Dalam era teknologi berbasis data saat ini, terdapat sejumlah peran berbeda yang selaras mengatur transformasi data. Dua diantaranya yang saling bersinggungan adalah Data Engineer dan Machine Learning Engineer. Keduanya memiliki perannya masing-masing dan berkontribusi pada setiap insight data yang diperoleh, hingga pengaruhnya ke setiap keputusan yang diambil.

Meski kedua profesi ini saling berkaitan, tetapi tak sedikit orang yang masih bingung. Mungkin kamu salah satunya. Di artikel ini, kita akan membahas perbedaan keduanya. Namun sebelum itu, kenali dulu pengertian atau definisi dari keduanya.

Apa itu Data Engineer?

Data engineer adalah seorang profesional yang memiliki peran kunci dalam ekosistem data perusahaan. Tugas utamanya adalah merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur teknologi yang diperlukan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengelola data dalam skala besar. Profesi ini bekerja dengan berbagai alat dan sistem seperti basis data, platform cloud, dan alat ETL (Extract, Transform, Load) untuk memastikan data dapat diakses dengan cepat, aman, dan akurat.

Data engineer juga bertanggung jawab untuk memahami kebutuhan bisnis terkait data dan menyusun solusi teknis yang sesuai. Dalam prosesnya. Seorang Data Engineer akan bekerja sama dengan data scientist dan analis data untuk memastikan data tersedia dalam format yang dapat dianalisis dan digunakan untuk pengambilan keputusan yang efektif.

Selain itu, data engineer juga harus menjaga keamanan data dan mematuhi regulasi yang berlaku, terutama jika data yang mereka tangani termasuk data pelanggan atau data sensitif lainnya. Dalam era di mana data menjadi salah satu aset terpenting bagi perusahaan, peran data engineer sangat vital untuk menjaga aliran data yang lancar dan efisien.

Apa Itu Machine Learning Engineer?

Machine Learning Engineer adalah profesional yang berfokus pada pengembangan dan penerapan algoritma machine learning dalam berbagai aplikasi. Peran Machine Learning Engineer sangat penting dalam membangun model machine learning yang mampu belajar dari data, mengenal pola, dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data tersebut.

Dengan kata lain Machine Learning Engineer merupakan perancang otomatisasi, yang mengubah model berbasis data menjadi aplikasi praktis. Machine Learning Engineer mengambil prototipe yang dikembangkan oleh Ilmuwan Data dan menyempurnakannya untuk skalabilitas, efisiensi, dan penerapan di dunia nyata.

Umumnya, seorang Machine Learning Engineer bekerja dengan data mentah, membersihkan, mengelola, dan memprosesnya sehingga dapat digunakan dalam pelatihan mode. Setelah itu data kemudian dipilih dan algoritmanya dikonfigurasi sesuai dengan tugas yang diinginkan, seperti klasifikasi, regresi, atau clustering.

Perbedaan Data Engineer dan Machine Learning Engineer

Data engineer dan machine learning engineer adalah dua peran yang berbeda dalam dunia data dan kecerdasan buatan. Meskipun keduanya bekerja dengan data, infrastruktur, dan teknologi terkait, tetapi terdapat perbedaan di antara keduanya, yaitu:

1. Tujuan Utama

• Data Engineer: Fokus utamanya adalah pada pengumpulan, pengolahan, dan penyimpanan data dalam skala besar. Mereka bertanggung jawab untuk memastikan data tersedia dan dapat diakses dengan cepat dan efisien.
• Machine Learning Engineer: Lebih berfokus pada pengembangan model machine learning yang digunakan untuk membuat prediksi, mengenal pola, dan mengambil tindakan berdasarkan data. Mereka memanfaatkan data yang telah dipersiapkan oleh data engineer untuk melatih model.

2. Tugas Pokok

• Data Engineer: Pekerjaan mereka melibatkan pemrosesan data, manajemen basis data, dan perencanaan infrastruktur data. Mereka juga bekerja pada pemrosesan batch dan streaming data.
• Machine Learning Engineer: Mereka berfokus pada pemilihan, pelatihan, dan penerapan model machine learning. Tugas utama mereka adalah membuat model yang dapat memahami data dan membuat prediksi yang akurat.

