Gak Perlu Bingung! Ini Roadmap Belajar Data Engineer

Data engineer merupakan salah satu praktisi data yang banyak dicari dan dibutuhkan oleh perusahaan karena menjadi akar dari proses pengolahan data. Inilah mengapa untuk menjadi data engineer diperlukan sejumlah skill khusus yang berbeda dengan data talent lainnya. Akan sangat membingungkan jika kalian tidak memulai dari pondasi yang kuat dan langsung belajar skill tingkat menengah. Lantas bagaimana roadmap belajar data engineer? Simak pembahasan berikut ini!

1. Dasar Bahasa Pemrograman

Menjadi data engineer secara umum bertanggung jawab untuk membuat infrastruktur agar data memiliki tatanan yang rapi dan mudah diakses. Oleh karena itu, penting bagi kalian untuk memiliki dasar pemrograman yang kuat. Dua bahasa pemrograman yang setidaknya perlu kalian kuasai adalah Python dan SQL.

Python adalah bahasa pemrograman yang portabel, interaktif, dan object oriented. Bahasa pemrograman open source ini bisa dijalankan di berbagai macam sistem seperti Linux, macOS, Windows, dan lain sebagianya. Tak hanya mudah digunakan, Python juga memiliki banyak library yang bisa digunakan oleh programmer, data engineer, data scientist. Library Python adalah kumpulan modul berisi kode yang bisa digunakan berulang kali dalam program yang berbeda. Kehadiran library Python ini bisa membantu untuk mempermudah pekerjaan karena lebih efektif dan efisien saat memerlukan kode untuk suatu project.

Dikarenakan data engineer bersinggungan dengan big data, maka diperlukan bahasa pemrograman yang mudah digunakan untuk mengatur data dalam skala besar. Bahasa tersebut salah satunya adalah SQL. SQL (Structured Query Language) merupakan bahasa pemrograman yang digunakan dalam mengakses data. Dengan SQL, kalian bisa mengakses, mengambil data, menjalankan query, maupun menghapus data dalam database. 

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Matematika dan Statistika

Data engineer memiliki tugas mengatur data agar dapat digunakan oleh praktisi data lainnya seperti data analyst dan data scientist. Oleh karena itu, penting bagi data engineer untuk memiliki pemahaman statistika dan matematika agar setidaknya memahami data yang diolah, karakteristik sebaran data, jenis data yang dibutuhkan, dan logika matematika untuk menyelesaikan permasalahan menggunakan data yang dibutuhkan. Ini membantu data engineer untuk memiliki gambaran data yang dibutuhkan oleh praktisi data lainnya. 

Statistika juga penting bagi data engineer untuk memahami kebutuhan data scientist. Karena data scientist banyak bekerja dengan pemodelan, prediksi, dan melihat trend atau pola, setidaknya data engineering memiliki dasar statistika yang kuat untuk dapat melihat secara mendasar kondisi data. Apakah data yang dikumpulkan cukup membantu data scientist mencapai tujuan tersebut, atau masih dibutuhkan data lain.

3. Database Management System

Database management system atau biasa disingkat DBMS adalah sistem software yang digunakan untuk menyimpan, mengatur, dan memastikan data-data tersebut tersimpan dengan aman. Dengan DBMS, user bisa membuat, membaca, memperbarui, dan menghapus data yang ada di database.

Sebagai seseorang yang membangun infrastruktur data, tentu memiliki pemahaman berkaitan dengan ini cukup penting agar arsitektur data yang kalian punya sesuai dengan kebutuhan. Jika management system yang dibangun tidak sesuai kebutuhan, tentunya justru mempersulit pihak yang bersangkutan untuk dapat mengakses data tersebut.

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Data Warehouse dan Data Pipeline

Data pipeline bisa didefinisikan sebagai langkah atau urutan pemrosesan data yang dilakukan menggunakan software khusus. Pipeline akan membantu menentukan apa, bagaimana, dan di mana data-data akan dikumpulkan. Proses ekstraksi, transformasi, validasi, dan kombinasi data dilakukan secara otomatis menggunakan pipeline.

Nantinya akan dilakukan visualisasi dan analisis lebih lanjut. Sedangkan data warehouse adalah sekumpulan data yang mampu meningkatkan akses menuju suatu informasi, mempercepat query-response times, serta memungkinkan suatu perusahaan memperoleh wawasan mendalam dari big data. 

5. Cloud Computing

Cloud computing adalah penyimpanan data dan pemrosesan data yang menggunakan infrastruktur jaringan internet. Cloud computing memungkinkan data engineer untuk menyimpan dan memproses data besar dengan lebih efisien dan cepat daripada menggunakan sistem lokal.

Cloud computing sudah banyak dipakai oleh berbagai perusahaan untuk meningkatkan produktivitas dan storage berkapasitas besar tanpa harus mengeluarkan biaya lebih besar untuk membeli hardware, software, maupun pemeliharaan sistem. Cloud computing berbeda dengan server konvensional yang memaksa perusahaan mengeluarkan sejumlah dana besar untuk membeli server, router, dan mempekerjakan SDM untuk memelihara storage dan infrastruktur.

Kalian tertarik untuk berkarir menjadi data engineer? Jika masih bingung, kalian bisa loh mempelajari lebih lanjut masing-masing skill yang disebutkan tersebut di 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 menggunakan Python!