Kiat Sukses Jadi Data Engineer dengan Roadmap DQLab
Halo sobat data! Beberapa dari kalian kini mungkin sedang mencari tahu terkait profesi yang berkaitan dengan data baik itu mengumpulkan data, menganalisis data, mengolah database, membuat infrastruktur data, dan lainnya. Beberapa profesi yang bisa kalian cari tahu lebih dalam antara lain seperti data analyst, data engineer, data scientist, data entry, dan lainnya. Pada artikel kali ini khususnya kita akan mencari tahu terkait data engineer dan bagaimana roadmap data engineer yang bisa diterapkan.
Data engineer adalah suatu profesi yang secara umum memiliki tugas menyiapkan database perusahaan. Seperti yang telah kita ketahui bahwa saat ini mayoritas data bisa diperoleh dengan cara online sehingga proses penyimpanannya pun memerlukan sebuah sistem yang bisa diakses secara online pula. Hal itu menjadi salah satu tugas data engineer.
Profesi ini tentu sangat dibutuhkan di berbagai perusahaan terutama yang memiliki data berjumlah besar atau biasa disebut dengan big data. Jika kamu berminat menjadi data engineer dan ingin tahu roadmapnya, yuk simak artikel berikut ini!
1. Memahami Dunia Data
Dataset atau kumpulan data merupakan salah satu bagian penting yang tidak boleh terlupakan. Salah satu tugas utama seorang data engineer adalah bertanggung jawab terhadap data perusahaan yang akan dikelola. Untuk lebih memahami peran serta tugasnya maka data engineer perlu memahami terlebih dahulu terkait dataset dan segala sesuatu yang berkaitan dengan database maupun data warehouse.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Menguasai Data Processing
Dalam proses pengolahan data terdapat salah satu tahapan yaitu data processing. Data processing adalah sebuah proses pengumpulan data yang berasal dari berbagai sumber untuk diproses menjadi informasi. Beberapa tahapan data processing antara lain seperti collection (pengumpulan data), preparation (persiapan atau pembersihan data), input (proses konversi data), data processing (mengolah data mentah), output (dikeluarkan dan ditampilkan kepada user), dan storage (tahap terakhir dimana output yang dihasilkan akan dilakukan penyimpanan).
3. Memahami Tools Data Engineer
Database saat ini umumnya tidak berjumlah kecil, melainkan dalam ukurang yang sangat besar. Untuk proses pengelolaan database tersebut perlu menggunakan tools data engineer. Saat ini sudah banyak tersedia tools data engineer yang dapat dipilih sesuai dengan kebutuhan dengan kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Beberapa diantaranya seperti MongoDB, Python, SQL, Tools ETL, AWS Cloud Service, Spark, Kafka, Tableau, dan masih banyak lainnya.
4. Memahami Scripting
Istilah scripting bukanlah sesuatu yang asing bagi kalangan praktisi data. Scripting ini merupakan bahasa data yang telah ditafsirkan. Pada umumnya bahasa script ini sering digunakan para praktisi data sebagai alat tertentu yang tujuannya untuk meningkatkan kinerja aplikasi.
Dengan menggunakan bahasa script tentunya memiliki beberapa kelebihan seperti mudah dipelajari dan digunakan, memungkinkan penambahan aktivitas dinamis dan interaktif, proses pengeditan dan coding yang berjalan dengan cepat. Terdapat jenis-jenis bahasa script yang perlu diketahui yaitu Bash, Node js, Ruby, Python, Perl, dan lainnya.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Menjadi seorang data engineer termasuk salah satu impian para generasi muda yang ingin berkarir dalam dunia data. Untuk menjadi seorang data engineer profesional tentu perlu menguasai beberapa skill yang diperlukan seperti bahasa pemrograman, data science, pemahaman database, dll.
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita