Ada banyak bahasa pemrograman yang penting untuk dikuasai oleh kamu yang ingin berkarier sebagai data talent, khususnya di bidang data engineer. Setiap bahasa memiliki perannya masing-masing dalam pengolahan dan pengelolaan data. Namun, dari sekian banyak bahasa pemrograman yang ada, Python menjadi salah satu yang paling banyak digunakan karena fleksibilitas dan ekosistemnya yang luas. Maka dari itu, mencari rekomendasi Python data engineer yang tepat bisa menjadi langkah awal untuk membangun fondasi skill di bidang data.
Di bidang data engineer, Python digunakan untuk banyak hal. Salah satu contohnya saat data engineer menghadapi data dengan skala besar, mereka membutuhkan Python untuk membantu mengelola menggunakan sintaks dan library yang dimiliki Python. Tak heran, bahasa pemrograman Python menjadi salah satu syarat utama untuk bisa berkarier sebagai praktisi data engineer. Lantas, apa saja kegunaan Python untuk data engineer? Dan apa saja rekomendasi Python untuk data engineer? Simak ulasan lengkapnya berikut ini!
BACA JUGA: 10 Rekomendasi Tools untuk Automation Testing
Apa Itu Python?
Python adalah bahasa pemrograman serbaguna yang bisa dijalankan di hampir semua system architecture dan bisa digunakan untuk berbagai macam aplikasi di banyak bidang, mulai dari web development, artificial intelligence, hingga machine learning. Karena keserbagunaannya, Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang wajib dipelajari oleh para pemula hingga expert di bidang data engineer. Oleh karena itu, jika ingin berkarier di bidang data engineer alangkah baiknya kamu mempelajari Python.
Karena Python termasuk bahasa pemrograman tingkat tinggi, tak hanya digunakan oleh data engineer, Python juga menjadi bahasa pemrograman andalan bagi berbagai profesi seperti back-end developer, front-end developer, data scientist, dan masih banyak lagi. Saking canggihnya, Python bisa digunakan untuk membuat program apa saja dan menyelesaikan berbagai permasalahan. Menariknya, Python termasuk salah satu bahasa pemrograman yang mudah untuk dipelajari. Bahkan, siapa saja bisa menggunakan dan mendistribusikan Python secara gratis, asalkan memiliki kemauan untuk belajar.
BACA JUGA: 10 Istilah Data Engineering yang Sering Digunakan
Apa Kelebihan Python?
Berdasarkan TIOBE Programming Community Index, Python adalah salah satu dari lima bahasa pemrograman yang paling populer dipelajari. Tak hanya itu, Python juga menjadi bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan oleh berbagai profesi untuk membuat aplikasi multi–platform. Bukan tanpa alasan, Python populer karena memiliki banyak kelebihan, diantaranya:
- Tersedia Gratis dan Bersifat Open-Source
Python merupakan bahasa pemrograman yang dapat digunakan secara gratis dan bersifat open-source. Artinya, siapa pun dapat mengunduh, menggunakan, serta mengembangkan Python tanpa perlu membayar lisensi. Hal ini membuat Python sangat populer di kalangan individu, startup, hingga perusahaan besar karena lebih efisien dari sisi biaya pengembangan.
- Mudah Dipelajari
Salah satu kelebihan Python adalah sintaksnya yang sederhana dan mudah dibaca. Struktur kodenya menyerupai bahasa manusia, sehingga lebih mudah dipahami, bahkan oleh pemula. Inilah alasan Python sering direkomendasikan sebagai bahasa pemrograman pertama bagi mereka yang ingin terjun ke dunia data, termasuk data engineer.
- Peluang Kerja Luas
Penguasaan Python membuka peluang karier yang sangat luas, khususnya di bidang data seperti data engineer, data analyst, dan data scientist. Banyak perusahaan membutuhkan profesional yang mampu mengolah data menggunakan Python, dengan penawaran gaji yang kompetitif dan cenderung terus meningkat seiring tingginya permintaan di industri.
- Bahasa Pemrograman yang Serbaguna
Python dikenal sebagai bahasa pemrograman yang serbaguna karena dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan, mulai dari pengolahan data, pengembangan web, otomatisasi, hingga machine learning. Fleksibilitas ini menjadikan Python sebagai pilihan utama bagi data engineer yang sering bekerja dengan berbagai jenis sistem dan kebutuhan bisnis.
- Fleksibel di Berbagai Sistem Operasi
Python dapat dijalankan di berbagai sistem operasi seperti Linux, Windows, dan Mac OS tanpa perlu banyak penyesuaian. Fleksibilitas ini memudahkan data engineer dalam mengembangkan dan menjalankan pipeline data di lingkungan kerja yang berbeda-beda.
- Memiliki Library yang Luas dan Beragam
Python memiliki ekosistem library yang sangat kaya, terutama untuk kebutuhan data engineering dan data processing. Berbagai library ini membantu mempercepat proses pengolahan data, integrasi sistem, serta otomatisasi tugas, sehingga pekerjaan menjadi lebih efisien dan terstruktur.
- Mendukung Pengembangan Internet of Things (IoT)
Selain kuat di bidang data, Python juga mendukung pengembangan Internet of Things (IoT). Dengan adanya library dan framework khusus, Python dapat digunakan untuk mengolah dan menganalisis data yang dihasilkan oleh perangkat IoT, menjadikannya relevan untuk berbagai proyek berbasis teknologi modern.
BACA JUGA: Review Digital Skola: Dari Upgrade Skill ke Karier di Top FMCG: Perjalanan Azhura
Apa Kegunaan Python Untuk Data Engineer?
Di bidang data engineer, Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan, ada beberapa contoh kegunaan Python dalam data engineer, diantaranya:
- Data Warehouse
Salah satu tanggung jawab utama data engineer adalah data warehousing yaitu mengumpulkan data dari berbagai sumber yang berbeda. Nantinya, walaupun berasal dari sumber yang berbeda, data tersebut bisa disatukan jadi insight yang bisa dimanfaatkan dengan baik oleh bisnis.
Data engineer menggunakan Python untuk membuat data warehouse untuk mengarsipkan dan menganalisa history suatu data yang dimiliki oleh bisnis.
- Monitoring Data
Selanjutnya, data engineer juga memiliki tanggung jawab untuk memantau data agar bisa terus bekerja selama 24 jam sehari. Tentunya, data engineer tidak bekerja selama 24 jam untuk memantau data-data tersebut, mereka menggunakan Python untuk membantu memantau data tersebut secara otomatis atau biasa disebut monitoring data.
- Deployment Model
Data engineer juga memiliki tanggung jawab untuk melakukan deployment model yaitu penerapan model-model machine learning ke dalam produksi untuk menyebarkan model-model tersebut ke bisnis yang lain. Dalam pengerjaannya, data engineer membutuhkan Python untuk membantu mengunggah dan menyebarkan berbagai model yang sudah dikerjakan sebelumnya oleh data scientist.
- Proses Data
Menggunakan salah satu library yang dimiliki oleh Python yaitu Pandas, data engineer bisa memproses data mulai dari pembersihan data, manipulasi data, hingga akhirnya melakukan analisis data. Salah satu kelebihan library Python ini adalah memiliki fitur penanganan data yang hilang, pengindeksan yang rumit, sampai bisa menyelaraskan data.
- ETL (Extract, Transform, Load)
Selain data warehouse, data engineer juga sering menangani proses ETL, yaitu mengekstrak data dari berbagai sumber, mengubahnya ke format yang sesuai, lalu memuatnya ke dalam sistem penyimpanan. Python banyak digunakan untuk membangun pipeline ETL karena mudah diintegrasikan dengan berbagai database, API, dan sistem lainnya, sehingga alur data dapat berjalan lebih otomatis dan efisien.
- Data Pipeline Automation
Python membantu data engineer dalam mengotomatisasi alur pemrosesan data atau data pipeline. Dengan otomatisasi ini, data dapat diproses secara berkala tanpa perlu campur tangan manual, misalnya harian atau real-time. Hal ini sangat penting untuk menjaga konsistensi data yang digunakan oleh tim bisnis maupun tim analisis.
- Integrasi Data dari Berbagai Sumber
Dalam praktiknya, data tidak hanya berasal dari satu sumber saja, tetapi bisa dari database, API, aplikasi pihak ketiga, hingga data streaming. Python memudahkan data engineer untuk mengintegrasikan berbagai sumber data tersebut ke dalam satu sistem yang terpusat sehingga data lebih mudah diolah dan dianalisis.
- Data Validation dan Data Quality
Kualitas data menjadi tanggung jawab penting seorang data engineer. Dengan Python, data engineer dapat membuat proses validasi data untuk memastikan data yang masuk sudah sesuai dengan aturan yang ditentukan. Proses ini membantu meminimalkan kesalahan data yang dapat berdampak pada analisis dan pengambilan keputusan bisnis.
- Orkestrasi Workflow Data
Python juga sering digunakan untuk mengatur alur kerja pemrosesan data atau workflow orchestration. Dengan orkestrasi yang baik, setiap proses data dapat dijalankan secara terstruktur, saling terhubung, dan mudah dipantau. Hal ini membuat pengelolaan sistem data menjadi lebih rapi dan scalable.
- Pengolahan Data Real-Time
Selain data historis, data engineer juga menangani data yang masuk secara real-time. Python dapat digunakan untuk memproses data streaming agar bisnis bisa mendapatkan insight lebih cepat. Kegunaan ini sangat relevan untuk sistem yang membutuhkan respon cepat terhadap perubahan data.
BACA JUGA: Data Mesh vs Data Lake: Apa Bedanya dan Mana yang Lebih Tepat?
Apa Saja Rekomendasi Python Data Engineer?
Berikut beberapa rekomendasi Python data engineer berupa library yang paling sering digunakan di industri:
- Pandas
Pandas merupakan library wajib bagi data engineer untuk mengolah data dalam bentuk tabel. Library ini digunakan untuk pembersihan data, manipulasi data, hingga transformasi data sebelum disimpan ke data warehouse atau diproses lebih lanjut.
- NumPy
NumPy berperan dalam komputasi numerik dan pengolahan data berbasis array. Data engineer sering menggunakan NumPy untuk mendukung proses pengolahan data berskala besar yang membutuhkan perhitungan matematis yang efisien.
- SQLAlchemy
SQLAlchemy membantu data engineer dalam berinteraksi dengan database menggunakan Python. Library ini memudahkan pengelolaan koneksi database, eksekusi query, serta integrasi Python dengan berbagai jenis database relasional.
- Apache Airflow
Apache Airflow digunakan untuk mengatur dan menjadwalkan workflow data. Dengan library ini, data engineer dapat membangun pipeline data yang terstruktur, terjadwal, dan mudah dipantau sehingga proses data berjalan otomatis.
- PySpark
PySpark adalah library Python untuk Apache Spark yang digunakan dalam pengolahan big data. Library ini memungkinkan data engineer memproses data dalam jumlah besar secara terdistribusi dengan performa yang lebih optimal.
- Dask
Dask digunakan untuk memproses data dalam skala besar secara paralel. Library ini menjadi alternatif ketika Pandas tidak lagi mampu menangani data yang terlalu besar untuk diproses di satu mesin.
- Requests
Requests digunakan untuk mengambil data dari API atau layanan eksternal. Data engineer sering memanfaatkan library ini untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber sebelum diproses dan disimpan ke sistem data internal.
- PyArrow
PyArrow membantu data engineer dalam menangani format data kolom seperti Parquet dan Arrow. Library ini sangat berguna untuk meningkatkan efisiensi penyimpanan dan pertukaran data antar sistem.
- Great Expectations
Great Expectations digunakan untuk menjaga kualitas data. Dengan library ini, data engineer dapat membuat aturan validasi data sehingga data yang diproses dan disimpan tetap konsisten dan sesuai standar.
- Kafka Python
Kafka Python digunakan untuk mengelola data streaming. Library ini membantu data engineer memproses data secara real-time, terutama untuk sistem yang membutuhkan aliran data cepat dan berkelanjutan.
- Luigi
Luigi adalah library Python yang digunakan untuk membangun dan mengelola pipeline data yang kompleks. Library ini membantu data engineer mengatur dependensi antar proses data sehingga setiap tahapan dapat dijalankan secara berurutan dan terkontrol.
BACA JUGA: Apa Itu Data Mesh: Prinsip dan Cara Implementasinya
Bagaimana Cara Belajar Python untuk Data Engineer?
