Lebih Mantap Hadapi Karir dengan Roadmap Data Engineer

Kekarusan untuk menjalankan segala sesuatu berbasis data-driven dalam berbagai bidang dengan peran seorang Data Engineer menjadi semakin krusial. Data Engineer yang merupakan profesi penting yang bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan mengelola infrastruktur data yang memungkinkan organisasi untuk menyimpan, mengakses, dan menganalisis data dalam jumlah besar.

Profesi ini tidak hanya penting bagi perusahaan teknologi, tetapi juga menjadi bagian integral dari berbagai industri seperti keuangan, kesehatan, hingga e-commerce.

Namun, untuk mencapai kesuksesan dalam bidang ini, seorang Data Engineer harus memiliki rencana yang jelas dan terstruktur. Yuk, pahami langkah-langkah yang diperlukan untuk membangun karier yang sukses sebagai Data Engineer, dari keterampilan dasar hingga pengembangan berkelanjutan dalam profesi ini.

1. Apa Itu Data Engineer?

Data Engineer adalah profesional di bidang teknologi informasi yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengelola data dalam skala besar. Mereka memainkan peran penting dalam memastikan bahwa data yang dikumpulkan oleh perusahaan dapat diakses dan digunakan dengan efisien oleh Data Scientist, Data Analyst, dan tim lain yang membutuhkan informasi tersebut.

Sebagai perbandingan, jika Data Scientist lebih fokus pada analisis dan interpretasi data untuk menghasilkan wawasan bisnis, maka Data Engineer lebih fokus pada pengelolaan infrastruktur yang memungkinkan data dapat diakses dan dianalisis dengan mudah. Tugas utama mereka meliputi membangun pipeline data yang efisien, mengelola data warehouse, dan memastikan kualitas data yang dikumpulkan.

Keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi seorang Data Engineer meliputi pemahaman yang kuat tentang pemrograman (seperti Python dan SQL), pengetahuan tentang teknologi big data (seperti Hadoop dan Spark), serta kemampuan untuk bekerja dengan database relasional dan non-relasional. Selain itu, pemahaman tentang cloud computing, seperti AWS atau Google Cloud, juga menjadi nilai tambah yang signifikan.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

2. Tantangan dalam Karier Data Engineer

Menggeluti karier sebagai Data Engineer tidaklah tanpa tantangan. Dalam dunia yang terus berkembang, Data Engineer harus siap menghadapi berbagai rintangan yang muncul seiring dengan perkembangan teknologi dan volume data yang terus meningkat.

Salah satu tantangan terbesar adalah menangani volume data yang sangat besar dan teruus bertambah. Data Engineer harus mampu merancang sistem yang tidak hanya dapat menangani data dalam jumlah besar tetapi juga tetap efisien dan mudah diakses. Ini melibatkan penguasaan teknologi big data seperti Hadoop, Apache Spark, dan teknologi penyimpanan data terdistribusi lainnya.

Selain itu, integrasi berbagai sumber data juga menjadi tantangan yang signifikan. Data sering kali berasal dari berbagai sumber yang berbeda, baik itu internal maupun eksternal, dengan format yang beragam. Data Engineer perlu memastikan bahwa data ini dapat diintegrasikan dengan baik ke dalam sistem, sehingga dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. Kegagalan dalam integrasi data dapat mengakibatkan ketidakakuratan informasi yang dihasilkan.

Tantangan lainnya adalah memenuhi kebutuhan bisnis yang terus berubah. Data Engineer harus selalu beradaptasi dengan kebutuhan bisnis yang dinamis dan sering kali membutuhkan perubahan dalam infrastruktur data. Hal ini menuntut kemampuan untuk terus belajar dan mengikuti perkembangan teknologi baru. Misalnya, adopsi teknologi cloud dan pengelolaan data dalam lingkungan cloud telah menjadi salah satu fokus utama banyak Data Engineer saat ini.

Di industri nyata, tantangan-tantangan ini sering kali terlihat ketika perusahaan harus mengelola data yang tersebar di berbagai departemen dengan sistem yang berbeda. Seorang Data Engineer harus mampu merancang arsitektur data yang memungkinkan berbagai tim di perusahaan untuk mengakses data yang mereka butuhkan tanpa mengorbankan keamanan dan efisiensi.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

4. Roadmap Menjadi Data Engineer yang Sukses

Menjadi seorang Data Engineer yang sukses memerlukan perencanaan yang matang dan langkah-langkah yang terstruktur. Berikut adalah roadmap yang dapat diikuti untuk mencapai karier yang sukses di bidang ini.

a. Pendidikan dan Keterampilan Dasar

Langkah pertama untuk menjadi Data Engineer adalah memperoleh pendidikan formal yang relevan. Biasanya, latar belakang pendidikan dalam bidang ilmu komputer, teknologi informasi, atau matematika sangat disarankan. Namun, tidak menutup kemungkinan bagi mereka yang memiliki latar belakang berbeda untuk masuk ke bidang ini, asalkan memiliki kemauan untuk belajar.

