Kuasai Skill Ini untuk Jadi Data Engineer Professional
Di era digital yang sangat dinamis, data telah muncul sebagai aset berharga yang mendorong proses pengambilan keputusan dan inovasi di seluruh industri. Ketika perusahaan berusaha memanfaatkan kekuatan data, peran data engineer menjadi sangat penting.
Seorang data engineer memainkan peran penting dalam merancang, mengembangkan, dan memelihara arsitektur yang memungkinkan pemrosesan dan analisis data dalam jumlah besar secara efisien. Agar dapat unggul dalam bidang yang berkembang pesat ini, seorang calon data engineer harus memiliki beragam keterampilan.
Selain keahlian teknis, data engineer memerlukan keterampilan komunikasi yang kuat untuk berkolaborasi dengan tim lintas divisi. Selain itu, kemampuan untuk menerjemahkan kebutuhan bisnis ke dalam solusi teknis dan menyampaikan konsep kompleks kepada pemangku kepentingan non-teknis juga sangat penting.
Menjadi data engineer yang mahir memerlukan kombinasi keterampilan teknis, kemampuan beradaptasi, dan pemahaman mendalam tentang arsitektur data. Seiring dengan terus berkembangnya teknologi, mengikuti tren dan tools yang muncul adalah kunci untuk tetap kompetitif di bidang data engineering.
Dengan menguasai keterampilan penting yang diuraikan dalam artikel ini, calon data engineer dapat memposisikan diri mereka untuk sukses di dunia berbasis data.
1. Mahir Bahasa Pemrograman
Inti dari data engineer terletak pada kemampuan membuat code. Kemahiran dalam bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau Scala sangat penting. Python, dengan ekosistem library-nya yang kaya seperti Pandas dan NumPy, sangat populer untuk berbagai project data engineering.
Pengetahuan tentang bahasa-bahasa ini akan membantu para data engineer untuk membangun pipeline data yang scalable dan efisien, memanipulasi data, dan mengimplementasikan algoritma untuk pemrosesan data.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Manajemen Basis Data
Pemahaman yang kuat tentang sistem basis data sangat penting bagi seorang data engineer. Pengetahuan ini mencakup traditional relational databases seperti MySQL dan PostgreSQL serta database NoSQL modern seperti MongoDB dan Cassandra. Data engineer perlu merancang dan mengoptimalkan skema database, memastikan integritas data, dan menguasai SQL untuk pembuatan query dan manipulasi data.
3. Pemodelan Data dan Proses ETL (Extract, Transform, Load)
Kemampuan merancang model data yang efektif dan menciptakan proses ETL yang efisien merupakan ciri khas seorang data engineer yang terampil. Hal ini karena dengan memahami cara menyusun data untuk kinerja optimal dan mengubah data mentah menjadi format yang dapat digunakan sangat penting untuk menciptakan pipeline data yang powerful.
4. Cloud Services
Dengan meluasnya adopsi cloud services, data engineer harus berpengalaman dalam platform cloud seperti AWS, Azure, atau Google Cloud. Skill tentang solusi penyimpanan berbasis cloud, sumber daya komputasi, dan layanan terkelola untuk pemrosesan data seperti AWS Glue dan Google Dataflow sangat penting untuk membangun infrastruktur data yang scalable dan fleksibel.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Selain mempelajari beberapa skill di atas secara textbook, seorang data engineer juga harus mempraktekkan materi yang sudah dipelajari karena data engineer sangat berkaitan dengan skill teknis. Yuk implementasikan hasil belajar kamu dengan praktik langsung menggunakan data yang mencerminkan data real di dunia industri bersama DQLab!
DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python berikut untuk informasi lebih lengkapnya!
Penulis: Galuh Nurvinda K