Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Bangun Rencana Belajar dengan Roadmap Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 17-September-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-jumat-04-2023-09-16-085044_x_Thumbnail800.jpg

Roadmap untuk seorang Data Engineer adalah rencana langkah-langkah yang perlu diambil untuk mengembangkan keterampilan dan pengetahuan dalam membangun, mengelola, dan mengoptimalkan infrastruktur data. Seorang Data Engineer bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan memelihara sistem yang memungkinkan pengumpulan, penyimpanan, dan pemrosesan data dalam skala besar.


Roadmap Data Engineer sangat penting bagi seorang pemula yang awam terhadap dunia data karena roadmap ini membantu mereka merencanakan langkah-langkah yang harus diambil untuk mengembangkan keterampilan dan pengetahuan yang diperlukan dalam peran tersebut.


Seorang pemula seringkali dapat merasa kewalahan dengan banyaknya informasi dan teknologi yang terkait dengan Data Engineering. Dengan adanya Roadmap Data Engineer, hal ini dapat memberikan panduan yang jelas tentang langkah-langkah yang perlu diambil, yang membantu menghindari perasaan bingung dan tersesat.


Roadmap yang baik akan mencakup keterampilan dan konsep yang paling relevan dengan peran Data Engineering. Ini memastikan bahwa pemula menghabiskan waktu mereka dengan baik untuk mengembangkan keterampilan yang akan membantu mereka berhasil dalam karir mereka.


Nah, kira-kira apa saja sih roadmap data engineer yang berkaitan dengan skill yang akan mereka dapatkan nanti? Simak selengkapnya dan jangan skip artikel ini yuk sahabat DQLab!


1. Dasar-dasar Teknologi dan Konsep Data

Dalam roadmap seorang data engineer, pemahaman dasar tentang teknologi dan konsep data sangat penting. Data adalah informasi yang dihasilkan atau dikumpulkan dari berbagai sumber. Data dapat bersifat terstruktur (seperti data dalam basis data relasional) atau tak terstruktur (seperti teks, gambar, atau audio).


Selain itu, memahami konsep basis data relasional, tabel, baris (row), kolom (column), dan kunci asing (foreign key) dan mengetahui cara membuat, mengambil, memperbarui, dan menghapus data dari basis data menggunakan SQL merupakan dua hal yang perlu dipelajari pula karena masih berhubungan dengan konsep data dalam data engineer.

Data Engineer

Sumber Gambar: Guru99


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Pemahaman Kuat tentang Basis Data

Pemahaman yang kuat tentang basis data (database) adalah salah satu komponen kunci dalam roadmap seorang Data Engineer. Basis data adalah tempat di mana data disimpan, dikelola, dan diakses. Pemahaman yang kuat tentang basis data meliputi beberapa aspek penting:

Data Engineer

Sumber Gambar: Flexsin


Jenis-Jenis Basis Data:

  • Pemahaman tentang berbagai jenis basis data, termasuk basis data relasional (SQL), basis data NoSQL, basis data kolomar, basis data berorientasi dokumen, basis data grafis, dan lainnya.

  • Pengetahuan tentang perbedaan antara jenis-jenis basis data ini dan kapan harus menggunakan jenis yang sesuai dengan tugas tertentu.


Basis Data Relasional (SQL):

  • Memahami struktur data dalam tabel dengan baris dan kolom.

  • Penggunaan bahasa SQL untuk mengambil, memperbarui, dan menghapus data dari basis data.

  • Merancang skema basis data yang efisien dan normalisasi data.

  • Pengetahuan tentang indeks, kunci asing (foreign keys), dan keamanan akses.


Basis Data NoSQL:

  • Memahami berbagai model data NoSQL, seperti dokumen, kolom, grafik, dan basis data key-value.

  • Pengetahuan tentang cara memodelkan dan mengakses data dalam basis data NoSQL.

  • Contoh: MongoDB, Cassandra, Redis, Neo4j.


3. Teknologi Penyimpanan Data

Teknologi penyimpanan data adalah salah satu komponen penting dalam roadmap seorang Data Engineer. Ini karena seorang Data Engineer bertanggung jawab untuk mengelola dan menyimpan data dalam berbagai format dan skala. Berikut adalah beberapa teknologi penyimpanan data yang sebaiknya termasuk dalam roadmap seorang Data Engineer:


RDBMS (Relational Database Management Systems):

  • Contoh: MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server.

  • Memahami cara merancang, mengelola, dan mengoptimalkan basis data relasional.

  • Mengetahui bahasa SQL untuk mengambil, memperbarui, dan menghapus data.


NoSQL Databases:

  • Contoh: MongoDB, Cassandra, Redis, Amazon DynamoDB.

  • Memahami konsep dan jenis-jenis basis data NoSQL.

  • Menggunakan basis data NoSQL untuk skenario yang sesuai, seperti data yang sangat terdistribusi atau semi-struktural.


Data Warehouses:

  • Contoh: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake.

  • Memahami peran data warehouse dalam analisis data.

  • Mampu merancang dan mengoptimalkan skema data warehouse.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


4. Data Streaming

Data streaming adalah proses mengirim, menerima, dan mengelola data dalam aliran kontinu atau real-time. Ini berbeda dengan pengolahan data batch, di mana data diambil dan diproses dalam sejumlah besar pada interval tertentu. Dalam data streaming, data diproduksi atau masuk ke sistem secara berkelanjutan dan diproses segera setelah tersedia, seringkali dalam hitungan detik atau milidetik. 


Data Engineer

Sumber Gambar: Confluent Documentation


Beberapa alat dan platform populer untuk pengelolaan dan pemrosesan data streaming termasuk Apache Kafka, Apache Flink, Apache Spark Streaming, AWS Kinesis, dan Google Cloud Dataflow. Data streaming digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk pemantauan sistem real-time, analisis keuangan, deteksi anomali, analisis log, analisis perilaku pengguna, dan banyak lagi.


Roadmap data engineer sangatlah penting teruntuk kamu yang ingin mengejar karir sebagai seorang data engineer. Jika kalian bingung harus belajar dari mana terutama tidak memiliki latar belakang IT, maka tidak perlu khawatir.


DQLab bisa menjadi pilihan terbaik kalian untuk memperdalam skill yang dibutuhkan data engineer. Mengapa harus DQLab?

  • Tersedia modul gratis yang bisa diakses sehingga kalian memiliki gambaran struktur modul pembelajaran yang dirancang.

  • Tidak hanya menyediakan pembelajaran bahasa pemrograman Python, DQLab juga dilengkapi pembelajaran R, SQL, dan Excel.

  • Modul pembelajaran disusun sistematis dengan dimulai dari teori atau konsep sampai praktik.

  • Dilengkapi dengan studi kasus beragam industri sehingga kalian terlatih mengaplikasikan data science dimanapun.

  • Tidak perlu install aplikasi coding, karena DQLab menyediakan Live Code Editor yang memudahkan pemula untuk memahami data science.

  • Adanya komunitas dan mentor berpengalaman yang akan membantu kalian ketika kesulitan selama proses belajar.


Bahkan modulnya sudah diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Wah, tunggu apa lagi nih? Dengan keunggulan di atas, kalian akan siap menjadi praktisi data profesional. Yuk, segera berlangganan dan mulai perdalam pemahaman di bidang data. Sahabat DQ tinggal Sign Up di website!


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login