Siapa itu Data Engineer?
Data perusahaan disimpan dalam berbagai format: database, file teks, atau sumber penyimpanan lainnya. Data Engineer adalah profesional yang membangun saluran untuk mengubah data ini ke dalam format yang dapat dibaca dan digunakan untuk Data Scientist. Mereka mengubah data sedemikian rupa sehingga cocok untuk analisis. Pipeline ini melibatkan pengambilan data dari sumber terpisah dan menyimpannya dalam satu gudang, di mana data akan direpresentasikan secara seragam.
Seorang Data Engineer dapat secara kritis disebut sebagai anggota pertama dari tim Data Science. Dia bekerja dengan sejumlah besar data untuk memelihara infrastruktur analisis, sehingga cocok untuk dikerjakan oleh Data Scientist. Untuk menjalankan semua tugas di atas, Insinyur Data harus sangat terampil dalam SQL, Data Engineering architecture, cloud technologies, framework, seperti Agile, Scrum, dll, dan Data Engineering program, seperti Python dan Julia.
Definisi Data Engineering
Arti Data Engineering dapat dijelaskan sebagai berikut: Ini adalah terminologi yang digunakan untuk mengumpulkan dan memvalidasi data yang berkualitas sehingga dapat digunakan oleh Data Science. Ini adalah bidang yang sangat luas, yang terdiri dari penggunaan modul dan langkah data yang berbeda, seperti infrastruktur data, penambangan data, pengolahan data, akuisisi data, pemodelan data, dan manajemen data oleh karena itu, seorang Data Engineering tidak mungkin bekerja di seluruh spektrum keterampilan.
Tanggung jawab seorang Data Engineering
Data Engineering memelihara infrastruktur data untuk mendukung aplikasi bisnis. Sebagai bagian dari tanggung jawab mereka, mereka mendorong analitik Kecerdasan Buatan dan proses Machine Learning.
Â
Berbagai posisi yang dipegang oleh Data Engineer tercantum di bawah ini.
- Data Architect
menyerap, mendesain, dan mengelola sumber data yang penting untuk wawasan bisnis guna membangun arsitektur Rekayasa Data. Dengan pengetahuan mendalam tentang SQL dan XML, mereka dapat mengintegrasikan dan mengatur bagian-bagian tertentu dari sistem manajemen data.
- Data Engineers
adalah orang-orang yang harus mahir dalam bahasa pemrograman seperti Python dan Julia. Mereka merancang, mengintegrasikan, dan menyiapkan infrastruktur data, dengan mematuhi semua norma manajemen data.
- Database Administrators (DBAs)
merancang dan memelihara sistem database untuk memastikan bahwa pengguna dapat mengakses semua fungsi dengan mulus. Mereka juga mengoptimalkan kecepatan database dan bekerja melawan gangguan alur kerja.
Peran Data Engineering
Karier Data Engineering memiliki jalan yang panjang namun layak menuju kesuksesannya. Ini berkembang melalui berbagai peran seperti yang dijelaskan di bawah ini:
- Seorang Data Engineer Umum adalah seseorang yang bekerja dalam tim kecil. Dia biasanya adalah orang yang berfokus pada data dan bekerja untuk mencerna data untuk memprosesnya untuk analisis lebih lanjut.
- Pipeline Data Engineer bekerja untuk perusahaan menengah, di mana mereka harus menangani kebutuhan data yang sedikit lebih kompleks. Mereka harus bekerja sesuai dengan metode Data Engineering bekerja sama dengan Data Scientist untuk mengubah data. Pengetahuan tentang ilmu komputer dan sistem terdistribusi sangat penting bagi para profesional ini untuk melakukan analisis semacam itu.
- Data Engineer yang Berpusat pada database adalah seseorang yang menyiapkan dan mengisi basis data analitik. Dia bekerja dengan pipeline dan penyetelan untuk analisis cepat dan merancang skema. Data Engineer  ini biasanya bekerja untuk organisasi yang lebih besar di mana data didistribusikan ke beberapa database.
Â
Data Engineering Tools
Proyek Data Science sangat bergantung pada infrastruktur informasi yang disusun oleh Data Engineer. Mereka biasanya mengimplementasikan pipeline mereka berdasarkan model ETL (extract, transform, and load). Dasar-dasar Rekayasa Data berkisar pada tools khas yang menemukan penggunaannya dalam kehidupan sehari-hari seorang  Data Engineering
- Apache Hadoop: Hadoop adalah kumpulan tools, yaitu, HDFS (Hadoop Distributed File System), MapReduce, dll. Ini bertindak sebagai framework dasar untuk menyimpan dan menganalisis informasi.
- Database relasional dan non-relasional: SQL dan NoSQL bertindak sebagai tools dasar untuk menjalankan aplikasi Data Engineering. Mereka dikenal untuk menangani sejumlah besar data tidak terstruktur dan real-time.
- Apache Spark: Digunakan untuk pemrosesan aliran dan pemrosesan batch. Ini 100x lebih cepat dari MapReduce dan diperkirakan akan segera menggantikan MapReduce
- Python: Ini adalah bahasa tujuan umum paling populer yang digunakan untuk analisis statistik. Sebagian besar deskripsi pekerjaan Data Engineer menyebutkan 'kefasihan dalam Python' sebagai persyaratan wajib.
- Julia: Julia adalah bahasa pemrograman serba guna lainnya yang mudah dipelajari. Ini memiliki kemampuan untuk digunakan hanya dalam proyek data untuk pembuatan prototipe dan produksi.
