6 Keterampilan Teratas yang Diperlukan untuk Menjadi Insinyur Data yang Sukses [2022]

Ingin mengejar karir di bidang teknik data tetapi tidak tahu harus mulai dari mana? Maka Anda telah datang ke tempat yang tepat. Artikel ini akan memberi tahu Anda tentang keterampilan rekayasa data yang paling penting termasuk keterampilan teknologi dan program yang harus Anda ketahui.

Ini adalah bacaan yang panjang jadi kami sarankan untuk mem-bookmark halaman ini sehingga Anda dapat kembali lagi nanti.

Keterampilan Teknologi untuk Rekayasa Data

1. Pergudangan Data

Gudang data memungkinkan Anda menyimpan sejumlah besar data untuk kueri dan analisis. Data dapat berasal dari berbagai sumber seperti perangkat lunak ERP, perangkat lunak akuntansi, atau solusi CRM. Organisasi menggunakan data ini untuk menghasilkan laporan, melakukan analitik, dan penambangan data untuk menghasilkan wawasan yang berharga.

Anda harus terbiasa dengan konsep dasar pergudangan data dan alat yang terkait dengan bidang ini, Amazon Web Services, dan Microsoft Azure. Data warehousing adalah salah satu keterampilan dasar yang dibutuhkan oleh para profesional teknik data.

2. Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin telah menjadi salah satu teknologi paling populer dalam beberapa tahun terakhir. Algoritme pembelajaran mesin membantu Anda memprediksi hasil di masa mendatang dengan menggunakan data historis dan sekarang.

Sebagai seorang insinyur data, Anda hanya perlu memahami dasar-dasar pembelajaran mesin dan algoritmenya. Memahami pembelajaran mesin akan membantu Anda memahami persyaratan organisasi dan berkolaborasi dengan ilmuwan data secara lebih efisien. Terlepas dari manfaat ini, mempelajari pembelajaran mesin akan membantu Anda membangun jalur data yang lebih baik dan menghasilkan model yang lebih baik.

3. Struktur Data

Meskipun seorang insinyur data biasanya melakukan pengoptimalan dan pemfilteran data, akan bermanfaat bagi Anda untuk mengetahui tentang dasar-dasar struktur data. Ini akan membantu Anda dalam memahami berbagai aspek tujuan organisasi Anda dan membantu Anda bekerja sama dengan baik dengan tim dan anggota lain.

4. Alat ETL

ETL adalah singkatan dari Extract, Transfer, Load, dan menunjukkan bagaimana Anda mengekstrak data dari sumber, mengubahnya menjadi format, dan menyimpannya ke dalam gudang data. ETL menggunakan pemrosesan batch untuk memastikan pengguna dapat menganalisis data yang relevan sesuai dengan masalah bisnis spesifik mereka.

Itu mendapatkan data dari berbagai sumber, menerapkan aturan tertentu yang sama, dan kemudian memuat data ke dalam database di mana setiap orang dalam organisasi dapat menggunakan atau melihatnya. Seperti yang mungkin Anda sadari, alat ETL adalah salah satu keterampilan terpenting bagi para profesional teknik data.

5. Bahasa Pemrograman (Python, Scala, Java)

Python, Java, dan Scala adalah beberapa bahasa pemrograman paling populer. Python harus dimiliki oleh seorang insinyur data karena membantu Anda melakukan analisis dan pemodelan statistik. Di sisi lain, Java membantu Anda bekerja dengan kerangka kerja arsitektur data dan Scala hanyalah perpanjangan yang sama.

Anda harus mencatat bahwa hampir 70% deskripsi pekerjaan untuk bidang ini membutuhkan Python sebagai keterampilan. Sebagai seorang insinyur data, Anda harus memiliki keterampilan pengkodean yang kuat karena Anda harus bekerja dengan berbagai bahasa pemrograman. Selain Python, keterampilan pemrograman populer lainnya termasuk .NET, R, Shell Scripting, dan Perl.

Java dan Scala sangat penting karena memungkinkan Anda bekerja dengan MapReduce, komponen penting Hadoop. Demikian pula, Python membantu Anda dalam melakukan analisis data. Anda harus menguasai setidaknya satu dari bahasa pemrograman ini.

Bahasa lain yang harus diperhatikan adalah C++. Itu dapat menghitung sejumlah besar data tanpa adanya algoritma yang telah ditentukan. Selain itu, ini adalah satu-satunya bahasa pemrograman yang memungkinkan Anda mendapatkan lebih dari satu GB data dalam satu detik. Terlepas dari keunggulan ini, C++ memungkinkan Anda menerapkan analitik prediktif secara real-time dan melatih kembali algoritme. Ini adalah salah satu keterampilan paling penting yang dibutuhkan untuk insinyur data.

6. Sistem Terdistribusi

Sistem terdistribusi telah menjadi sangat populer karena mengurangi penyimpanan dan biaya operasi untuk organisasi. Mereka membiarkan organisasi menyimpan sejumlah besar data dalam jaringan terdistribusi dari penyimpanan yang lebih kecil. Sebelum kedatangan sistem terdistribusi, biaya penyimpanan dan analisis data cukup tinggi karena organisasi harus berinvestasi dalam solusi penyimpanan yang lebih besar.

Sekarang, sistem terdistribusi seperti Apache Hadoop sangat populer dan seorang insinyur data perlu mengenalnya. Anda harus tahu bagaimana sistem terdistribusi bekerja dan bagaimana Anda dapat menggunakan yang sama. Terlepas dari sistem terdistribusi, Anda harus tahu bagaimana memproses informasi melalui yang sama.

Apache Hadoop adalah kerangka kerja terdistribusi yang sangat populer sementara Apache Spark adalah alat pemrograman untuk memproses data dalam jumlah besar. Anda harus terbiasa dengan keduanya karena keduanya adalah salah satu keterampilan penting bagi para profesional teknik data.

Kerangka kerja untuk Rekayasa Data

1. Apache Hadoop

Apache Hadoop adalah kerangka kerja sumber terbuka yang memungkinkan Anda menyimpan dan mengelola aplikasi Big Data. Aplikasi ini berjalan di dalam sistem cluster dan Hadoop membantu Anda mengelolanya. Salah satu keterampilan rekayasa data yang paling penting adalah membuat aplikasi Hadoop dan mengelolanya secara efektif. Sejak kedatangannya pada tahun 2006, Hadoop telah menjadi salah satu yang harus dimiliki oleh setiap profesional data. Ini memiliki banyak koleksi alat yang membuat implementasi data lebih mudah dan efektif.

Hadoop memungkinkan Anda melakukan pemrosesan terdistribusi dari kumpulan data besar dengan menggunakan implementasi pemrograman sederhana. Anda dapat menggunakan R, Python, Java, dan Scala dengan alat ini. Kerangka kerja ini membuatnya terjangkau bagi perusahaan untuk menyimpan dan memproses data dalam jumlah besar karena memungkinkan mereka melakukan tugas melalui jaringan terdistribusi. Apache Hadoop adalah bahan pokok industri dan Anda harus mengenalnya dengan baik.

2. Apache Spark

Apache Spark adalah alat lain yang harus Anda miliki jika Anda ingin menjadi insinyur data. Spark adalah kerangka kerja tujuan umum terdistribusi open-source untuk komputasi cluster. Ini menawarkan antarmuka yang memungkinkan Anda memprogram cluster dengan toleransi kesalahan dan paralelisme data. Spark menggunakan cache dalam memori dan implementasi kueri yang dioptimalkan untuk memproses kueri dengan cepat terhadap ukuran data apa pun. Ini adalah alat penting untuk pemrosesan data skala besar.

Terlepas dari kemampuannya memproses data dalam jumlah besar dengan cepat, ini kompatibel dengan Apache Hadoop, menjadikannya alat yang cukup berguna. Apache Spark memungkinkan Anda melakukan pemrosesan uap yang memiliki input dan output data konstan. Spark lebih efisien daripada Hadoop, itulah sebabnya ia menjadi alat yang populer bagi para insinyur data.

3. AWS

AWS adalah singkatan dari Amazon Web Service dan merupakan alat paling populer untuk penyimpanan data. Gudang data adalah database relasional yang berfokus pada analisis dan kueri untuk membantu Anda mendapatkan tampilan data jangka panjang. Gudang data adalah penyimpanan utama data terintegrasi dari satu (atau beberapa) sumber.

Sebagai seorang insinyur data, Anda harus bekerja dengan banyak gudang data sehingga Anda harus terbiasa dengan berbagai aplikasi gudang data. AWS dan Redshift adalah dua alat yang harus Anda kenal karena sebagian besar gudang data didasarkan pada keduanya.

AWS adalah platform berbasis cloud yang memungkinkan Anda mengakses alat rekayasa data Anda juga, jadi mempelajarinya pasti akan membantu Anda dengan alat lain. Hampir setiap deskripsi pekerjaan rekayasa data mengharuskan Anda untuk terbiasa dengan AWS.

4. Azure

Azure adalah teknologi berbasis cloud yang dapat membantu Anda membangun solusi analitik skala besar. Seperti AWS, ini harus dimiliki oleh semua insinyur data. Azure mengotomatiskan dukungan aplikasi dan server dengan sistem analitik yang dikemas. Terutama, Azure sangat populer untuk membangun, menyebarkan, menguji, dan mengelola layanan dan aplikasi melalui pusat data. Ini memiliki berbagai solusi yang tersedia sebagai Iaas (Infrastructure as a Service), SaaS (Software as a Service), dan PaaS (Platform as a Service).

Azure membantu Anda menyiapkan aplikasi server berbasis Windows dengan cepat dan efisien. Karena Windows sangat populer, permintaan akan alat ini cukup tinggi.

5. Amazon S3 dan HDFS

Amazon S3 (Amazon Simple Storage Service) adalah bagian dari AWS yang menawarkan infrastruktur penyimpanan yang dapat diskalakan kepada Anda. HDFS adalah Sistem File Terdistribusi Hadoop dan merupakan sistem penyimpanan terdistribusi untuk Apache Hadoop. Kedua alat ini memungkinkan Anda menyimpan dan menskalakan dengan mudah.

Dengan bantuan dua solusi ini, organisasi dapat menyimpan data dalam jumlah yang hampir tidak terbatas. Selain itu, ia menawarkan penyimpanan berbasis cloud sehingga Anda dapat mengakses data dari mana saja dan mengerjakannya. Solusi ini populer untuk menawarkan penyimpanan ke aplikasi seluler, aplikasi IoT, aplikasi perusahaan, situs web, dan banyak lainnya.

6. SQL dan NoSQL

SQL dan NoSQL harus dimiliki oleh semua insinyur data. SQL adalah bahasa pemrograman utama untuk mengelola dan membuat sistem basis data relasional. Sistem database relasional adalah tabel yang berisi baris dan kolom dan sangat populer. Di sisi lain, database NoSQL adalah non-tabular dan berbagai jenis sesuai dengan model data. Contoh umum dari database NoSQL adalah dokumen dan grafik.

Anda harus tahu cara bekerja dengan Sistem Manajemen Basis Data (DBMS) dan untuk itu, Anda harus terbiasa dengan SQL dan NoSQL. Beberapa keterampilan SQL tambahan termasuk MongoDB, Cassandra, Big Query, dan Hive. Dengan mempelajari SQL dan NoSQL, Anda dapat bekerja dengan semua jenis sistem database.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Bagaimana Mempelajari Keterampilan yang Diperlukan untuk Rekayasa Data?

Seperti yang Anda lihat, rekayasa data adalah bidang yang cukup maju dan membutuhkan banyak keterampilan untuk dipelajari. Mempelajari semua keterampilan ini bisa sangat menantang dan tidak praktis. Cara terbaik untuk mempelajari berbagai keterampilan rekayasa data yang telah kita diskusikan, Anda dapat melihat kursus rekayasa data upGrad .

Kursus akan membantu Anda mendapatkan pengalaman belajar yang terstruktur dan efisien. Kursus rekayasa data kami memungkinkan Anda belajar dari mentor industri yang memastikan Anda dapat menghilangkan keraguan Anda dengan cepat. Kursus ini akan memberi Anda proyek industri sehingga Anda dapat menguji keterampilan Anda dan melihat seberapa jauh Anda telah datang.

Proyek dapat menjadi cara terbaik untuk mengukur kemajuan Anda dan mempelajari penerapan keterampilan Anda. Kursus kami dilengkapi dengan bantuan penempatan kerja dan dukungan pembelajaran sehingga Anda tidak menghadapi masalah apa pun.

Kesimpulan

Jika Anda tertarik untuk mengejar karir di bidang teknik data, Anda harus mempelajari semua keterampilan yang kami cantumkan dalam artikel ini. Mereka adalah keterampilan dasar yang diperlukan untuk para profesional teknik data.

Kami harap artikel kami tentang keterampilan rekayasa data bermanfaat bagi Anda. Jika Anda memiliki pertanyaan atau saran mengenai artikel ini, beri tahu kami melalui bagian komentar di bawah. Kami akan dengan senang hati membantu Anda!