• Blog
    • Bidang Profesi
      • Marketing
      • Tech & Data
      • Media & Communications
      • Business Dev & Sales
      • Product
      • Design
    • Tips Karier
      • Mengawali Karier
      • Dunia Kerja
    • Konten Eksklusif
      • Artikel Expert
      • Panduan
      • Laporan
    • Dari Glints
      • Panduan Komunitas & Konten
      • Campaign Berlangsung
      • Kabar Produk
      • Kabar Glints
  • Lowongan Kerja
  • Glints ExpertClass
  • Glints Community
  • Bidang Profesi
  • Data Science
  • Software Engineering
  • Tech & Data

7 Skill Data Engineering yang Perlu Dikuasai Pemula

Tayang 31 Des 2021 - Dibaca 10 mnt
Rena Widyawinata A person who loves to write, read, edit, and luckily having them as a job.

Isi Artikel

    Berkembang pesatnya teknologi membuat profesi data engineer banyak dicari oleh perusahaan. Maka, ada skill-skill penting agar bisa jadi data engineer andal.

    Mengutip Dataversity, semakin lengkap dan majunya proses pengolahan serta pemanfaatan data, membuat profesi ini jadi membutuhkan sosok dengan segudang pengalaman juga kemampuan.

    Nah, jika kamu sedang mengincar karier data engineer, maka daftar skill berikut ini wajib untuk dikuasai.

    1. Skill bahasa pemrograman dasar

    © Freepik.com

    Data engineering bisa dibilang adalah karier spesialisasi dari software engineering.

    Maka, kamu idealnya harus lebih dulu menguasai skill programming umum yang biasa dipakai dalam software engineering.

    Sebagai contoh, seorang data engineer profesional harus bisa menguasai bahasa pemrograman seperti SQL, Phyton, Java, dan Scala. 

    Skill programming dasar ini diperlukan untuk mengakses, mengambil data, menjalankan query, maupun menghapus data dalam database.

    Selain itu, skill yang juga tak kalah penting adalah system scripting.

    System scripting berguna supaya data yang kamu punya bisa lebih mudah terbaca dan diproses. Alhasil, kode yang dibuat bisa langsung dijalankan sebagai program.

    2. Pengetahuan tentang algoritma dan struktur database

    Fokus kerja seorang data engineer sebagian besar berkutat pada penyaringan dan pengoptimalan data.

    Namun, dengan pengetahuan dasar soal algoritma akan membantumu memahami fungsi data organisasi secara keseluruhan.

    Memahami algoritma juga bisa membantumu menentukan checkpoints dan tujuan akhir dari masalah bisnis yang sedang dihadapi.

    Nah, karena skill utama dari data engineering adalah memindahkan data, sehari-hari pekerjaan kamu akan banyak menggunakan database.

    Secara umum, teknologi database yang biasa digunakan data engineer adalah SQL dan NoSQL. Keduanya digunakan untuk memodelkan data yang ditentukan oleh hubungan, seperti data pesanan pelanggan.

    Baca Juga: Tak Sekadar Jaga Kualitas Software, Apa Saja Tugas QA Engineer?

    3. Cloud computing dan data warehousing

    cloud architect adalah

    © Pexels.com

    Kemudian, data engineer juga idealnya memahami dan berpengalaman di bidang teknologi database.

    Data engineer bertanggung jawab untuk menyimpan dan mengelola data “mentah” supaya dapat diproses serta digunakan oleh data scientist serta data analyst.

    Nah makanya, seorang data engineer perlu memahami cara kerja cloud computing dan data warehouse.

    Skill satu ini memungkinkan kamu menyimpan dan mengakses data dari berbagai lokasi serta platform untuk selanjutnya di-query dan dianalisis.

    Menurut Toward Data Science, saat ini skill cloud computing dan big data storage yang paling banyak dicari dari data engineer adalah penguasaan Apache Spark dan Amazon Web Services (AWS).

    Apache Spark adalah alat pemrograman yang paling banyak digunakan dalam data science dan ditulis menggunakan bahasa pemrograman Scala.

    4. Keterampilan menggunakan tools ETL

    ETL (Extract, Transfer, Load) mengacu pada proses bagaimana data diambil (extract) dari berbagai sumber, diubah (transfer) ke dalam format yang dapat dianalisis, dan disimpan (load) ke dalam gudang data atau platform cloud service supaya dapat digunakan serta dilihat oleh siapa pun di perusahaan.

    Beberapa ETL tools yang idealnya dikuasai seorang data engineer adalah Amazon Redshift, Big Query, Tableau, Apache Airflow, Apache Hive, Snowflake, Apache Kafka, dan DBT.

    5. Pengetahuan tentang machine learning

    machine learning engineer

    © Freepik.com

    Machine learning turut menjadi salah satu skill yang patut kamu asah kalau ingin berkarier di bidang data engineering, ungkap Spring Board.

    Data engineer memerlukan pengetahuan dasar soal machine learning untuk memahami kebutuhan data scientist dan perusahaan.

    Algoritma machine learning (disebut sebagai model) membantu data scientist membuat prediksi berdasarkan data terkini dan historis.

    Dalam pekerjaannya ini, seorang data engineer akan mengambil model yang dikembangkan oleh ilmuwan data, lalu mengubahnya menjadi sistem produksi langsung.

    Akan lebih baik lagi jika pengetahuan dasar ini dibarengi dengan kemampuan menggunakan tools manajemen pipeline data seperti TensorFlow Google dan sistem deploy machine learning, seperti Microsoft Azure, Amazon SageMaker, serta Google Cloud ML.

    Baca Juga: 6 Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

    6. Skill API

    API adalah interface perantara yang menghubungkan satu aplikasi dengan aplikasi lainnya untuk mengakses data.

    Misalnya, perusahaan mau membuat aplikasi yang membutuhkan kamera untuk mengambil foto atau video. Dengan API, developer tidak perlu coding atau membuat program baru dari nol.

    Fungsi API di sini adalah untuk memungkinkan developer mengakses kamera tersebut langsung di aplikasi, tanpa perlu repot membuat perangkat lunak untuk kamera dan lain-lain.

    Nah, data engineer bertugas membangun API dalam basis data untuk memungkinkan data scientist dan business intelligence (BI) analyst melakukan query data.

    7. Memahami dasar-dasar sistem terdistribusi

    hadoop adalah

    © Datacenternews.com

    Sistem terdistribusi adalah metode pengoperasian yang menggunakan jaringan komputer.

    Untuk itu, keterampilan menggunakan Hadoop adalah salah satu skill data engineering yang paling penting. 

    Apache Hadoop adalah kerangka kerja open-source yang digunakan untuk menyimpan dan memproses kumpulan data besar secara efisien, mulai dari ukuran gigabyte hingga petabyte (1.000 terabyte).

    Alih-alih menggunakan satu komputer besar untuk menyimpan dan memproses semua data itu, Hadoop mengelompokkan beberapa komputer guna menganalisis kumpulan data besar secara paralel dengan lebih cepat.

    Sistem terdistribusi dibutuhkan karena memudahkan jalur komunikasi bagi engineer, data scientist, dan developer untuk saling bekerja sama serta berbagi sumber daya.

    Baca Juga: Product Insights: Kumpulan Data yang Tingkatkan Nilai dan Kualitas Produk

    Itu dia tujuh skill utama yang perlu kamu miliki jika ingin terjun dalam ranah data engineering. Masih bingung mulai dari mana duluan?

    Secara umum, para ahli menyarankan kamu mengasah tiga skill dasar ini lebih dulu: SQL, Phyton, dan AWS.

    Ketika sudah fasih, kamu bisa perluas portofoliomu dengan keahlian-keahlian lainnya untuk mendukung kariermu lebih lanjut.

    Nah, jika ingin mengulik lebih dalam soal data engineering, kamu juga bisa menambah ilmu dengan membaca artikel-artikel terkait di Glints Blog.

    Yuk, klik di sini untuk temukan dan baca ragam artikelnya!

