3.3 TRIPLE THE SALE!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp130K!

0 Hari 0 Jam 7 Menit 5 Detik

4 Cara Untuk Jadi Data Engineer di Tahun 2024

Belajar Data Science di Rumah 19-Desember-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-jumat-04-2023-12-18-141545_x_Thumbnail800.jpg

Data engineering adalah bidang yang berkembang pesat di garis depan revolusi database dan memainkan peran penting dalam mengubah data mentah menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti. Ketika perusahaan semakin menyadari pentingnya memanfaatkan data untuk pengambilan keputusan yang tepat, permintaan dan rekrutmen data engineer yang terampil juga akan terus meningkat.


Menjadi seorang data engineer adalah perjalanan mengasyikkan yang membutuhkan kombinasi pendidikan, pengalaman langsung, pembelajaran berkelanjutan, dan komunikasi yang efektif. Ada banyak cara untuk menjadi data engineer. Namun, tidak semua orang cocok dengan cara-cara yang sudah diterapkan oleh orang lain. Namun, seorang calon data engineer harus dituntut untuk siap menguasai keahlian data engineering guna berkontribusi pada dunia pengambilan keputusan berbasis data yang terus berkembang.


Jika kamu bercita-cita menjadi data engineer, berikut DQLab jabarkan empat langkah penting untuk memandu roadmap data engineer kamu. Penasaran? Yuk catat setiap poinnya!


1. Pendidikan

Memiliki basic pendidikan yang kuat adalah langkah pertama untuk menjadi seorang data engineer. Biasanya seorang data engineer memiliki background ilmu komputer, teknologi informasi, atau bidang terkait. Calon data engineer harus fokus pada penguasaan bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau Scala, karena bahasa tersebut biasa digunakan dalam tugas data engineering. Selain itu, menguasai SQL untuk manajemen database sangatlah penting.

Data Engineer


Selain dari sisi tools, calon data engineer harus memiliki pemahaman yang kuat tentang struktur data dasar, algoritma, dan komputasi terdistribusi. Banyak data engineer yang mengejar pendidikan formal melalui program bachelor, kursus online, atau sertifikasi di bidang data.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Hands-on Experience dengan Tools

Data engineering melibatkan project dengan berbagai tools dan teknologi untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data secara efisien. Seorang calon data engineer harus terbiasa dengan komponen-komponen utama data engineering, seperti framework big data, data warehouse, ETL tools, dan sistem manajemen database.


3. Pembelajaran Berkelanjutan

Data engineering bersifat dinamis, dengan tools dan teknologi baru yang muncul secara berkala. Seorang data engineer harus up to date. Artinya, role ini harus terus mengikuti tren industri dengan terlibat dalam pembelajaran berkelanjutan.


Misalnya dengan cara menghadiri konferensi, webinar, workshop,  dan berpartisipasi aktif dalam komunitas online. Platform seperti LinkedIn, GitHub, dan Stack Overflow adalah resource yang bagus untuk membangun jaringan dan terus mengikuti perkembangan terkini terkait data engineering.

Data Engineer


Selain itu, seorang calon data engineer harus mulai mempertimbangkan untuk mendapatkan sertifikasi yang relevan, seperti Google Cloud Professional Data Engineer atau AWS Certified Big Data - Speciality untuk memvalidasi keterampilan dan meningkatkan daya jual.


4. Keterampilan Kolaborasi dan Komunikasi

Kolaborasi dan komunikasi yang efektif sering kali diabaikan, padahal keterampilan ini penting bagi teknisi data. Sebagai data engineer, kita akan bekerja sama dengan data scientist, data analyst, dan stakeholders lainnya untuk memahami kebutuhan mereka dan memberikan solusi.


Selain keterampilan teknis, seorang calon data engineer harus mengembangkan kemampuan untuk menyampaikan konsep teknis kepada audiens non-teknis dan berkolaborasi dengan lancar dalam tim lintas fungsi.

Data Engineer


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Yuk bekali diri kamu dengan berbagai skill data engineer sebelum terjun ke industri data bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python berikut untuk informasi lebih lengkapnya!


Penulis: Galuh Nurvinda K


Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :