Ini Ragam Multidisiplin yang Bakal Dikuasai Data Engineer

Dalam perkembangannya, roadmap data engineer kini tidak hanya menguasai satu jenis teknologi saja, tetapi mencakup berbagai alat dan platform yang terus berkembang. Dalam dunia Big Data dan cloud computing, seorang Data Engineer dituntut untuk familiar dengan berbagai framework seperti Apache Hadoop, Spark, serta Kafka, dan mengintegrasikan pipeline data di atas infrastruktur cloud seperti AWS, Google Cloud Platform, atau Azure.

Selain itu, mereka harus memahami berbagai jenis database baik SQL maupun NoSQL dan memiliki kemampuan untuk bekerja dengan streaming data serta sistem distributed computing.

Di era keberlimpahan data, peran Data Engineer semakin krusial dalam membangun infrastruktur data yang dapat mendukung bisnis dan teknologi modern. Tidak hanya berfokus pada pengelolaan data, Data Engineer juga dituntut untuk menguasai berbagai disiplin ilmu agar dapat bekerja secara efektif dan efisien di lingkungan yang terus berkembang.

Tuntutan multidisiplin ini mencakup keterampilan teknis, analitis, serta pemahaman bisnis yang mendalam. Berikut ini adalah beberapa disiplin ilmu penting yang harus dikuasai oleh seorang Data Engineer di era modern

1. Software Engineering

Sebagai Data Engineer, keterampilan dalam software engineering adalah fondasi utama yang harus dimiliki. Ini mencakup pemrograman, desain sistem, serta pengelolaan infrastruktur data yang kompleks. Seorang Data Engineer perlu menguasai berbagai bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau Scala, serta teknologi backend seperti SQL, NoSQL, dan ETL (Extract, Transform, Load).

Selain itu, mereka harus mampu membangun pipeline data yang efisien dan scalable, serta mengimplementasikan proses automasi untuk pengumpulan, pembersihan, dan pemrosesan data. Software engineering juga melibatkan pemahaman yang mendalam tentang API dan microservices yang memungkinkan data diakses oleh berbagai aplikasi dan platform.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Data Management dan Warehousing

Pengelolaan data dan pembuatan data warehouse adalah bagian sentral dari pekerjaan Data Engineer. Mereka harus memiliki keterampilan dalam struktur data, algoritma, dan database management. Ini mencakup kemampuan merancang database relasional maupun database non-relasional (NoSQL) yang dapat menyimpan data dalam jumlah besar dan beragam.

Selain itu, Data Engineer juga perlu memahami konsep data lakes dan data pipelines untuk mengelola data dalam bentuk mentah (raw data) dan data yang sudah terstruktur. Mereka harus memastikan data yang tersedia siap digunakan oleh Data Scientist, analis, maupun para pengambil keputusan lainnya dalam perusahaan.

3. Statistik dan Matematika

Meskipun peran Data Engineer lebih teknis dibandingkan Data Scientist, pemahaman mendalam tentang statistik dan matematika tetap penting, terutama dalam konteks pemodelan data. Statistik membantu Data Engineer dalam memahami distribusi dan pola data, serta mendukung dalam pengelompokan (clustering), segmentasi, dan optimalisasi pipeline data.

Pemahaman ini juga memungkinkan Data Engineer berkolaborasi dengan tim Data Scientist dalam mendesain pipeline yang mendukung analisis prediktif dan machine learning. Mereka perlu memahami algoritma dasar untuk mempersiapkan data yang relevan dan sesuai untuk diolah dalam model.

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Big Data dan Distributed Systems

Data Engineer diharapkan mampu menangani skala data yang sangat besar atau dikenal sebagai Big Data. Oleh karena itu, pemahaman tentang distributed systems dan parallel processing adalah salah satu tuntutan utama dalam profesi ini. Teknologi seperti Hadoop, Spark, dan Kafka sering digunakan untuk memproses data dalam volume besar dan secara real-time.

Selain itu, Data Engineer harus memahami konsep map-reduce dan distributed file systems (seperti HDFS), yang memungkinkan data diproses secara bersamaan di berbagai server. Keahlian ini sangat penting untuk memastikan pipeline data tetap berjalan lancar, meskipun ada banyak permintaan secara bersamaan

Tuntutan multidisiplin yang harus dikuasai oleh Data Engineer semakin kompleks seiring dengan perkembangan teknologi dan keberlimpahan data. Mulai dari software engineering, cloud computing, hingga pemahaman bisnis, Data Engineer modern harus memiliki kemampuan yang luas untuk memenuhi tuntutan pekerjaan yang semakin dinamis. Dengan menguasai berbagai disiplin ilmu ini, Data Engineer dapat menjadi pilar yang penting dalam pengelolaan data perusahaan, memastikan data dapat dimanfaatkan secara efektif untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.

DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup

Penulis: Reyvan Maulid