    • What Skills Do You Need to Become a Data Engineer?
    • Most In-Demand Tech Skills for Data Engineers
    • The Future of Data Engineering

    beginner data engineer data engineering skill data engineer

    Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Artikel Terkait

    • Bidang Profesi 6 Digital Marketing Hacks yang Ampuh Dongkrak Penjualan

      Rena Widyawinata 15 Mei 2022
    • Bidang Profesi Ionic vs Flutter, Mana yang Terbaik untuk Buat Mobile App?

      Rena Widyawinata 05 Mei 2022
    • Dunia Kerja Perbedaan Digital Native vs Digital Immigrant: Arti dan Karakteristik

      Rena Widyawinata 03 Mei 2022
    • Bidang Profesi 6 Cara Taktis Menggaet Konsumen High-end untuk Brand-mu

      Rena Widyawinata 23 Apr 2022
    Langganan untuk dapatkan info konten karier terbaru di emailmu
    Terima kasih sudah berlangganan! Nantikan info konten terbaru Glints di emailmu.
    Maaf, permintaanmu tidak bisa diproses. Silakan coba lagi.
    Kategori Topik
    • Tips Karier
    • Bidang Profesi
    • Konten Eksklusif
    • Kabar Glints
    Media Sosial
    • Facebook
    • Twitter
    • Instagram
    • LinkedIn
    Solusi Glints
    • Lowongan Kerja
    • Glints ExpertClass
    • Glints Community

    • Blog
      • Bidang Profesi
        • Marketing
        • Tech & Data
        • Media & Communications
        • Business Dev & Sales
        • Product
        • Design
      • Tips Karier
        • Mengawali Karier
        • Dunia Kerja
      • Konten Eksklusif
        • Artikel Expert
        • Panduan
        • Laporan
      • Dari Glints
        • Panduan Komunitas & Konten
        • Campaign Berlangsung
        • Kabar Produk
        • Kabar Glints
    • Lowongan Kerja
    • Glints ExpertClass
    • Glints Community



    • Bidang Profesi
    • Data Science
    • Software Engineering
    • Tech & Data

    7 Skill Data Engineering yang Perlu Dikuasai Pemula

    Tayang 31 Des 2021 - Dibaca 10 mnt
    Rena Widyawinata A person who loves to write, read, edit, and luckily having them as a job.

    Isi Artikel

      Berkembang pesatnya teknologi membuat profesi data engineer banyak dicari oleh perusahaan. Maka, ada skill-skill penting agar bisa jadi data engineer andal.

      Mengutip Dataversity, semakin lengkap dan majunya proses pengolahan serta pemanfaatan data, membuat profesi ini jadi membutuhkan sosok dengan segudang pengalaman juga kemampuan.

      Nah, jika kamu sedang mengincar karier data engineer, maka daftar skill berikut ini wajib untuk dikuasai.

      1. Skill bahasa pemrograman dasar

      © Freepik.com

      Data engineering bisa dibilang adalah karier spesialisasi dari software engineering.

      Maka, kamu idealnya harus lebih dulu menguasai skill programming umum yang biasa dipakai dalam software engineering.

      Sebagai contoh, seorang data engineer profesional harus bisa menguasai bahasa pemrograman seperti SQL, Phyton, Java, dan Scala. 

      Skill programming dasar ini diperlukan untuk mengakses, mengambil data, menjalankan query, maupun menghapus data dalam database.

      Selain itu, skill yang juga tak kalah penting adalah system scripting.

      System scripting berguna supaya data yang kamu punya bisa lebih mudah terbaca dan diproses. Alhasil, kode yang dibuat bisa langsung dijalankan sebagai program.

      2. Pengetahuan tentang algoritma dan struktur database

      Fokus kerja seorang data engineer sebagian besar berkutat pada penyaringan dan pengoptimalan data.

      Namun, dengan pengetahuan dasar soal algoritma akan membantumu memahami fungsi data organisasi secara keseluruhan.

      Memahami algoritma juga bisa membantumu menentukan checkpoints dan tujuan akhir dari masalah bisnis yang sedang dihadapi.

      Nah, karena skill utama dari data engineering adalah memindahkan data, sehari-hari pekerjaan kamu akan banyak menggunakan database.