3. Keterampilan

• Data Engineer: Memiliki keahlian dalam pemrosesan data, penggunaan teknologi basis data, ETL (Extract, Transform, Load), dan pemahaman yang kuat tentang infrastruktur data.
• Machine Learning Engineer: Memiliki pengetahuan mendalam tentang algoritma machine learning, pemrograman, dan pemahaman statistik. Mereka juga perlu memahami teknik pelatihan model, evaluasi model, dan optimasi kinerja model.

4. Kerjasama

• Data Engineer: Bekerja erat dengan tim data scientist dan analis data untuk memastikan data tersedia dan siap digunakan.
• Machine Learning Engineer: Bekerja sama dengan data scientist dan juga dengan tim pengembang perangkat lunak untuk mengintegrasikan model machine learning ke dalam aplikasi atau sistem.

5. Output

• Data Engineer: Infrastruktur data yang aman, efisien, dan terorganisir dengan baik.
• Machine Learning Engineer: Model machine learning yang efektif dan dapat digunakan dalam pengambilan keputusan.

6. Jenjang Karir

• Data Engineer: Data scientist, Software engineer, ML engineer
• Machine Learning Engineer: AI/ML engineer, Deep learning engineer, NLP scientist

Belajar Data Engineer dan Machine Learning Engineer Di Bootcamp Pacman

Tertarik mempelajari lebih dalam tentang data engineering dan machine learning engineering? Pacmann siap membantu kamu. Pacmann adalah sebuah lembaga belajar yang berdiri sejak 2017 dan berawal dari sebuah research startup. Awalnya Pacmann berfokus pada penerapan dan pengembangan algoritma machine learning. Dalam perjalanannya, Pacmann bertransformasi menjadi sebuah holding company yang memberikan layanan literasi data untuk kamu serta solusi berbasis data bagi organisasi dan bisnis.

Terdapat sejumlah alasan kenapa kamu harus mengikuti bootcamp di Pacmann, yaitu:

1. Kurikulum Mendalam

Kurikulum yang ada di Pacmann telah dirancang berdasarkan pendekatan mastery learning yang menekankan penguasaan berbagai skill yang diperlukan.

2. Self Paced Learning Video dan Interactive Class

Di sini kamu akan belajar dari praktisi industri yang bekerja untuk beberapa perusahaan teknologi terkemuka di Indonesia. Metode yang digunakan adalah belajar melalui kelas yang interaktif dan belajar mandiri melalui video.

3. Jadwal Fleksibel di Luar Jam Kerja

Tidak perlu ribet saat mengikuti kelas. Kamu hanya butuh koneksi internet dan komitmen belajar intensif selama 4-12 bulan.

4. Portfolio dan Sertifikat

Melalui bootcamp ini, kamu dapat membangun portofolio dari tugas dan proyek yang didapatkan selama kelas. Selain itu, kamu juga dapat meningkatkan kredibilitas dengan sertifikat yang kamu dapatkan di setiap course.

5. Job Connector

Tak perlu khawatir menganggur setelah kelas. Pacmann akan membantu kamu mendapatkan pekerjaan melalui hiring partner di program Job Preparation Program.

6. Pilihan Metode Pembayaran yang Fleksibel

Metode pembayarannya pun tidak ribet. Kamu bisa investasi belajar dengan cicilan bulanan hingga 12 bulan dari mitra pembiayaan Pacmann, seperti Danacita.

Simak estimasi cicilannya di sini!

Itu dia perbedaan antara Data Engineer dan Machine Learning Engineer. Meskipun peran keduanya berbeda, kerja sama antara Data Engineer dan Machine Learning Engineer sangat penting untuk menciptakan solusi berbasis data yang berhasil. Singkatnya Data engineer mempersiapkan data yang diperlukan oleh Machine Learning Engineer untuk melatih dan mengembangkan model, sehingga keduanya saling melengkapi dalam rangkaian proses analisis data yang komprehensif.