Jadi Data Engineer Profesional dengan Roadmap Ini!

Kebutuhan data engineer kini semakin meningkat. Tidak heran jika banyak orang yang mulai tertarik untuk belajar. Terlebih untuk menjadi data engineer juga tidak harus berlatar belakang IT, loh. Ada banyak cara yang bisa dilakukan untuk mempersiapkan diri berkarir sebagai data engineer. Mulai dengan mengambil pendidikan formal yang relevan, belajar secara mandiri melalui berbagai sumber, atau mengikuti kursus dan bootcamp. Hal ini dilakukan karena ada beberapa kemampuan teknis yang perlu dibangun secara matang sebelum siap menjadi data engineer profesional.

Bagi kalian yang tertarik menjadi data engineer, tapi masih bingung mulai belajar dari mana, tentu perlu memiliki roadmap langkah-langkah belajar yang tepat. Karena masing-masing skill yang harus dipersiapkan memiliki tingkat kesulitan yang berbeda. Lantas, bagaimana roadmap belajar data engineer akan siap diterima kerja? Berikut penjelasannya!

1. Mengenal Data Engineer 

Data engineer adalah seseorang yang bertanggung jawab atas infrastruktur data yang dimiliki oleh sebuah perusahaan. Umumnya, mereka akan bekerja sama dengan karyawan bagian pengolahan data lainnya seperti data analyst dan data manager. Bentuk dari infrastruktur ini pun cukup bervariasi. Mulai dari pipeline, warehouse, database, dan sistem lain yang dirancang secara khusus untuk memproses data dalam skala yang besar. Ada beberapa tugas inti seorang data engineer. Diantaranya adalah:

• Merancang, mengembangkan, membangun, memasang, menguji dan memelihara manajemen dan sistem pemrosesan data yang lengkap.

• Membangun sistem yang sangat scalable, kuat dan toleran terhadap kesalahan.

• Mengurus secara keseluruhan proses ETL (Extract, Transform and Load)

• Memastikan perencanaan arsitektur yang tepat sesuai dengan kebutuhan bisnis.

• Menemukan berbagai kemungkinan akuisisi data dan mengeksplorasi cara-cara baru untuk menggunakan data-data lama.

• Mengusulkan cara untuk meningkatkan kualitas data, reliabilitas dan efisiensi dari keseluruhan sistem.

• Menciptakan solusi yang lengkap dengan mengintegrasikan berbagai jenis bahasa pemrograman dan tools secara bersamaan.

• Membuat model data untuk mereduksi kompleksitas sistem dan meningkatkan efisiensi serta mengurangi pengeluaran.

Agar dapat menjalani profesi sebagai data engineer, ada beberapa kriteria yang harus dipenuhi. Beberapa diantaranya adalah pengetahuan tentang database, kemampuan logis, serta pemahaman tentang pemrograman dasar. Berikut roadmap yang bisa kalian ikuti untuk menjadi data engineer.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Mempelajari Bahasa Pemrograman

Langkah pertama untuk memulai karir menjadi seorang data engineer adalah pelajari bahasa pemrograman yang dibutuhkan seperti Python, Scala, Java, R, dan SQL. Python dan R adalah bahasa pemrograman yang paling umum digunakan dalam pengembangan situs web, system scripting, perangkat lunak, hingga manajemen data, di dalam Python dan R juga terdapat banyak library yang bisa digunakan untuk mengolah data seperti Pandas dan Numpy.

Berbeda dengan Python dan R, Java dan Scala digunakan untuk pemrosesan data tingkat lanjut dengan performa yang jauh lebih maksimal, kedua bahasa ini juga digunakan untuk membangun sistem big data tools seperti Apache Spark dan Kafka yang dibuat menggunakan Scala dan Hadoop. Tak hanya itu, sebelum menjadi data engineer kamu juga harus mempelajari SQL yang akan digunakan untuk mengelola database.

3. Mempelajari System Scripting

Penggunaan bahasa script ditujukan untuk menerjemahkan perintah atau kode dari suatu situs tertentu. Melalui scripting ini, kalian dapat membuat data lebih mudah terbaca. Sehingga akan memudahkan data manager dalam memproses data tersebut nantinya. Itulah mengapa pengetahuan di bidang system scripting sangat penting untuk dimiliki.

Meskipun dirancang untuk mengintegrasikan bahasa pemrograman lainnya, masing-masing jenis scripting language ini memiliki fungsi yang berbeda-beda. Ada sejumlah jenis scripting yang perlu kalian ketahui. Berikut penjabarannya.

• Bash. Bash adalah bahasa skrip yang biasa digunakan pada UI milik Linux. Bash dianggap jauh lebih mudah digunakan untuk membuat skrip daripada bahasa pemrograman lainnya. Bash juga mampu membuat skrip yang dapat digunakan kembali sambil mendokumentasikan perkembangan program agar dapat dilanjutkan oleh developer lainnya.

• Node js. Node js adalah sebuah framework yang digunakan untuk menulis aplikasi jaringan menggunakan JavaScript. Korporasi yang kerap menggunakan Node js adalah IBM, LinkedIn, Microsoft, Netflix, PayPal, dan Yahoo.

• Perl. Perl adalah bahasa skrip yang memiliki fitur-fitur inovatif. Hal ini membuatnya berbeda dan populer. Dapat ditemukan di semua server Windows dan Linux, bahasa skrip ini cenderung digunakan sebagai alat bantuan dalam tugas manipulasi teks. 

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Mempelajari Teknologi Cloud Computing

Cloud computing merupakan teknologi komputerisasi melalui server internet yang memungkinkan penggunanya untuk menyimpan data dalam berbagai skala. Karena komputasi ini menggabungkan sistem komputer dengan internet, penggunanya akan bisa mengakses data miliknya dari berbagai platform dan lokasi. Salah satu cloud platforms yang paling populer dan banyak digunakan dalam kegiatan manajemen data adalah Amazon Web Services.

5. Menguasai Data Processing

Data processing adalah proses mengubah data mentah menjadi bentuk data yang dapat dianalisis. Tools yang biasa digunakan untuk data processing adalah Apache Spark. Kalian dapat memulai belajar teknik data processing dengan mengetahui terlebih dahulu asal data, melakukan pemrosesan lebih lanjut, lalu hasil dari pemrosesan disimpan di dalam database. Beberapa stream processing juga biasa dilakukan melalui Kafka atau Flink.

Sudah siap untuk menjadi data engineer? Kalau sudah memahami roadmap yang dijelaskan tadi maka langkah selanjutnya tentu membutuhkan platform yang tepat untuk belajar, bukan? DQLab hadir untuk membantu kalian belajar sampai paham dan siap menjadi data engineer profesional!

DQLab sendiri merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti Python dan SQL, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT & mengutamakan pembelajaran praktik langsung yang dapat diterapkan di dunia nyata. 

Kapan lagi kan belajar sambil chat bareng layaknya platform ChatGPT? Dijamin bakalan seru abis. Yuk, langsung aja belajar bareng di DQLab!