      Secara umum, teknologi database yang biasa digunakan data engineer adalah SQL dan NoSQL. Keduanya digunakan untuk memodelkan data yang ditentukan oleh hubungan, seperti data pesanan pelanggan.

      Baca Juga: Tak Sekadar Jaga Kualitas Software, Apa Saja Tugas QA Engineer?

      3. Cloud computing dan data warehousing

      cloud architect adalah

      © Pexels.com

      Kemudian, data engineer juga idealnya memahami dan berpengalaman di bidang teknologi database.

      Data engineer bertanggung jawab untuk menyimpan dan mengelola data “mentah” supaya dapat diproses serta digunakan oleh data scientist serta data analyst.

      Nah makanya, seorang data engineer perlu memahami cara kerja cloud computing dan data warehouse.

      Skill satu ini memungkinkan kamu menyimpan dan mengakses data dari berbagai lokasi serta platform untuk selanjutnya di-query dan dianalisis.

      Menurut Toward Data Science, saat ini skill cloud computing dan big data storage yang paling banyak dicari dari data engineer adalah penguasaan Apache Spark dan Amazon Web Services (AWS).

      Apache Spark adalah alat pemrograman yang paling banyak digunakan dalam data science dan ditulis menggunakan bahasa pemrograman Scala.

      4. Keterampilan menggunakan tools ETL

      ETL (Extract, Transfer, Load) mengacu pada proses bagaimana data diambil (extract) dari berbagai sumber, diubah (transfer) ke dalam format yang dapat dianalisis, dan disimpan (load) ke dalam gudang data atau platform cloud service supaya dapat digunakan serta dilihat oleh siapa pun di perusahaan.

      Beberapa ETL tools yang idealnya dikuasai seorang data engineer adalah Amazon Redshift, Big Query, Tableau, Apache Airflow, Apache Hive, Snowflake, Apache Kafka, dan DBT.

      5. Pengetahuan tentang machine learning

      machine learning engineer

      © Freepik.com

      Machine learning turut menjadi salah satu skill yang patut kamu asah kalau ingin berkarier di bidang data engineering, ungkap Spring Board.

      Data engineer memerlukan pengetahuan dasar soal machine learning untuk memahami kebutuhan data scientist dan perusahaan.

      Algoritma machine learning (disebut sebagai model) membantu data scientist membuat prediksi berdasarkan data terkini dan historis.

      Dalam pekerjaannya ini, seorang data engineer akan mengambil model yang dikembangkan oleh ilmuwan data, lalu mengubahnya menjadi sistem produksi langsung.

      Akan lebih baik lagi jika pengetahuan dasar ini dibarengi dengan kemampuan menggunakan tools manajemen pipeline data seperti TensorFlow Google dan sistem deploy machine learning, seperti Microsoft Azure, Amazon SageMaker, serta Google Cloud ML.

      Baca Juga: 6 Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

      6. Skill API

      API adalah interface perantara yang menghubungkan satu aplikasi dengan aplikasi lainnya untuk mengakses data.

      Misalnya, perusahaan mau membuat aplikasi yang membutuhkan kamera untuk mengambil foto atau video. Dengan API, developer tidak perlu coding atau membuat program baru dari nol.

      Fungsi API di sini adalah untuk memungkinkan developer mengakses kamera tersebut langsung di aplikasi, tanpa perlu repot membuat perangkat lunak untuk kamera dan lain-lain.

      Nah, data engineer bertugas membangun API dalam basis data untuk memungkinkan data scientist dan business intelligence (BI) analyst melakukan query data.

      7. Memahami dasar-dasar sistem terdistribusi

      hadoop adalah

      © Datacenternews.com

      Sistem terdistribusi adalah metode pengoperasian yang menggunakan jaringan komputer.

      Untuk itu, keterampilan menggunakan Hadoop adalah salah satu skill data engineering yang paling penting. 

      Apache Hadoop adalah kerangka kerja open-source yang digunakan untuk menyimpan dan memproses kumpulan data besar secara efisien, mulai dari ukuran gigabyte hingga petabyte (1.000 terabyte).

