5 Jalur Roadmap Menjadi Data Engineer Andal
Belakangan ini, data engineer merupakan salah satu profesi yang sedang berkembang pesat dan dibutuhkan oleh berbagai industri teknologi. Berdasarkan laporan dari Linkedln mengemukakan bahwa Data Engineer masuk dalam deretan pekerjaan yang diidam-idamkan oleh Tech Companies seperti Meta, Amazon, Apple, Netflix maupun Google. Sedangkan hal yang sama juga terjadi pada data yang dikeluarkan oleh Interview Query pada tahun 2021 yang mana menunjukkan bahwa pekerjaan yang berhubungan dengan data science mulai beranjak naik. Adapun kenaikan yang terjadi sebesar 40 persen setiap tahunnya.
Berdasarkan tugasnya, data engineer bertanggung jawab dalam melakukan ekstraksi, transformasi, dan loading data serta melakukan pemeliharaan dan arsitektur basis data. Jika kamu memiliki keinginan untuk menjadi seorang data engineer maka kamu butuh panduan untuk menuju kesana. Salah satunya dengan roadmap data engineer sebagai panduannya. Roadmap data engineer merupakan salah satu jalan pintas agar pemula data bisa mendapatkan panduan khusus terkait apa saja yang biasanya dipelajari.
Sama halnya dengan profesi lainnya di dunia digital maka bagi pemula yang ingin terjun untuk menekuni data engineer perlu tuntunan alias roadmap sebagai petunjuk arah agar bisa selaras dengan kompetensi yang telah tersedia di industri. Apa saja roadmapnya? Yuk kita bahas lebih lanjut melalui artikel berikut sahabat DQLab!
1. Pahami Kualifikasi Data Engineer Pada Industri
Secara umum, perusahaan yang bergerak dalam bidang Tech Companies pastinya memberikan kualifikasi tertentu untuk menjadi seorang Data Engineer. Misalnya dari segi tingkat pendidikan, mereka biasanya mempersyaratkan bahwa kandidat Data Engineer haruslah berasal dari latar belakang ilmu seperti Data Science, Matematika, Statistika, Ilmu Komputer, Rekayasa Perangkat Lunak maupun bidang-bidang lain yang berhubungan dengan STEM.
Sebagian besar Data Engineer pada tingkat entry-level biasanya memiliki gelar pendidikan sarjana. Namun, mengingat keahlian yang sangat spesifik dan perusahaan perlu mendapatkan kandidat yang all packages untuk melakukan tugas-tugasnya maka pendidikan tidak lagi menjadi faktor utama dalam melakukan penyaringan kandidat. Lalu bagaimana dengan kandidat yang berasal dari non-IT? Apakah masih ada kesempatan untuk menjadi seorang data engineer? Jawabannya bisa.
Sekarang ini, sebagian besar mereka yang jurusannya bukan IT memilih untuk mengikuti kursus sebagai langkah dalam meningkatkan kompetensi mereka dalam bidang data engineer. Opsi ini dipilih atas dua kemungkinan. Pertama, mereka adalah seorang fresh graduate yang ingin mendapatkan karirnya di bidang data, salah satunya menjadi seorang data engineer. Kedua, bisa jadi mereka sendiri adalah seorang experienced yang berencana untuk switch career. Kedua hal ini bisa jadi alasan mengapa mereka memilih untuk kursus guna meningkatkan skill dalam bidang data engineer.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Bangun Skill Data Engineer
Hal selanjutnya yang perlu kamu persiapkan untuk menjadi seorang data engineer adalah pastikan untuk tahu skill-skillnya. Sebagai calon DE pastinya dengan memahami skill berikut tentunya dapat menunjang pekerjaannya dalam bidang industri. Setiap harinya, mereka dituntut untuk menguasai skill tertentu secara mendetail dan komprehensif. Berikut adalah skill yang perlu dikuasai untuk menjadi seorang data engineer:
Manajemen basis data
Data Engineer menghabiskan sebagian besar dari basis data operasi harian mereka, baik untuk mengumpulkan, menyimpan, mentransfer, membersihkan, atau hanya berkonsultasi data. Oleh karena itu, Data Engineer harus memiliki pengetahuan yang baik tentang manajemen basis data. Hal ini berarti fasih dengan SQL (Structured Query Language), bahasa dasar untuk berinteraksi dengan basis data, dan memiliki keahlian dengan beberapa dialek SQL paling populer, termasuk MySQL, SQL Server, dan PostgreSQL.
Selain basis data relasional, Data Engineer harus terbiasa dengan basis data NoSQL (“Tidak hanya SQL”), yang dengan cepat menjadi sistem masuk untuk Big Data dan aplikasi waktu nyata. Oleh karena itu, meskipun jumlah mesin NoSQL terus meningkat, para Data Engineer setidaknya harus memahami perbedaan antara tipe database NoSQL dan kasus penggunaan untuk masing-masingnya.
Pelajari beberapa bahasa pemrograman
Seperti dalam peran ilmu data lainnya, coding adalah keterampilan wajib untuk insinyur data. Selain SQL, Data Engineer menggunakan bahasa pemrograman lain untuk berbagai tugas. Ada banyak bahasa pemrograman yang dapat digunakan dalam rekayasa data, tetapi Python tentunya merupakan salah satu pilihan terbaik.
Python adalah lingua franca dalam ilmu data, dan sangat cocok untuk mengeksekusi pekerjaan ETL dan menulis pipeline network pada data. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang kegunaan Python di pos terpisah.
Alasan lain untuk menggunakan Python adalah integrasinya yang hebat dengan alat dan kerangka kerja yang sangat penting dalam rekayasa data, seperti Apache Airflow dan Apache Spark. Banyak dari framework open-source ini berjalan di Java Virtual Machine. Jika perusahaan Anda bekerja dengan kerangka kerja ini, Anda mungkin juga perlu mempelajari Java atau Scala.
3. Belajar Bahasa SQL
Tidak hanya bahasa pemrograman Python, data engineer juga membutuhkan bahasa pemrograman lainnya yaitu SQL. SQL yang merupakan salah satu standar bahasa pemrograman untuk melakukan manajemen database dan melakukan berbagai operasi pada data didalamnya.
Adapun basic SQL yang perlu dikuasai antara lain menggabungkan data, filter data, agregasi data, dan memilih kumpulan yang berbeda untuk menjawab pertanyaan yang sesuai dengan data yang telah dikumpulkan. Operasi yang dipakai tergantung pada klausa apa yang ingin dioperasikan. Misalnya JOIN, HAVING BY, WHERE, SELECT, ORDER BY dan lain sebagainya.
4. Belajar Linux
Roadmap selanjutnya yaitu menguasai sistem Linux. Linux adalah keluarga sistem operasi mirip-Unix open-source yang didasarkan pada kernel Linux, sebuah kernel sistem operasi yang pertama kali dirilis pada 17 September 1991, oleh Linus Torvalds. Linux biasanya dikemas dalam distribusi Linux. Distribusi termasuk kernel Linux dan perangkat lunak dan pustaka sistem pendukung, banyak di antaranya disediakan oleh Proyek GNU.
Banyak distribusi Linux menggunakan kata "Linux" pada namanya, tetapi Free Software Foundation menggunakan nama "GNU/Linux" untuk menekankan pentingnya perangkat lunak GNU, yang menyebabkan beberapa kontroversi. Linux telah tumbuh menjadi kekuatan utama dalam komputasi - memberdayakan segalanya mulai dari New York Stock Exchange hingga ponsel, superkomputer, dan perangkat konsumen.
Alasan yang mendorong data engineer wajib untuk mempelajari Linux karena Linux diterapkan pada tools-tools yang berhubungan dengan operasi dan manajemen basis data. Misalnya tools yang biasanya dipakai dalam analisis seperti Apache Spark, Apache Hadoop maupun Kafka. Diantara sekian tools tersebut, sistem dasarnya menggunakan Linux sebagai operating systemnya. Linux dipilih karena didistribusikan ulang secara bebas dan siapapun dapat mendistribusikannya untuk keperluan apapun.
Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist
5. Belajar Struktur dan Algoritma Data
Terakhir, data engineer juga perlu memahami struktur dan algoritma data. Struktur data adalah cara penyimpanan, pengorganisasian, dan pengaturan data di dalam media penyimpanan komputer sehingga data tersebut dapat digunakan secara efisien. Sedangkan algoritma adalah sederetan langkah-langkah logis yang disusun secara sistematis untuk memecahkan suatu masalah. Dalam algoritma ini, secara umum dapat dibedakan menjadi beberapa struktur dasar yaitu Struktur Urut (Sequence), Struktur Pemilihan (Selection), dan Struktur Pengulangan (Repetition).
Nah, jadi gimana sahabat DQLab sudah punya gambaran kan tentang apa sih roadmap untuk menjadi seorang data engineer? Kalau kamu pengen tahu gambaran lengkap tentang roadmap lebih lanjut, DQLab sudah menyediakannya untuk kamu! Banyak bahasa pemrograman yang bisa kamu pelajari nih. Mulai dari R, Python, SQL dan pengaplikasian ilmu data science plus studi kasus real case industry.
Yuk, mulai belajar data science sekarang dengan isi form dibawah ini!
Penulis: Reyvan Maulid