Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Panduan Ringkas Roadmap Data Engineer untuk Pemula

Belajar Data Science di Rumah 11-Agustus-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/27b8d4c2-b606-43bc-8419-609e8ff9dde1-2023-08-11-233511_x_Thumbnail800.jpeg

Data engineer adalah salah satu profesi yang belakangan ini selalu mencuri perhatian apalagi di era transformasi digital seperti sekarang. Pasalnya, data engineer masuk ke dalam rumpun profesi data science sama halnya dengan profesi lain seperti data analyst, data scientist, dan lain sebagainya. Posisi data engineer sangatlah strategis karena mereka ditugaskan untuk bertanggung jawab untuk melakukan transformasi data, ekstraksi data, dan melakukan loading data berskala besar untuk menghasilkan keputusan yang bermanfaat. Apabila kamu merupakan seorang pemula yang sedang menekuni industri data dan berkeinginan untuk menjadi seorang data engineer, ada baiknya kamu perlu simak untuk mengikuti roadmap atau peta jalan sebelum kita melangkah menjadi seorang insinyur data profesional.


Roadmap adalah panduan atau rencana langkah-langkah yang dapat diikuti oleh pemula data untuk membangun dan mengembangkan keterampilan dalam bidang data engineering. Roadmap data engineer sangat penting karena memberikan panduan dan rencana yang jelas untuk mengembangkan keterampilan dan kompetensi yang dibutuhkan dalam bidang data engineering. Roadmap membantu mengatur langkah-langkah yang perlu diambil untuk mengembangkan keterampilan dan pengetahuan dalam urutan yang logis. Anda bisa mulai dari dasar-dasar dan kemudian secara bertahap memperdalam pengetahuan Anda tentang konsep-konsep yang lebih kompleks.


Melihat situasi dan kondisi yang sangat membantu keberlangsungan praktisi data di masa depan, roadmap dapat dijadikan sebagai pegangan atau panduan belajar pemula jika ingin serius berada di industri data dan menjadi seorang data engineer. Berikut adalah panduan ringkas yang bisa diberikan kepada calon data engineer. Simak selengkapnya lewat postingan ini ya sahabat DQLab!


1. Memahami Konsep Dasar-dasar Pemrograman

Dalam beberapa kasus, data engineer perlu melakukan analisis sederhana atau membangun model sederhana untuk pemrosesan data awal sebelum disimpan dalam basis data. Kemampuan pemrograman sangat membantu dalam mengimplementasikan solusi. Mulailah dengan memahami dasar-dasar pemrograman, seperti Python atau Java. Penguasaan bahasa pemrograman ini akan membantu Anda dalam mengembangkan alat dan skrip untuk pemrosesan dan pengelolaan data. Semakin mendalam pemahaman Anda tentang dasar-dasar pemrograman, semakin fleksibel dan efektif Anda akan menjadi sebagai data engineer. Kemampuan untuk berinteraksi dengan data melalui kode dan mengembangkan alat serta solusi kustom akan memberikan nilai tambah besar bagi kesuksesan dan produktivitas Anda sebagai data engineer.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Memahami Konsep Extract, Transform, dan Load

Proses ETL merupakan fondasi penting dalam alur kerja data engineering karena membantu dalam pengumpulan, persiapan, dan pemrosesan data secara efisien. Dengan menggunakan ETL, data dari berbagai sumber dapat diintegrasikan dan dipersiapkan sebelum digunakan untuk tujuan analisis, pelaporan, atau aplikasi bisnis lainnya. Ini memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan berdasarkan data yang akurat dan relevan. 


Pahami konsep dasar ETL dan alat-alat yang digunakan dalam proses ini. Pelajari kerangka kerja seperti Apache NiFi, Apache Airflow, atau alat-alat ETL berbasis cloud seperti AWS Glue atau Google Cloud Dataflow.


3. Pendalaman tentang Basis Data

Basis data (database) adalah kumpulan informasi yang terstruktur dan tersimpan dalam suatu sistem komputer dengan cara yang terorganisasi, sehingga memungkinkan pengelolaan, akses, dan penggunaan data secara efisien. Basis data digunakan untuk menyimpan dan mengelola data yang berhubungan dengan suatu organisasi atau aplikasi. Pelajari konsep dasar basis data, termasuk struktur data, bahasa SQL, dan operasi dasar basis data. Penguasaan SQL akan sangat penting karena banyak tugas data engineering melibatkan manipulasi data di dalam basis data.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


4. Cloud Computing

Cloud computing adalah model komputasi yang memungkinkan akses, penyimpanan, dan pengelolaan sumber daya komputasi (seperti server, penyimpanan data, basis data, jaringan, perangkat lunak, dan lain-lain) melalui internet. Sebagai pengguna cloud computing, Anda tidak perlu memiliki infrastruktur fisik atau perangkat keras secara lokal, melainkan Anda dapat menyewa sumber daya tersebut dari penyedia layanan cloud. Pahami platform cloud seperti Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), atau Microsoft Azure. Pelajari cara menggunakan layanan cloud untuk menyimpan dan mengelola data secara efisien.


Itulah tadi panduan ringkas yang bisa dijadikan sebagai pegangan bagi calon Data Engineer. Seorang data engineer memerlukan keterampilan atau skill yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan untuk dapat melaksanakan tugas dan tanggung jawabnya. beberapa skill dasar data engineer dapat mulai kamu pelajari di DQLab.


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, Experiental 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 dan ikuti DQLab LiveClass sekarang! 


Penulis: Reyvan Maulid





Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login