4 Langkah jadi Menjadi Data Engineer Andal
Kebutuhan akan posisi Data Engineer tidak bisa diabaikan begitu saja. Data Engineering adalah proses untuk merancang dan membangun sistem untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data dalam skala besar. Banyak perusahaan yang mulai menyadari pentingnya data dalam proses pengambilan keputusan, sehingga mereka akan mengumpulkan data sebanyak-banyaknya. Tentunya hal ini lah yang kemudian membuat perusahaan membutuhkan orang dan teknologi yang tepat untuk bisa mempersiapkan data mentah hingga bisa digunakan untuk analisis oleh Data Analyst dan Data Scientist.
Sama seperti posisi praktisi data lainnya, untuk menjadi Data Engineer juga harus melewati beberapa tahapan. Dengan beberapa keterampilan dan pengetahuan yang tepat, Sahabat DQ bisa memulai atau meningkatkan karir di bidang data engineering. Biasanya mereka yang menjadi Data Engineer berasal dari background pendidikan Computer Science atau bidang lain yang terkait dengan hal tersebut. Namun dengan kemajuan zaman, background pendidikan bukan lagi hal yang begitu penting, selama kita memiliki skill dan pengetahuan yang tepat, maka kita akan memiliki kesempatan yang sama.
Ada beberapa langkah yang bisa dilakukan agar bisa menjadi Data Engineer. Apa saja sih? Yuk, simak pembahasannya!
1.Miliki Skill yang Dibutuhkan Oleh Data Engineer
Tahapan paling awal untuk bisa menjadi Data Engineer adalah kita harus memiliki skill yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pekerjaan data engineering. Beberapa skill tersebut seperti:
Coding. Kemampuan dalam coding akan sangat dibutuhkan oleh Data Engineer karena akan sangat susah untuk memproses data yang berukuran besar dengan bentuk yang beragam secara manual. Bahasa pemrograman yang umum digunakan seperti SQL, NoSQL, Python, Java, R, dan Scala.
Relational dan non-relational database. Pekerjaan seorang Data Engineer akan berkaitan erat dengan proses penyimpanan data, sehingga kemampuan untuk menggunakan database relational dan non relational akan sangat dibutuhkan.
ETL (Extract, Transform, & Load). ETL adalah proses dimana data yang ada di database dan sumber lainnya dipindahkan ke dalam satu repository, seperti data warehouse. Beberapa tools yang umum digunakan untuk ETL seperti Xplenty, Stitch, Alooma, dan Talend.
Data storage. Setiap data akan memiliki cara penyimpanan yang berbeda-beda, terutama jika kita sudah bekerja dengan big data. Data Engineer harus bisa merancang solusi untuk perusahaan. Misalnya menentukan kapan harus menggunakan data lake atau data warehouse.
Automation & scripting. Automation merupakan bagian penting ketika kita bekerja dengan big data untuk mengumpulkan banyak informasi. Data Engineer harus bisa membuat script untuk mengotomatiskan tugas yang berulang.
Machine Learning. Meskipun Machine Learning akan banyak digunakan oleh Data Scientist, namun tidak ada salahnya jika Data Engineer juga memahami seperti apa konsepnya.
Big Data. Big data sudah menjadi makanan sehari-hari seorang Data Engineer. Berapa tools yang sering digunakan seperti Hadoop, MongoDB, dan Kafka.
Computing Cloud. Perkembangan teknologi membuat data akan lebih sering disimpan di cloud dibandingkan di perangkat komputer, hal ini juga dipengaruhi oleh ukuran data yang sangat besar.
Baca juga : Deretan Skill Penting untuk Siap Jadi Data Engineer
2.Dapatkan Sertifikasi
Langkah selanjutnya yang harus dilakukan adalah mencari sertifikasi. Sertifikasi dapat memvalidasi keterampilan yang kita miliki, sehingga dapat meyakinkan para recruiter. Untuk mempersiapkan ujian sertifikasi dapat dilakukan dengan mengembangkan keterampilan dan pengetahuan yang kita miliki. Beberapa pilihan sertifikasi untuk Data Engineer meliputi Associate Big Data Engineer, Cloudera Certified Professional Data Engineer, IBM Certified Data Engineer, atau Google Cloud Certified Professional Data Engineer.
3. Bangun Portfolio Data Engineer
Selain sertifikasi, portofolio juga seringkali menjadi salah satu komponen yang memegang peranan penting dalam proses recruitment. Portfolio akan berisi kumpulan pekerjaan yang pernah dilakukan sebelumnya, sehingga recruiter dan user akan yakin untuk mempekerjakan kita. Beberapa platform gratis yang umum digunakan sebagai tempat menyimpan portofolio seperti GitHub atau LinkedIn. Kita bisa menambahkan project data engineering yang telah diselesaikan.
4. Mulai dengan Posisi Entry Level
Tidak semua Data Engineer memulai karirnya dengan mengerjakan data engineering. Untuk pemula di bidang data, biasanya akan memulai karir nya dari entry level seperti Business Intelligence atau Database Administrator. Ketika sudah mendapatkan pengalaman di posisi tersebut, baru lah mereka akan mulai beralih menjadi data architect, machine learning engineer, dll. Tentunya mereka harus memiliki skill yang memadai dan memenuhi persyaratan untuk menempati posisi tersebut.
Pekerjaan Data Engineer memang cukup berbeda dengan Data Analyst dan Data Scientist. Jika pada Data Analyst dan Data Scientist akan mengolah data yang sudah siap, maka Data Engineer lah orang yang bertugas untuk mempersiapkan data yang akan diolah oleh Data Analyst dan Data Scientist. Adanya tools dan bahasa pemrograman tentu bertujuan untuk mempermudah pekerjaan Data Engineer, mengingat seorang Data Engineer akan akrab dengan data yang berukuran besar.
Data Engineer bisa kamu jadikan sebagai salah satu tujuan karir mu mengingat kebutuhan akan profesi ini disebutkan akan terus mengalami kenaikan. Untuk bisa menjadi Data Engineer, kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab. Jika masih belum yakin untuk bergabung menjadi member premium, kamu juga bisa memanfaatkan free modul yang ada, yaitu modul “Introduction to Data Science with R” dan modul “Introduction to Data Science with Python”. Yuk, tunggu apa lagi, buruan daftar dan kejar impianmu untuk menjadi Data Engineer!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri