Kantongi 3 Skill Untuk Menjadi Data Engineer Idaman

Saat ini, prospek kerja di bidang data science makin banyak diminati. Terlebih dengan adanya pertumbuhan perusahaan rintisan dari tahun ke tahun kian meningkat. Salah satu profesi yang sedang menjadi incaran sekaligus dambaan para pelamar industri data yang bergerak di bidang data science adalah data engineer. Mengutip dari sebuah quotes "data is new oil" yang berarti banyak orang mengumpamakan data sebagai sumber daya yang sama berharganya dengan minyak. Data engineer sangat erat hubungannya dengan sebuah data. Data engineer diibaratkan seperti seorang insinyur, yang memiliki tugas untuk membangun infrastruktur big data yang masih belum terstruktur. Selain itu, data engineer mengambil beberapa data yang penting dan dibutuhkan untuk suatu analisa tertentu yang dilakukan oleh seorang data analyst atau data scientist. Jika dilihat dari kedalaman ilmunya, data engineer membutuhkan skill data science teknis seperti database technology, database processing, algoritma, pemahaman seputar ETL (Extract, Transform dan Load), matematika dan bahasa pemrograman. 

Sekitar tahun 2011, istilah data engineer mulai muncul dalam jabatan pekerjaan untuk perusahaan berbasis data baru seperti Facebook dan AirBnB. Volume, variasi, dan kecepatan big data mendorong banyak sekali perubahan teknologi. Seiring berkembangnya big data, seperangkat keterampilan data engineer, pengembang SQL atau profesional TI yang ada tidak memenuhi kebutuhan jenis rekayasa perangkat lunak yang sangat berfokus pada data. Infrastruktur data, pergudangan data, penambangan data, pemodelan data, pengolahan data, dan manajemen metadata semuanya menjadi persyaratan minimum untuk mendukung strategi data science. The Dice 2020 Tech Job Report melaporkan bahwa insinyur data adalah pekerjaan yang tumbuh paling cepat di bidang teknologi dengan pertumbuhan 50% dari tahun ke tahun dalam jumlah posisi terbuka. Hal ini mendorong para talenta data untuk bisa menduduki posisi seperti data engineer. Salah satu cara untuk bisa menjadi seorang data engineer adalah mengantongi beberapa skill penting yang dibutuhkan oleh industri data. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas bagaimana caranya menjadi seorang data engineer idaman perusahaan melalui improve skills fundamental yang harus dimiliki talenta data. Bagi kalian, pemula data yang masih belajar tentunya informasi ini sayang untuk dilewatkan, pastikan untuk disimak baik-baik dan baca selengkapnya artikel berikut ini.

1.Bahasa Pemrograman, Algoritma, dan Struktur Data

Laporan IBM memberi peringkat Python, Java, dan R sebagai bahasa teratas untuk insinyur pembelajaran mesin diikuti oleh C ++, C, JavaScript, Scala, dan Julia. Dilansir dari SpringBoard, Python adalah bahasa pemrograman teratas yang digunakan untuk analisis dan pemodelan statistik. Java banyak digunakan dalam kerangka arsitektur data dan sebagian besar API mereka dirancang untuk Java. Scala adalah ekstensi dari bahasa Java yang dapat dioperasikan dengan Java karena dijalankan pada JVM (Java Virtual Machine atau mesin virtual yang memungkinkan komputer menjalankan program Java). Data Engineer sebagian besar fokus pada pemfilteran data dan pengoptimalan data, tetapi pengetahuan dasar tentang algoritma sangat membantu untuk memahami gambaran besar fungsi data organisasi secara keseluruhan, serta menentukan pos pemeriksaan dan tujuan akhir untuk masalah bisnis yang dihadapi.

Baca juga : Pahami Proses Integrasi Data untuk Hasilkan Proses Pengolahan Data yang Valid

2.ETL (Extract, Transfer, Load)

ETL (Extract, Transfer, Load) mengacu pada bagaimana data diambil (diekstraksi) dari sumber, diubah (diubah) menjadi format yang dapat dianalisis dan disimpan (dimuat) ke dalam data warehouse. Proses ini menggunakan pemrosesan batch untuk membantu pengguna menganalisis data yang relevan dengan masalah bisnis tertentu. ETL menarik data dari berbagai sumber, menerapkan aturan tertentu ke data sesuai dengan kebutuhan bisnis, dan kemudian memuat data yang diubah ke dalam database atau platform business intelligence sehingga dapat digunakan dan dilihat oleh siapa saja di dalam organisasi.

Baca juga : Belajar Data Science: Simak 3 Manfaat Penerapan Big Data di Berbagai Industri

3.Database Systems

SQL adalah bahasa pemrograman standar untuk membangun dan mengelola sistem database relasional (tabel yang terdiri dari baris dan kolom). Basis data NoSQL bersifat non-tabel dan memiliki berbagai jenis tergantung pada model datanya, seperti grafik atau dokumen. Data engineer harus tahu bagaimana memanipulasi sistem manajemen basis data (Database Management System), yang merupakan aplikasi perangkat lunak yang menyediakan antarmuka ke basis data untuk penyimpanan dan pengambilan informasi. Sasaran seorang data engineer jauh lebih terfokus pada gambaran besar dan pengembangan. Data engineer membangun sistem otomatis dan memodelkan struktur data untuk memungkinkan data diproses secara efisien. Hal ini berarti seorang data engineer adalah membuat dan mengembangkan tabel dan pipeline data untuk mendukung dashboard analitik dan pelanggan data lainnya (seperti data scientist, data analyst, dan lainnya). Sistem ini mungkin berupa data warehousing dan ETL atau pipeline streaming. Semua ini dibuat untuk digunakan oleh ratusan bahkan ribuan pengguna yang perlu mengakses data yang dapat diandalkan untuk membantu menjawab pertanyaan mereka

4. Yuk, BELAJAR DATA SCIENCE GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!

Penulis: Reyvan Maulid Pradistya