Blog

Data Engineering

Python untuk Data Engineer: Fungsi, Library, dan Contoh

Irhan Hisyam Dwi Nugroho

•

06 March 2025

•

213

Python untuk Data Engineer adalah skill wajib buat Warga Bimbingan yang mau serius di dunia data. Bahasa ini fleksibel dan sering dipakai untuk pemrosesan data skala besar, otomatisasi, hingga membangun pipeline data yang efisien.

Python juga punya banyak library powerful seperti Pandas, NumPy, dan PySpark yang bikin pekerjaan Data Engineer lebih gampang. Dengan alat ini, pengolahan dan pemindahan data jadi lebih cepat dan efisien.

Yuk, bareng MinDi kita bahas fungsi, library penting, dan contoh nyata penggunaan Python dalam data engineering!

Apa Itu Python untuk Data Engineer?

Python untuk Data Engineer adalah penggunaan bahasa pemrograman Python dalam membangun, mengelola, dan mengoptimalkan infrastruktur data.

Sebagai bahasa yang fleksibel dan mudah dipahami, Python digunakan untuk mengotomatisasi proses pengolahan data, membangun pipeline ETL (Extract, Transform, Load), serta mengelola database dan big data.

Dengan dukungan library seperti Pandas, NumPy, dan PySpark, Python memungkinkan Data Engineer menangani data dalam jumlah besar dengan efisien.

Kemampuannya dalam integrasi dengan berbagai platform dan tools menjadikan Python pilihan utama dalam dunia data engineering.

Mengapa Data Engineer Harus Menguasai Python?

Sumber: Canva

Dalam dunia data, Python untuk Data Engineer menjadi skill penting yang wajib dikuasai. Berikut adalah alasan mengapa Data Engineer harus menguasainya:

1. Memiliki Ekosistem Library yang Kuat

Python menyediakan berbagai library powerful seperti Pandas, NumPy, PySpark, dan SQLAlchemy yang sangat membantu dalam pengolahan data.

Dengan library ini, Data Engineer bisa melakukan manipulasi data, koneksi ke database, hingga pemrosesan big data dengan lebih cepat. Keunggulan ini membuat pekerjaan Data Engineer lebih efisien dan meminimalisir kesalahan dalam mengolah data.

2. Mudah Digunakan dan Dipelajari

Dibandingkan bahasa pemrograman lain seperti Java atau Scala, Python lebih mudah dipahami karena memiliki sintaks yang sederhana dan mirip dengan bahasa manusia.

Hal ini memungkinkan Data Engineer untuk menulis kode lebih cepat tanpa mengorbankan performa. Selain itu, banyaknya dokumentasi dan komunitas yang aktif juga membantu dalam proses pembelajaran dan pemecahan masalah.

3. Dapat Digunakan untuk Automasi dan Integrasi

Python mendukung automasi dalam pipeline data, seperti proses ETL (Extract, Transform, Load), pemrosesan data real-time, serta integrasi dengan berbagai platform cloud dan database.

Dengan Python, Data Engineer dapat mengotomatiskan berbagai tugas rutin, sehingga waktu dan sumber daya bisa digunakan untuk hal yang lebih strategis.

4. Kompatibel dengan Berbagai Teknologi Big Data

Dalam skala besar, Data Engineer sering bekerja dengan Big Data Frameworks seperti Apache Spark, Hadoop, dan Kafka. Python memiliki PySpark, yang memungkinkan Data Engineer mengelola big data dengan lebih efisien.

Kemampuan Python untuk bekerja dengan teknologi big data ini menjadikannya sebagai bahasa utama dalam ekosistem data engineering.

Library Python yang Wajib Diketahui

Sumber: Canva

Dalam dunia Python untuk Data Engineer, ada banyak library powerful yang bisa bikin kerjaan lebih efisien. Dari manipulasi data, koneksi database, sampai big data, semuanya bisa dilakukan lebih cepat! Nah, berikut ini beberapa library wajib yang harus kamu kuasai biar makin jago!

1. Pandas – Ahlinya Manipulasi Data

Kalau soal olah data tabular, Pandas juaranya! Library ini bikin kita gampang buat baca, edit, filter, atau analisis data dalam format CSV, Excel, atau SQL. Dengan Pandas, tugas yang biasanya ribet bisa selesai cuma dalam beberapa baris kode.

2. NumPy – Perhitungan Matematika Lebih Ngebut

Buat yang sering main data angka atau analisis numerik, NumPy wajib banget dikuasai. Library ini punya array multidimensi yang jauh lebih cepat dibandingkan list biasa di Python. Cocok buat mengolah dataset besar tanpa bikin komputer nge-lag!

3. PySpark – Ngolah Big Data Jadi Lebih Mudah

Kalau udah masuk ke dunia Big Data, MinDi saranin buat kenalan sama PySpark. Ini adalah interface Python buat Apache Spark, yang bisa ngolah data dalam jumlah besar secara paralel dan super cepat. Tanpa PySpark, olah data raksasa bakal makan waktu lama banget!

4. SQLAlchemy – Jagoan Koneksi ke Database

Data Engineer gak bisa jauh-jauh dari database, dan di sinilah SQLAlchemy berperan. Dengan library ini, kita bisa menghubungkan Python ke berbagai database seperti MySQL, PostgreSQL, atau SQLite dengan lebih mudah. Coding SQL di Python jadi lebih fleksibel dan terstruktur.

5. Airflow – Si Pengatur Workflow Data

Buat yang sering bikin pipeline data, Apache Airflow bisa jadi sahabat terbaik. Dengan Airflow, kita bisa mengotomatisasi alur kerja (workflow) dalam pengolahan data, mulai dari ekstraksi, transformasi, sampai pemuatan data (ETL). Pokoknya, gak perlu repot-repot jalankan proses manual lagi!

Contoh Penggunaan Python dalam Data Engineering

Sumber: Canva

Dalam dunia Python untuk Data Engineer, bahasa ini digunakan untuk berbagai tugas yang berkaitan dengan pengelolaan data dalam jumlah besar. Berikut ini beberapa contoh nyata penggunaannya:

1. Membangun Pipeline ETL (Extract, Transform, Load)

Python banyak digunakan dalam proses ETL (Extract, Transform, Load), yaitu mengambil data dari berbagai sumber, mengolahnya, lalu menyimpannya ke dalam sistem database atau data warehouse.

Dengan library seperti Pandas, SQLAlchemy, dan Airflow, Data Engineer bisa mengotomatisasi alur data dan memastikan data selalu diperbarui secara real-time. Proses ini sangat penting bagi perusahaan yang mengandalkan data untuk analisis dan pengambilan keputusan.

2. Otomatisasi Pengolahan Data

Salah satu keunggulan Python adalah kemampuannya dalam mengotomatisasi tugas-tugas rutin, seperti membersihkan data, mengonversi format file, atau menggabungkan dataset dari berbagai sumber.

Dengan menggunakan Pandas dan NumPy, Data Engineer bisa mengotomatiskan pembersihan data yang biasanya memakan waktu lama jika dilakukan secara manual. Ini membuat pekerjaan lebih efisien dan mengurangi risiko kesalahan dalam pengolahan data.

3. Pengolahan Big Data dengan PySpark

Saat bekerja dengan big data, Data Engineer membutuhkan alat yang bisa menangani data dalam skala besar tanpa memperlambat kinerja sistem. Python memiliki PySpark, yang merupakan interface untuk Apache Spark, memungkinkan pemrosesan data dalam jumlah besar secara paralel.

Dengan ini, Data Engineer bisa menganalisis dan mengolah jutaan hingga miliaran baris data dalam waktu yang lebih singkat dibandingkan metode konvensional.

4. Koneksi dan Manajemen Database

Python juga digunakan untuk menghubungkan dan mengelola database, baik yang berbasis SQL seperti PostgreSQL dan MySQL, maupun NoSQL seperti MongoDB.

Dengan bantuan SQLAlchemy atau library koneksi database lainnya, Data Engineer bisa melakukan kueri, migrasi data, hingga mengintegrasikan berbagai sumber data dalam satu sistem.

Hal ini penting untuk memastikan bahwa data dapat diakses dengan cepat dan aman oleh berbagai aplikasi dan tim yang membutuhkannya.

Jadi Data Engineer Andal dengan Bootcamp Data Engineering di dibimbing.id!

Ingin menguasai Python untuk Data Engineer dan membangun karier di dunia data? Saatnya belajar langsung dari mentor profesional di Bootcamp Data Engineering dibimbing.id!

Di sini, kamu akan mempelajari pipeline ETL, pemrosesan big data, koneksi database, hingga otomatisasi data dengan Python dan tools seperti Pandas, PySpark, dan Airflow. Kurikulumnya berbasis proyek nyata dan siap diterapkan langsung di industri.

Dengan 840+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni 96%, peluangmu untuk berkarier sebagai Data Engineer semakin terbuka lebar! Plus, kamu bisa konsultasi 1-on-1 dengan mentor dan mengulang kelas GRATIS sampai benar-benar paham.

Jangan lewatkan kesempatan ini! Daftar sekarang di sini dan mulai perjalananmu menjadi Data Engineer profesional! #BimbingSampeJadi

Referensi

Python for Data Engineering [Buka]