4 Hal Unik dalam Roadmap Menjadi Data Engineer
Menjadi seorang Data Engineer adalah tantangan menarik dan menyenangkan. Posisi Data Engineer tidak hanya mementingkan pemahaman akan teori, namun di posisi ini akan memerlukan kombinasi dari keterampilan teknis dan pemahaman bisnis yang mendalam. Sementara banyak dari kita sudah tahu tentang langkah-langkah umum dalam roadmap Data Engineer.
Roadmap Data Engineer merupakan rencana atau panduan yang merinci langkah-langkah yang harus diambil agar bisa menjadi seorang Data Engineer yang kompeten. Roadmap ini akan mencakup serangkaian skill, pengetahuan, serta pengalaman yang harus dikembangkan dalam rentang waktu tertentu.
Dengan begitu, orang yang tertarik menjadi Data Engineer bisa memahami perjalanan yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan karirnya.
Dalam artikel ini akan diungkapkan mengenai 4 hal unik yang harus diketahui mengenai Roadmap Data Engineer. Simak pembahasannya, yuk!
1. Keterampilan Matematika Penting, Tapi Bukan yang Paling Inti
Salah satu aspek yang sering diabaikan dalam roadmap Data Engineer adalah pentingnya keterampilan matematika. Namun, meskipun pemahaman akan statistik dan matematika cukup penting, tidak semua Data Engineer harus menjadi ahli matematika.
Sebagian besar pekerjaan sehari-hari melibatkan pemrosesan data, manajemen workflow, serta penggunaan alat-alat teknis. Jadi, jika kamu tertarik menjadi Data Engineer namun kurang akan ilmu matematika, itu bukanlah masalah besar.
Jangan biarkan rasa takut terhadap matematika menghalangimu untuk mencapai karir impian mu. Kamu bisa meningkatkan skill matematika seiring berjalannya waktu.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Kemampuan Mengolah Data “Berantakan”
Data Engineer akan menemui berbagai jenis data dalam pekerjaannya, termasuk data yang kotor dan berantakan. Banyak data dalam dunia nyata yang cenderung "tidak bersih," misalnya data yang tidak terstruktur, duplikat, atau mengandung kecacatan.
Sebagai seorang Data Engineer, kita harus memastikan bahwa hasil akhirnya berupa data bersih yang siap dianalisis. Sehingga kita harus memiliki skill dalam membersihkan, memperbaiki, serta mentransformasi data ini menjadi bentuk yang dapat digunakan oleh tim analisis.
Kemampuan ini menjadi kunci untuk menghasilkan insight yang berharga dari data, sekalipun data tersebut awalnya berupa data yang berantakan.
3. Pentingnya Keamanan Data
Data Engineer kerap kali akan bekerja dengan data yang sangat sensitif. Sehingga, Data Engineer setidaknya juga harus memahami tentang keamanan data yang paling dasar. Misalnya bagaimana cara melindungi data dari ancaman keamanan, termasuk enkripsi data dan pengaturan kontrol akses yang tepat.
Pencurian yang terjadi saat ini, tidak hanya mencuri uang atau benda-benda berharga saja, namun data pun tidak luput dari kejahatan pencurian. Sebenarnya hal ini bisa terjadi karena data juga menjadi harta yang berharga bagi sebuah perusahaan.
Oleh karena itu, keamanan data adalah tanggung jawab yang serius dalam peran Data Engineer dan harus selalu menjadi prioritas.
4. Kolaborasi Antar Tim
Data Engineer bukanlah pekerjaan yang terisolasi atau hanya bisa dikerjakan secara individu saja. Dalam prakteknya, Data Engineer kerap kali akan bekerja sama dengan berbagai tim dalam organisasi, termasuk Data Scientist, Data Analyst, serta tim teknis lainnya.
Kemampuan untuk berkomunikasi dengan baik, memahami kebutuhan tim lain, dan berkolaborasi adalah keterampilan yang sangat penting. Data Engineer bisa menjadi penghubung yang memungkinkan tim untuk mengakses dan menggunakan data dengan efisien.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Dalam perjalanan menjadi seorang Data Engineer, penting untuk diingat bahwa jalan yang harus ditempuh oleh setiap orang, tidaklah harus sama persis. Kamu dapat menyesuaikan roadmap terbaik sesuai dengan minat dan kekuatan yang kamu miliki.
Yang paling penting adalah selalu terbuka untuk pembelajaran, adaptasi, dan penyesuaian dengan perkembangan teknologi yang cepat. Kamu bisa mulai perjalanan sebagai Data Engineer dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri