Karena banyaknya permintaan, DataCamp sedang bersiap membangun jalur Rekayasa Data. Seperti banyak istilah lain di Jagat Ilmu Data yang terus berkembang, ada banyak ambiguitas seputar definisi “Rekayasa Data.” Beberapa Data Engineer banyak mengerjakan pelaporan dan pembuatan dasbor. Ada yang menghabiskan sebagian besar waktunya mengerjakan pipeline data. Yang lain mengambil kode Python dari Data Scientist dan mengoptimalkannya agar berjalan di Java atau C.
Untuk memulai pembuatan kursus, kami perlu memilih satu definisi “Data Engineer” sebagai acuan. Setelah banyak pertimbangan, kami memutuskan untuk memparafrasekan acara televisi Amerika “Law and Order”:
Data Engineer vs Data Analyst vs Data Scientist
Di dunia Ilmu Data, data direpresentasikan oleh tiga profesi yang terpisah namun sama pentingnya:
- Data Engineer, yang menggunakan bahasa pemrograman untuk memastikan akses ke data dan basis data yang bersih, andal, dan performatif
- Data Analyst, yang menggunakan bahasa pemrograman, spreadsheet, dan alat intelijen bisnis untuk mendeskripsikan dan mengkategorikan data yang saat ini ada
- Data Scientist, yang menggunakan algoritme untuk memprediksi data di masa depan berdasarkan informasi yang ada
Contoh
Misalnya, bayangkan sebuah perusahaan menjual berbagai jenis sofa di situs web mereka. Setiap kali pengunjung situs mengklik sofa tertentu, tercipta satu potongan data baru. Data Engineer akan menentukan cara mengumpulkan data ini, jenis metadata apa yang harus ditambahkan ke setiap peristiwa klik, dan bagaimana menyimpan data dalam format yang mudah diakses. Data Analyst akan membuat visualisasi untuk membantu penjualan dan pemasaran melacak siapa yang membeli setiap sofa dan berapa banyak uang yang dihasilkan perusahaan. Data Scientist akan mengambil data tentang pelanggan mana yang membeli setiap sofa dan menggunakannya untuk memprediksi sofa yang paling tepat bagi setiap pengunjung baru situs tersebut.
Apa itu data engineer?
Bagi banyak organisasi, data engineer adalah rekrutan pertama di tim data. Sebelum data yang dikumpulkan dapat dianalisis dan dimanfaatkan dengan metode prediktif, data tersebut perlu diatur dan dibersihkan. Data Engineer memulai proses ini dengan membuat daftar tentang data apa yang disimpan, yang disebut skema data. Selanjutnya, mereka perlu memilih lokasi penyimpanan yang andal dan mudah diakses, yang disebut gudang data, untuk menyimpan data. Contoh sistem gudang data mencakup Amazon Redshift atau Google Cloud. Terakhir, Data Engineer membuat proses ETL (Extract, Transform, and Load) untuk memastikan data masuk ke dalam gudang data.
Seiring organisasi berkembang, Data Engineer bertanggung jawab mengintegrasikan sumber data baru ke dalam ekosistem data, serta mengirimkan data yang tersimpan ke berbagai alat analisis. Ketika gudang data menjadi sangat besar, Data Engineer harus menemukan cara baru agar analisis tetap performatif, seperti memparalelkan analisis atau membuat subset yang lebih kecil untuk kueri cepat.
Hubungan antara ketiga profesi
Di dalam jagat Ilmu Data, selalu ada tumpang tindih antara ketiga profesi tersebut. Data Engineer sering bertanggung jawab atas proyek Analisis Data sederhana atau mentransformasi algoritme yang ditulis oleh Data Scientist ke format yang lebih tangguh dan dapat dijalankan secara paralel. Data Analyst dan Data Scientist perlu mempelajari keterampilan dasar Rekayasa Data, terutama jika mereka bekerja di startup tahap awal dengan sumber daya engineering yang terbatas.
Pelajari rekayasa data bersama DataCamp!
Di DataCamp, kami antusias membangun penawaran kursus Rekayasa Data. Kami tahu apa yang ingin kami ajarkan, dan kami mulai merekrut pengajar untuk merancang kursus-kursus ini. Jika Anda berminat, lihat lamaran kami dan daftar kursus yang saat ini kami prioritaskan.