Keterampilan teknis yang harus dikuasai oleh seorang Data Engineer mencakup:

• Bahasa Pemrograman: Python dan SQL adalah dua bahasa pemrograman utama yang sering digunakan dalam pekerjaan Data Engineer. Python digunakan untuk scripting dan pengolahan data, sedangkan SQL digunakan untuk query database.

• Teknologi Big Data: Pengetahuan tentang Hadoop, Apache Spark, dan platform big data lainnya sangat penting, terutama ketika bekerja dengan data dalam jumlah besar.

• Database Management: Penguasaan terhadap sistem database, baik yang relasional seperti MySQL dan PostgreSQL, maupun non-relasional seperti MongoDB dan Cassandra, sangat diperlukan.

• Cloud Computing: Pemahaman tentang platform cloud seperti AWS, Google Cloud, atau Azure semakin penting karena banyak perusahaan yang kini beralih ke cloud untuk menyimpan dan mengelola data mereka.

b. Pengalaman Praktis

Pendidikan formal memang penting, tetapi pengalaman praktis adalah kunci untuk benar-benar memahami peran seorang Data Engineer. Carilah kesempatan untuk magang, bekerja dalam proyek freelance, atau berkontribusi pada proyek open-source yang berkaitan dengan data engineering. Pengalaman ini tidak hanya memperdalam pemahaman kamu, tetapi juga menjadi aset berharga dalam portofolio kamu saat melamar pekerjaan.

Portofolio adalah salah satu aspek penting ketika mencari pekerjaan sebagai Data Engineer. Proyek yang pernah kamu kerjakan, baik yang bersifat akademis maupun profesional, dapat menunjukkan keterampilan dan pengalaman kamu di bidang ini. Portofolio yang baik akan membantu kamu menonjol di antara kandidat lainnya.

c. Sertifikasi dan Kursus Lanjutan

Untuk meningkatkan daya saing, mengikuti kursus lanjutan dan mendapatkan sertifikasi yang relevan adalah langkah yang bijaksana. Beberapa sertifikasi yang sangat dihargai di industri antara lain:

• AWS Certified Big Data – Specialty: Sertifikasi ini menunjukkan bahwa kamu memiliki kemampuan untuk mendesain dan mengimplementasikan solusi big data di platform AWS.

• Google Cloud Certified – Professional Data Engineer: Sertifikasi ini menunjukkan keahlian dalam merancang, membangun, dan mengelola sistem data di Google Cloud.

• Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate: Sertifikasi ini difokuskan pada keahlian mengelola data di platform Azure.

Sertifikasi ini tidak hanya menunjukkan keahlian kamu, tetapi juga komitmen kamu untuk terus belajar dan berkembang dalam karier kamu.

d. Networking dan Komunitas

Bergabung dengan komunitas data, baik online maupun offline, adalah cara yang bagus untuk membangun jaringan profesional. Mengikuti meetup, konferensi, dan diskusi di forum online seperti Stack Overflow atau LinkedIn dapat membantu kamu tetap up-to-date dengan tren terbaru dalam industri, serta membuka peluang karier yang mungkin tidak kamu temukan di tempat lain. Networking juga memberi kamu kesempatan untuk belajar dari pengalaman orang lain dan mendapatkan wawasan yang mungkin tidak kamu dapatkan dari buku atau kursus.

e. Karier dan Pengembangan Berkelanjutan

Setelah kamu memasuki dunia kerja sebagai Data Engineer, penting untuk terus mengembangkan keterampilan kamu. Teknologi dan alat yang digunakan dalam data engineering terus berkembang, dan seorang profesional yang sukses harus selalu siap untuk belajar hal-hal baru.

Buatlah perencanaan karier jangka panjang, dan pastikan kamu selalu mengembangkan keterampilan baru yang dapat membantu kamu naik ke level berikutnya dalam karier kamu. Ini bisa mencakup belajar teknologi baru, mengikuti pelatihan tambahan, atau bahkan mengejar gelar lanjutan.

Gimana? Kamu tertarik untuk mengembangkan karier sebagai Data Engineer yang handal? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari