Catat 4 Roadmap Data Engineer
Salah satu dari beberapa jenis profesi praktisi data yang cukup dibutuhkan oleh banyak perusahaan yang memegang penuh suatu proses pengolahan data milik perusahaan, nah profesi ini adalah Data engineer. Pada saat ini seorang data engineer memiliki tugas yang bisa dikatakan cukup penting yaitu bisa membangun sebuah infrastruktur data yang nantinya bisa diakses oleh tim data lain dan juga bisa diakses oleh pihak lain yang ada di dalam perusahaan. Itulah alasan mengapa seorang data engineer memerlukan suatu skill khusus yang berbeda dengan praktisi data lainnya.
Maka dari itu jika kalian ingin menjadi seorang data engineer haruslah memiliki basic pembelajaran terlebih dahulu. Untuk bisa memudahkan kalian memilih metode pembelajaran jenis apa, kalian memerlukan sebuah roadmap yang jelas untuk bisa membimbing kalian mencapai goals kalian sendiri. Nah, pada artikel kali ini kita akan membahas roadmap tersebut secara singkat dan jelas jadi simak terus ya artikel berikut ini!
1. Pahami dan Pelajari Bahasa Pemrograman
Hal yang pertama dan penting untuk kalian yang ingin memulai karir sebagai seorang data engineer adalah memahami dan mempelajari bahasa pemrograman. Bahasa pemrograman yang dibutuhkan biasanya adalah Python, Scala, Java, R, dan SQL. Python dan R sendiri adalah bahasa pemrograman yang cukup umum digunakan di dalam pengembangan situs web, system scripting, sampai manajemen data. Dalam Python dan R ini juga memiliki banyak sekali library yang bisa kalian gunakan untuk mengolah data salah satu library yang cukup populer adalah Pandas dan juga Numpy.
Untuk scala dan java sendiri biasanya digunakan untuk pemrosesan data tingkat lanjut dengan memiliki performa yang lebih maksimal dibandingkan Python dan R, karena kedua bahasa ini digunakan untuk membangun sebuah sistem big data tools seperti apache spark dan juga kafka yang dibuat dengan menggunakan scala dan juga hadoop. Tidak hanya itu, kalian juga harus mempelajari SQL yang biasa digunakan untuk mengelola database.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Menguasai Teknik Data Processing
Data processing sendiri adalah suatu proses yang bisa mengubah sebuah data mentah menjadi bentuk data yang bisa dianalisis. Tools yang biasa dipakai untuk melakukan data processing ini adalah Apache Spark. Kalian juga bisa memulai mempelajari teknik data processing ini dengan mengetahui terlebih dahulu asal data, melakukan pemrosesan lebih lanjut, dan hasil dari pemrosesan ini akan disimpan di dalam sebuah database.
3. Mempelajari Cloud Computing
Memiliki efektivitas di dalam suatu penyimpanan big data menjadi salah satu hal yang cukup penting dan juga sangat krusial untuk sebuah perusahaan, maka dari itu seorang data engineer haruslah mampu memahami dan juga menguasai platform cloud computing. Memiliki skill cloud computing memiliki sebuah keuntungan yaitu dapat memusatkan kekuatan pemrosesan dan juga memungkinkan perusahaan menyimpan data dalam jumlah yang tidak terbatas. Platform cloud computing yang cukup populer di kalangan praktisi data adalah Amazon Web Service, Microsoft Azure, dan juga Google Cloud Platform.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
4. Terus Update & Updgrade
Tidak dapat kita pungkiri bahwa data engineering adalah bidang yang cukup luas dan akan terus berubah dari waktu ke waktu. Maka dari itu, kalian harus terus mengikuti tren yang berkembang di bidang data. Ada beberapa cara yang bisa kalian lakukan untuk mengikuti perkembangan di bidang data, kalian bisa memulai dari mengikuti webinar, menonton youtube, bergabung dengan forum data engineer, dan lain sebagainya.
Gimana sahabat DQ? Kamu bisa belajar lebih lanjut terkait data science dan rangkaian skillset untuk menjadi praktisi data. DQLab merupakan salah satu situs belajar online yang tepat kamu pilih terutama jika kamu adalah seorang pemula atau profesional yang ingin beralih profesi sebagai praktisi data. Karena pembelajaran DQLab berfokus dengan pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti python dan R.
Selain itu juga merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasikan fitur ChatGPT. DQLab juga menerapkan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome Based yang dirancang ramah untuk pemula. Sehingga membuat kamu terlatih berdasarkan trial and error.
Yuk, langsung saja sign up sekarang mudah banget kok caranya cukup ke DQLab.id lalu pilih menu learn. Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago machine learning bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!