, ataupun sistem arsitektur data lainnya.

Baca juga Ingin menjadi Data Engineer? Berikut 3 Hal Esensial Yang Harus Kamu Kuasai

4. Tertarik? Yuk, Belajar Data Science Gratis sekarang!!

Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data. 

Sign Up untuk nikmati module GRATIS “Introduction to Data Science” dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  •  Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab


Penulis : Gifa Delyani

Editor : Annissa Widya Davita


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!