Bekal Sukses Menjajaki Roadmap Data Engineer

Adanya roadmap data engineer membantu kalian untuk memahami tahapan-tahapan yang bisa dipersiapkan agar bisa bekerja sebagai praktisi data profesional. Namun, tentu dalam setiap persiapan ini, sering terjadi demotivasi yang membuat kalian tidak semangat dan hilang arah, kan? Nah, dalam artikel ini akan diberikan empat tips sukses menapaki roadmap data engineer dan menjaga motivasi kalian untuk menjadi praktisi data profesional. Penasaran, langsung simak di bawah ini!

1. Penguasaan Bahasa Pemrograman

Penguasaan bahasa pemrograman, terutama bagi data engineer sangat membantu proses pengembangan skrip, aplikasi, dan algoritma yang digunakan dalam pemrosesan dan analisis data. Python dan Java adalah bahasa pemrograman yang umum digunakan karena keduanya bersifat fleksibel dan memiliki kinerja cukup baik untuk pemrosesan data berskala besar.

Python dengan ekosistemnya yang kaya, menyediakan library seperti Pandas, NumPy, dan TensorFlow untuk mendukung manipulasi dan analisis data secara efisien. Kalian juga perlu paham SQL untuk mempermudah proses mengambil, memperbarui, dan mengelola data dalam basis data relasional.

2. Kemampuan Pemrosesan dan Transformasi Data

Pemrosesan data melibatkan kemampuan untuk memanipulasi dan membersihkan data dari berbagai sumber. Tujuannya agar data tersebut dapat digunakan untuk analisis yang akurat. Penting juga untuk mahir menggunakan tools pemrosesan data seperti Apache Spark, agar tidak kesulitan menangani kompleksitas dan volume data yang terus berkembang.

Kalian juga perlu paham konsep ETL secara menyeluruh dan cara menggunakan tools Apache NiFi atau Apache Airflow untuk mengotomatisasi proses tersebut. Dengan ini, data engineer mampu membuat data pipelines yang efisien, memastikan data akurat dan relevan untuk kemudian diakses oleh berbagai pemangku kepentingan di perusahaan. 

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

3. Pengetahuan Cloud Computing

Cloud computing menyediakan akses terhadap sumber daya komputasi dan penyimpanan yang tak terbatas. Jadi, data engineer bisa mengelola dan memproses data dengan skalabilitas yang diperlukan. Pemahaman tentang platform cloud utama seperti AWS, Azure, atau Google Cloud juga perlu dimiliki karena banyak perusahaan yang beralih ke lingkungan cloud untuk menyimpan dan mengelola data mereka.

Selain itu, layanan cloud khusus Big Data seperti AWS EMR, Azure HDInsight, dan Google Cloud Dataproc bisa menjadi solusi untuk melakukan pemrosesan data berskala besar secara terdistribusi, mempercepat pengembangan dan implementasi.

Selain itu, cloud computing memungkinkan fleksibilitas yang tinggi jika terjadi perubahan kebutuhan bisnis dan memudahkan kolaborasi dengan tim dari mana saja. Jadi, dengan menguasai cloud computing, kalian dapat memberikan solusi yang adaptif, efisien, dan terukur, membantu perusahaan mengoptimalkan biaya dan meningkatkan kinerja pengelolaan data.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

4. Terlibat dalam Berbagai Proyek

Dengan terlibat dalam berbagai proyek, data engineer dapat menghadapi berbagai kasus, memperluas wawasan dan pengalaman mereka dalam pemrosesan dan pengelolaan data. Selain itu, terlibat dalam proyek-proyek ini juga memberikan kesempatan untuk berkomunikasi dengan berbagai stakeholder seperti analis data, ilmuwan data, dan tim manajemen. Hal ini tentunya juga mengasah keterampilan interpersonal dan kemampuan untuk bekerja dalam tim.

Nah, penjelasan di atas menyebutkan pentingnya untuk mempersiapkan diri sebagai data engineer. Persiapan kemampuan teknis yang matang akan membantu kalian menjadi data engineer profesional. Kalian bisa mempersiapkan diri perlahan melalui DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi.

Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan 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

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan kemampuan kalian agar menjadi data engineer handal! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya