4 Skill Kunci untuk Menjadi Data Engineer
Di era digital yang dipenuhi dengan data seperti saat ini, peran seorang data engineer menjadi semakin krusial. Mereka memiliki tanggung jawab utama dalam manajemen, transformasi, dan analisis data agar dapat dimanfaatkan secara efektif oleh organisasi. Untuk berhasil dalam peran ini, seorang data engineer harus memiliki sejumlah keterampilan yang dapat membantu mereka untuk menghadapi tantangan yang kompleks yang muncul dalam pengelolaan data.
Dengan keterampilan yang dimiliki, seorang data engineer dapat memberikan kontribusi yang sangat berharga bagi organisasi dalam mengoptimalkan penggunaan data mereka. Dengan memastikan bahwa data tersedia, terkelola, dan dianalisis dengan baik, data engineer membantu organisasi dalam mengambil keputusan yang lebih baik dan lebih terinformasi.
Hal ini dapat berdampak langsung pada efisiensi operasional, pengembangan produk dan layanan yang lebih baik, penemuan peluang baru, serta peningkatan keunggulan kompetitif.
Berikut adalah empat macam-macam skill yang sangat diperlukan untuk menjadi data engineer, khususnya bagi para beginner. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Keterampilan Pemrograman
Keterampilan pemrograman yang kuat adalah salah satu pondasi utama bagi seorang Data Engineer. Mereka perlu memiliki pemahaman mendalam tentang bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau Scala. Python sering menjadi pilihan utama karena kemampuannya dalam analisis data dan ekosistemnya yang kaya dengan perpustakaan seperti Pandas dan NumPy.
Java dan Scala juga penting, terutama dalam konteks pengembangan aplikasi data yang bersifat distribusi. Dengan keterampilan pemrograman yang solid, seorang Data Engineer dapat membuat skrip dan program yang efisien untuk mengelola dan menganalisis data.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Keterampilan Basis Data dan SQL
Keterampilan dalam basis data dan SQL (Structured Query Language) merupakan hal yang sangat penting bagi seorang Data Engineer. Mereka harus dapat berinteraksi dengan berbagai jenis basis data, baik relasional maupun non-relasional, seperti PostgreSQL, MySQL, MongoDB, atau Cassandra.
Pengetahuan mendalam tentang SQL membantu mereka untuk menulis query yang kompleks untuk mengambil, memanipulasi, dan menyimpan data. Kemampuan untuk merancang skema database yang efisien juga merupakan bagian dari keterampilan ini.
3. Keterampilan Big Data
Dengan pertumbuhan data yang pesat, keterampilan dalam mengelola Big Data menjadi semakin penting. Apache Spark dan Hadoop adalah dua alat utama dalam ekosistem Big Data yang harus dikuasai oleh seorang Data Engineer. Apache Spark adalah platform pengolahan data yang cepat dan serbaguna, sementara Hadoop adalah kerangka kerja yang digunakan untuk menyimpan dan mengolah data dalam skala besar.
Dengan menguasai keterampilan ini, seorang Data Engineer dapat merancang dan mengimplementasikan solusi untuk analisis data yang kompleks.
4. Keterampilan Alat Integrasi dan Orkestrasi
Keterampilan dalam alat integrasi dan orkestrasi seperti Apache NiFi dan Apache Airflow sangat penting dalam mengatur aliran data dalam suatu sistem. Data Engineer perlu memiliki kemampuan untuk merancang dan mengimplementasikan alur kerja yang kompleks untuk memastikan data dapat mengalir secara efisien dari satu sistem ke sistem lainnya. Mereka juga harus dapat memonitor dan mengelola alur kerja tersebut untuk memastikan keandalan dan ketersediaan data.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Dengan menguasai keempat macam-macam skill ini, seorang Data Engineer dapat menjadi aset berharga bagi organisasi atau perusahaan mereka. Kemampuan untuk mengelola, menganalisis, dan memahami data akan memungkinkan mereka untuk membuat keputusan yang lebih baik dan memberikan nilai tambah yang signifikan bagi bisnis.
Dalam dunia yang terus berubah dan dipenuhi dengan data, keterampilan ini merupakan kunci untuk kesuksesan sebagai seorang Data Engineer.
Yuk tingkatkan skill pengelolaan data kamu DQLab dan siapkan diri untuk terjun ke dunia kerja! 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, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis: Galuh Nurvinda K