      Alih-alih menggunakan satu komputer besar untuk menyimpan dan memproses semua data itu, Hadoop mengelompokkan beberapa komputer guna menganalisis kumpulan data besar secara paralel dengan lebih cepat.

      Sistem terdistribusi dibutuhkan karena memudahkan jalur komunikasi bagi engineer, data scientist, dan developer untuk saling bekerja sama serta berbagi sumber daya.

      Baca Juga: Product Insights: Kumpulan Data yang Tingkatkan Nilai dan Kualitas Produk

      Itu dia tujuh skill utama yang perlu kamu miliki jika ingin terjun dalam ranah data engineering. Masih bingung mulai dari mana duluan?

      Secara umum, para ahli menyarankan kamu mengasah tiga skill dasar ini lebih dulu: SQL, Phyton, dan AWS.

      Ketika sudah fasih, kamu bisa perluas portofoliomu dengan keahlian-keahlian lainnya untuk mendukung kariermu lebih lanjut.

      Nah, jika ingin mengulik lebih dalam soal data engineering, kamu juga bisa menambah ilmu dengan membaca artikel-artikel terkait di Glints Blog.

      Yuk, klik di sini untuk temukan dan baca ragam artikelnya!

      • What Skills Do You Need to Become a Data Engineer?
      • Most In-Demand Tech Skills for Data Engineers
      • The Future of Data Engineering

      beginner data engineer data engineering skill data engineer

      Leave a Reply

      Your email address will not be published. Required fields are marked *

      Artikel Terkait

      • Bidang Profesi 6 Digital Marketing Hacks yang Ampuh Dongkrak Penjualan

        Rena Widyawinata 15 Mei 2022
      • Bidang Profesi Ionic vs Flutter, Mana yang Terbaik untuk Buat Mobile App?

        Rena Widyawinata 05 Mei 2022
      • Dunia Kerja Perbedaan Digital Native vs Digital Immigrant: Arti dan Karakteristik

        Rena Widyawinata 03 Mei 2022
      • Bidang Profesi 6 Cara Taktis Menggaet Konsumen High-end untuk Brand-mu

        Rena Widyawinata 23 Apr 2022
      Langganan untuk dapatkan info konten karier terbaru di emailmu
      Terima kasih sudah berlangganan! Nantikan info konten terbaru Glints di emailmu.
      Maaf, permintaanmu tidak bisa diproses. Silakan coba lagi.
      Kategori Topik
      • Tips Karier
      • Bidang Profesi
      • Konten Eksklusif
      • Kabar Glints
      Media Sosial
      • Facebook
      • Twitter
      • Instagram
      • LinkedIn
      Solusi Glints
      • Lowongan Kerja
      • Glints ExpertClass
      • Glints Community

      • Blog
        • Bidang Profesi
          • Marketing
          • Tech & Data
          • Media & Communications
          • Business Dev & Sales
          • Product
          • Design
        • Tips Karier
          • Mengawali Karier
          • Dunia Kerja
        • Konten Eksklusif
          • Artikel Expert
          • Panduan
          • Laporan
        • Dari Glints
          • Panduan Komunitas & Konten
          • Campaign Berlangsung
          • Kabar Produk
          • Kabar Glints
      • Lowongan Kerja
      • Glints ExpertClass
      • Glints Community



      • Bidang Profesi
      • Data Science
      • Software Engineering
      • Tech & Data

      7 Skill Data Engineering yang Perlu Dikuasai Pemula

      Tayang 31 Des 2021 - Dibaca 10 mnt
      Rena Widyawinata A person who loves to write, read, edit, and luckily having them as a job.

      Isi Artikel

        Berkembang pesatnya teknologi membuat profesi data engineer banyak dicari oleh perusahaan. Maka, ada skill-skill penting agar bisa jadi data engineer andal.

        Mengutip Dataversity, semakin lengkap dan majunya proses pengolahan serta pemanfaatan data, membuat profesi ini jadi membutuhkan sosok dengan segudang pengalaman juga kemampuan.

        Nah, jika kamu sedang mengincar karier data engineer, maka daftar skill berikut ini wajib untuk dikuasai.

        1. Skill bahasa pemrograman dasar

        © Freepik.com

        Data engineering bisa dibilang adalah karier spesialisasi dari software engineering.

        Maka, kamu idealnya harus lebih dulu menguasai skill programming umum yang biasa dipakai dalam software engineering.

        Sebagai contoh, seorang data engineer profesional harus bisa menguasai bahasa pemrograman seperti SQL, Phyton, Java, dan Scala. 

        Skill programming dasar ini diperlukan untuk mengakses, mengambil data, menjalankan query, maupun menghapus data dalam database.

        Selain itu, skill yang juga tak kalah penting adalah system scripting.

        System scripting berguna supaya data yang kamu punya bisa lebih mudah terbaca dan diproses. Alhasil, kode yang dibuat bisa langsung dijalankan sebagai program.

        2. Pengetahuan tentang algoritma dan struktur database

        Fokus kerja seorang data engineer sebagian besar berkutat pada penyaringan dan pengoptimalan data.

        Namun, dengan pengetahuan dasar soal algoritma akan membantumu memahami fungsi data organisasi secara keseluruhan.

        Memahami algoritma juga bisa membantumu menentukan checkpoints dan tujuan akhir dari masalah bisnis yang sedang dihadapi.

        Nah, karena skill utama dari data engineering adalah memindahkan data, sehari-hari pekerjaan kamu akan banyak menggunakan database.

        Secara umum, teknologi database yang biasa digunakan data engineer adalah SQL dan NoSQL. Keduanya digunakan untuk memodelkan data yang ditentukan oleh hubungan, seperti data pesanan pelanggan.

        Baca Juga: Tak Sekadar Jaga Kualitas Software, Apa Saja Tugas QA Engineer?

        3. Cloud computing dan data warehousing

        cloud architect adalah

        © Pexels.com

        Kemudian, data engineer juga idealnya memahami dan berpengalaman di bidang teknologi database.

        Data engineer bertanggung jawab untuk menyimpan dan mengelola data “mentah” supaya dapat diproses serta digunakan oleh data scientist serta data analyst.

        Nah makanya, seorang data engineer perlu memahami cara kerja cloud computing dan data warehouse.

        Skill satu ini memungkinkan kamu menyimpan dan mengakses data dari berbagai lokasi serta platform untuk selanjutnya di-query dan dianalisis.

        Menurut Toward Data Science, saat ini skill cloud computing dan big data storage yang paling banyak dicari dari data engineer adalah penguasaan Apache Spark dan Amazon Web Services (AWS).

        Apache Spark adalah alat pemrograman yang paling banyak digunakan dalam data science dan ditulis menggunakan bahasa pemrograman Scala.

        4. Keterampilan menggunakan tools ETL

        ETL (Extract, Transfer, Load) mengacu pada proses bagaimana data diambil (extract) dari berbagai sumber, diubah (transfer) ke dalam format yang dapat dianalisis, dan disimpan (load) ke dalam gudang data atau platform cloud service supaya dapat digunakan serta dilihat oleh siapa pun di perusahaan.

        Beberapa ETL tools yang idealnya dikuasai seorang data engineer adalah Amazon Redshift, Big Query, Tableau, Apache Airflow, Apache Hive, Snowflake, Apache Kafka, dan DBT.

        5. Pengetahuan tentang machine learning

        machine learning engineer

        © Freepik.com

        Machine learning turut menjadi salah satu skill yang patut kamu asah kalau ingin berkarier di bidang data engineering, ungkap Spring Board.

        Data engineer memerlukan pengetahuan dasar soal machine learning untuk memahami kebutuhan data scientist dan perusahaan.

        Algoritma machine learning (disebut sebagai model) membantu data scientist membuat prediksi berdasarkan data terkini dan historis.

        Dalam pekerjaannya ini, seorang data engineer akan mengambil model yang dikembangkan oleh ilmuwan data, lalu mengubahnya menjadi sistem produksi langsung.

        Akan lebih baik lagi jika pengetahuan dasar ini dibarengi dengan kemampuan menggunakan tools manajemen pipeline data seperti TensorFlow Google dan sistem deploy machine learning, seperti Microsoft Azure, Amazon SageMaker, serta Google Cloud ML.

        Baca Juga: 6 Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

        6. Skill API

        API adalah interface perantara yang menghubungkan satu aplikasi dengan aplikasi lainnya untuk mengakses data.

        Misalnya, perusahaan mau membuat aplikasi yang membutuhkan kamera untuk mengambil foto atau video. Dengan API, developer tidak perlu coding atau membuat program baru dari nol.

        Fungsi API di sini adalah untuk memungkinkan developer mengakses kamera tersebut langsung di aplikasi, tanpa perlu repot membuat perangkat lunak untuk kamera dan lain-lain.

        Nah, data engineer bertugas membangun API dalam basis data untuk memungkinkan data scientist dan business intelligence (BI) analyst melakukan query data.

        7. Memahami dasar-dasar sistem terdistribusi

        hadoop adalah

        © Datacenternews.com

        Sistem terdistribusi adalah metode pengoperasian yang menggunakan jaringan komputer.

        Untuk itu, keterampilan menggunakan Hadoop adalah salah satu skill data engineering yang paling penting. 

        Apache Hadoop adalah kerangka kerja open-source yang digunakan untuk menyimpan dan memproses kumpulan data besar secara efisien, mulai dari ukuran gigabyte hingga petabyte (1.000 terabyte).

        Alih-alih menggunakan satu komputer besar untuk menyimpan dan memproses semua data itu, Hadoop mengelompokkan beberapa komputer guna menganalisis kumpulan data besar secara paralel dengan lebih cepat.

        Sistem terdistribusi dibutuhkan karena memudahkan jalur komunikasi bagi engineer, data scientist, dan developer untuk saling bekerja sama serta berbagi sumber daya.

        Baca Juga: Product Insights: Kumpulan Data yang Tingkatkan Nilai dan Kualitas Produk

        Itu dia tujuh skill utama yang perlu kamu miliki jika ingin terjun dalam ranah data engineering. Masih bingung mulai dari mana duluan?

        Secara umum, para ahli menyarankan kamu mengasah tiga skill dasar ini lebih dulu: SQL, Phyton, dan AWS.

        Ketika sudah fasih, kamu bisa perluas portofoliomu dengan keahlian-keahlian lainnya untuk mendukung kariermu lebih lanjut.

        Nah, jika ingin mengulik lebih dalam soal data engineering, kamu juga bisa menambah ilmu dengan membaca artikel-artikel terkait di Glints Blog.

        Yuk, klik di sini untuk temukan dan baca ragam artikelnya!

        • What Skills Do You Need to Become a Data Engineer?
        • Most In-Demand Tech Skills for Data Engineers
        • The Future of Data Engineering

        beginner data engineer data engineering skill data engineer

        Leave a Reply

        Your email address will not be published. Required fields are marked *

        Artikel Terkait

        • Bidang Profesi 6 Digital Marketing Hacks yang Ampuh Dongkrak Penjualan

          Rena Widyawinata 15 Mei 2022
        • Bidang Profesi Ionic vs Flutter, Mana yang Terbaik untuk Buat Mobile App?

          Rena Widyawinata 05 Mei 2022
        • Dunia Kerja Perbedaan Digital Native vs Digital Immigrant: Arti dan Karakteristik

          Rena Widyawinata 03 Mei 2022
        • Bidang Profesi 6 Cara Taktis Menggaet Konsumen High-end untuk Brand-mu

          Rena Widyawinata 23 Apr 2022
        Langganan untuk dapatkan info konten karier terbaru di emailmu
        Terima kasih sudah berlangganan! Nantikan info konten terbaru Glints di emailmu.
        Maaf, permintaanmu tidak bisa diproses. Silakan coba lagi.
        Kategori Topik
        • Tips Karier
        • Bidang Profesi
        • Konten Eksklusif
        • Kabar Glints
        Media Sosial
        • Facebook
        • Twitter
        • Instagram
        • LinkedIn
        Solusi Glints
        • Lowongan Kerja
        • Glints ExpertClass
        • Glints Community
        Scroll Up