Berikut beberapa langkah yang bisa dilakukan untuk mempelajari Python sebagai data engineer:
- Mulai dari Python Dasar
Langkah pertama adalah memahami dasar-dasar Python, seperti variabel, tipe data, percabangan, perulangan, fungsi, dan struktur data. Pemahaman ini penting karena menjadi fondasi sebelum masuk ke pengolahan data dan penggunaan library khusus data engineer.
- Pelajari Library Python untuk Data Engineer
Setelah memahami dasar Python, langkah selanjutnya adalah mempelajari library yang sering digunakan oleh data engineer. Fokus pada library untuk pengolahan data, otomatisasi, dan integrasi sistem agar skill yang dipelajari lebih aplikatif dan sesuai kebutuhan kerja.
- Kuasai SQL dan Integrasinya dengan Python
Python dan SQL merupakan kombinasi yang sangat penting bagi data engineer. Pelajari cara menjalankan query database menggunakan Python, mengelola data dari berbagai sumber, serta memindahkan data ke data warehouse untuk keperluan analisis.
- Bangun Data Pipeline Sederhana
Praktik langsung sangat penting dalam proses belajar. Mulailah dengan membangun data pipeline sederhana menggunakan Python, seperti mengambil data dari API, memproses data, lalu menyimpannya ke database. Dari sini, pemahaman tentang alur kerja data akan semakin terbentuk.
- Pelajari Workflow dan Orkestrasi Data
Untuk level selanjutnya, data engineer perlu memahami cara mengatur dan menjadwalkan proses data. Dengan mempelajari orkestrasi workflow, kamu bisa memastikan proses data berjalan otomatis, terstruktur, dan mudah dipantau.
- Biasakan dengan Studi Kasus Nyata
Belajar dari studi kasus nyata akan membantu memahami bagaimana Python digunakan dalam pekerjaan data engineer sehari-hari. Studi kasus ini bisa berupa pengolahan data bisnis, monitoring data, atau integrasi data dari berbagai sumber.
- Konsisten Berlatih untuk Update Skill
Dunia data terus berkembang, begitu juga dengan tools dan library Python. Oleh karena itu, penting untuk terus berlatih, mencoba hal baru, dan mengikuti perkembangan teknologi agar skill Python yang dimiliki tetap relevan.
BACA JUGA: Data Security: Definisi, Jenis, dan Manfaatnya untuk Bisnis
Kesimpulan
Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling penting untuk dikuasai oleh data engineer karena fleksibilitas, kemudahan penggunaan, serta ekosistem library yang sangat luas. Mulai dari pengolahan data, data warehouse, ETL, data pipeline, hingga pengolahan data real-time, Python mampu menjawab berbagai kebutuhan dalam dunia data engineering. Tak heran jika banyak perusahaan menjadikan Python sebagai skill utama dalam mencari talenta data engineer yang andal.
Dengan memahami kegunaan Python serta berbagai rekomendasi Python data engineer seperti library dan tools pendukung, kamu dapat membangun fondasi skill yang kuat untuk berkarier di bidang data. Ditambah dengan strategi belajar yang tepat dan konsistensi dalam berlatih, penguasaan Python akan membuka peluang karier yang lebih luas di industri data. Oleh karena itu, mulai belajar Python dari sekarang bisa menjadi langkah awal yang tepat untuk berkembang sebagai data engineer profesional.
Yuk, Belajar Python Untuk Modal Jadi Data Talent!
Jika kamu ingin belajar Python sebagai modal untuk berkarier sebagai data talent, seperti data engineer, data scientist, maupun data analyst, kamu bisa mengikuti Bootcamp Data Science Digital Skola. Di kelas ini, kamu tidak hanya mempelajari Python secara teori, tetapi juga langsung praktik menggunakan Python untuk berbagai kebutuhan pengolahan dan analisis data.
Meskipun berfokus pada data science, kelas ini tetap relevan dan cocok untuk kamu yang ingin meniti karier di bidang data lainnya, termasuk data engineer dan data analyst, karena materi yang diajarkan selaras dengan kebutuhan industri.
FAQ
1. Apakah Python wajib untuk Data Engineer?
Ya, Python termasuk skill wajib karena sering digunakan dalam pengolahan data, otomatisasi, dan integrasi sistem data.
2. Apakah Python sulit dipelajari untuk pemula?
Tidak, Python termasuk bahasa pemrograman yang mudah dipelajari karena sintaksnya sederhana dan mudah dipahami.