Category: Data Engineering
-
Tantangan dan Fleksibilitas dalam Bekerja dengan Berbagai Sumber dan Jenis Data
Beberapa tantangan yang sering muncul termasuk perbedaan versi software, di mana fitur yang dibutuhkan mungkin hanya tersedia di versi yang lebih baru, atau cara kerja yang berbeda dari versi sebelumnya. Oleh karena itu, bekerja dengan berbagai sumber data membutuhkan fleksibilitas dan kemampuan untuk menemukan solusi yang sesuai dengan kebutuhan performa. Memindahkan data sekali mungkin tidak…
-
Bahasa yang Relevan untuk Profesional Data
Bahasa-bahasa ini dapat dikategorikan menjadi tiga kelompok utama: bahasa query, bahasa pemrograman, dan bahasa skrip shell. Menguasai setidaknya satu bahasa dari setiap kategori sangat penting bagi seorang profesional data. Kesimpulan:Menguasai setidaknya satu bahasa dari setiap kategori (query, pemrograman, dan shell scripting) sangat penting untuk menjadi profesional data yang kompeten. SQL, Python, R, Java, Unix Shell, dan PowerShell adalah…
-
Sumber Data dan Penggunaannya dalam Analisis Data
Sebelumnya kita telah membahas bagaimana sumber data saat ini menjadi semakin dinamis dan beragam. Kali ini, kita akan mengeksplorasi beberapa sumber data umum yang sering digunakan, seperti: Refleksi Pribadi:Pemahaman tentang berbagai sumber data ini sangat penting untuk analisis data yang efektif. Setiap sumber memiliki keunikan dan kegunaannya sendiri, tergantung pada tujuan analisis. Misalnya, data dari…
-
Jenis dan Format File Data
Sebagai profesional data, penting untuk memahami berbagai jenis dan format file data, termasuk struktur, manfaat, dan keterbatasannya. Pemahaman ini akan membantu dalam memilih format yang paling sesuai dengan kebutuhan data dan performa. 1. Delimited Text File (File Teks Berpembatas) 2. Microsoft Excel Open XML Spreadsheet (XLSX) 3. Extensible Markup Language (XML) 4. Portable Document Format…
-
Belajar Data Engineer Untuk Pemula
Apa Itu Data Engineer? Jadi, Data Engineer itu kayak “tukang data” deh, kalo aku bilang. Tugas utama mereka itu bikin data siap dipakai buat analisis. Bayangin aja, data itu kayak bahan mentah. Nah, Data Engineer yang ngolah bahan mentah itu jadi siap dimasak (atau dianalisis) sama orang lain, kayak Data Scientist atau Analis. Data yang…