Ingin Menjadi Data Engineer? Intip 3 Cara Jitu versi DQLab

Mungkin sebagian dari kamu sudah mengetahui apa itu data engineer, tapi ada baiknya sebelum kita mengenal cara menjadi data engineer di tahun 2021. Kami akan mengulas sedikit mengenai apa itu data engineer dan perbedaannya dengan data scientist. Jadi, data engineer adalah orang menyiapkan infrastruktur "big data" untuk dianalisis oleh data scientist, dengan cara merancang, membangun, dan mengintegrasikan data dari beberapa sumber data dan mengelola data. Jika data scientist bertugas untuk mengembangkan solusi, sementara data engineering membuat sistem untuk menerapkannya. Tapi, keduanya sangat penting. Tanpa adanya data scientist data engineer tidak akan memiliki apa-apa untuk dikerjakan. Demikian pula, tanpa data engineer, pekerjaan ilmuwan data tidak akan memiliki nilai apa pun. Dari memecahkan masalah bisnis hingga mengubah kode menjadi proyek.

Karena perannya yang sama pentingnya dengan data scientist, data engineer juga sangat diperlukan untuk perusahaan atau instansi pemerintahan. Kamu tak perlu khawatir karena untuk berkarir di bidang ini tidak perlu memiliki background Oleh karena itu, untuk menjadi data engineer kamu harus paham kemampuan dan konsep apa saja yang harus dimiliki. 

Untuk itu, artikel ini akan menemani kamu untuk memahami cara menjadi data engineer di tahun 2021. Jadi, selamat membaca !

1. Algoritma dan Struktur Data

Algoritma merupakan serangkaian perintah atau instruksi yang harus dilakukan untuk melakukan tindakan dalam urutan tertentu dan sistematis, dan biasanya algoritma tidak bergantung pada bahasa pemrograman. Sementara struktur data adalah cara untuk memanajemen data lebih baik, ketika berurusan dengan data, kamu harus menyimpan data secara efisien agar dapat diakses dengan mudah. Struktur data memiliki tipe data yang berbeda, beberapa diantaranya adalah array, heap, binary tree, graph, queue, dan matrix.

Dalam struktur data, kamu akan menggunakan algoritma untuk beberapa tugas berikut:

• Menemukan semua item dalam database

• Menyisipkan item ke dalam database

• Mengurutkan item tertentu

• Menghapus item

Itu adalah konsep dasar data engineer. Jadi, kamu harus meluangkan waktu lebih untuk belajar menguasai kedua hal ini.

Baca juga : Awali Kursus Data Science Gratis Di Era Pandemi Bersama DQLab

2. Bahasa Pemrograman dan Big Data Tools

Python merupakan bahasa pemrograman yang direkomendasikan untuk kamu pelajari karena serbaguna dan memiliki penggemar yang cukup banyak sehingga jika kamu mengalami kesulitan banyak referensi untuk memecahkan kendala yang kamu hadapi. Selain itu kamu dapat menemukan beberapa library python yang dapat membantu pekerjaanmu. Meskipun begitu, Java dan Scala juga sama pentingnya untuk kamu pelajari. Itu, karena sebagian besar alat penyimpanan data dibuat dengan bahasa ini seperti tools-tools big data. Masing-masing bahasa ini memiliki kualitasnya. Scala cepat, Java sangat luas, dan Python sangat serbaguna.

Tak kalah penting, kamu juga harus mempelajari tools-tools big data seperti Hadoop, Spark dan Kafka. Hal ini dikarenakan salah satu tugas data engineer adalah melakukan data warehouse/database, dan karena ini pula kamu juga perlu menguasai SQL/noSQL, dan Apache Hive. Penggunaan tools juga tergantung pada ukuran tim, dan kompleksitas dari proyek yang akan kamu kerjakan di perusahaan.

3. Sistem Terdistribusi dan Cloud Platform

Untuk menjadi seorang data engineer, kamu harus belajar tentang klasterisasi data dan sistem terdistribusi. Sistem terdistribusi sendiri adalah sekumpulan komputer yang terhubung dalam satu jaringan yang sama. Sebagai contoh adalah sistem terdistribusi pada perbankan, ketika kamu melakukan transfer uang untuk keluarga kamu yang ada di kampung maka di waktu yang sama keluarga kamu dapat menerima uang yang telah kamu transfer tersebut. Sistem terdistribusi akan erat hubungannya dengan sistem komputasi awan atau cloud computing. Maka selanjutnya yang wajib kamu pahami adalah platform untuk penyimpanan data seperti AWS, Azure dan Google Cloud Platform, dan mengapa sistem terdistribusi dan cloud platform akan saling berkaitan ? karena cloud platform dapat mendistribusikan sistem file yang kemudian dapat disebarkan ke banyak harddisk atau mesin. Sehingga data yang dimiliki tidak tersimpan di satu perangkat saja, jadi apabila satu perangkat gagal memproses maka yang lainakan memproses secara otomatis. Hal ini tentu akan membantu data engineer dalam melakukan tugas-tugasnya. 

Baca juga : Kursus Data Science Jakarta: Tips Cermat Belajar Data Science bersama DQLab!

4. Yuk, TEMUKAN SUMBER DATA UNTUK BANGUN PORTFOLIO GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita