Pentingnya Course Data Engineer Persiapan Karir 2023

Kebutuhan data engineer kini semakin meningkat. Bahkan karena prospek kerjanya yang cemerlang, tak sedikit yang memutuskan untuk switch career dan menekuni ilmu data agar menjadi data engineer andal. Tentu banyak hal yang perlu dipersiapkan oleh kalian jika ingin switch career. Terlebih data engineer merupakan profesi yang membutuhkan skill teknis yang cukup mendalam.

Mempersiapkan diri menjadi data engineer dapat dilakukan dengan berbagai cara. Mulai dari belajar secara otodidak, mengambil pendidikan formal untuk gelar lanjutan, atau ikut kursus yang lebih fleksibel dan tidak membutuhkan waktu lama. Semua cara tentu ada kelebihan dan kekurangannya. Kali ini, akan dibahas lebih detail tentang kursus data engineer yang bisa kalian pertimbangkan sebagai cara persiapan switch career. Apa itu? Simak yuk penjelasannya!

1. Mengenal Data Engineer

Data engineer adalah profesi yang bertugas untuk mendesain dan membangun sistem yang nantinya digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisa data. Umumnya, data yang dikumpulkan dan dikelola nantinya akan ditafsirkan secara lebih jauh oleh data analyst dan data scientist. Tujuan akhirnya adalah untuk menyajikan informasi yang berguna untuk bisnis. Sehingga, jajaran manajemen bisa mengambil keputusan yang bisa dipercaya dan berbasis data.

Secara rinci, tugas data engineer diantaranya adalah sebagai berikut.

• Membangun dan menguji arsitektur data.

• Menggali data yang relevan dengan kebutuhan perusahaan.

• Mengembangkan algoritma yang mengubah data menjadi informasi.

• Membangun metode validasi data.

• Bekerja dengan pihak manajemen untuk memanfaatkan informasi yang ada.

  
  

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Skill yang Dibutuhkan

Tentunya untuk menjadi seorang data engineer yang andal dibutuhkan keahlian khusus. Jika kalian tertarik berkarir sebagai data engineer, berikut skill-skill penting yang wajib dikuasai.

• Menguasai bahasa pemrograman. Seorang data engineer harus memahami dan menguasai bahasa pemrograman. Keahlian programming ini dibutuhkan untuk mengakses dan memanipulasi data. SQL, Python, Java, dan Scala merupakan bahasa pemrograman utama yang wajib dikuasai. Dengan bahasa ini  data engineer dapat mengakses, mengambil data, menjalankan query, hingga menghapus data dalam database.

• Cloud platform dan data warehouse. Data engineer bertanggung jawab dalam menyimpan dan mengolah raw data agar dapat digunakan oleh data scientist, dan data analyst. Oleh karena itu, data engineer perlu memahami cloud computing untuk menyimpan data baik dalam skala kecil maupun skala besar dari berbagai lokasi serta platform, untuk kemudian di-query dan dianalisis.

• Memahami API. Application Programming Interface (API) merupakan interface yang dapat menghubungkan satu aplikasi dengan aplikasi lainnya untuk mengakses data. Data engineer bertugas membangun API dalam basis data agar data scientist dan business intelligence (BI) analyst dapat melakukan query data.  

• Memahami ETL. Extract, Transfer, dan Load (ETL) adalah dasar dari pengolahan data. ETL merupakan proses integrasi data yang menggabungkan data dari berbagai sumber, kemudian disimpan ke dalam gudang penyimpanan atau platform cloud service. ETL tools yang ideal dikuasai seorang data engineer adalah Amazon Redshift, Big Query, Tableau, Apache Airflow, dan masih banyak lagi.

• Machine learning. Data engineer memerlukan pengetahuan dasar mengenai machine learning untuk memahami kebutuhan data scientist.  Algoritma machine learning (model) membantu data scientist dalam memprediksi berdasarkan data terkini dan historis. Model tersebut nantinya akan diubah menjadi sistem produksi langsung oleh data engineer.

  
  

3. Persiapan Bagi yang Ingin Switch Career

Semakin meningkatnya permintaan dan kebutuhan data engineer karena era digital, maka semakin banyak pula yang berkeinginan untuk beralih profesi atau switch career. Apakah kalian juga salah satunya? Nah, tentu ini tidak mudah karena dari pembahasan sebelumnya, dibutuhkan skill khusus supaya menjadi data engineer profesional. Maka, persiapan apa saja yang bisa dilakukan jika ingin switch career menjadi data engineer? Simak tips berikut ini.

• Mulai mempelajari skill secara otodidak. Cara ini memang membutuhkan komitmen dan waktu yang lebih lama karena kalian memiliki sumber terbatas untuk bertanya atau berbagi pengalaman selama belajar. Sedangkan di sisi lain, ini cara yang paling mudah dilakukan karena sekarang semua materi dapat diakses melalui website, YouTube, dan platform lainnya secara gratis.

• Mengikuti kursus. Saat ini untuk memiliki keahlian data tidak harus diawali dengan ijzah atau gelar yang relevan. Kalian bisa memanfaatkan peluang ini dengan mengambil kursus. Kelebihan dari kursus adalah biayanya lebih terjangkau dan lebih singkat dibandingkan mengambil pendidikan formal. Bahkan, beberapa tempat kursus juga memberikan pelayanan job connector yang membantu kalian untuk segera mendapatkan pekerjaan.

• Mulai membangun portofolio. Keahlian teknis tentu tidak dapat diukur jika tidak secara nyata diaplikasikan untuk memecahkan permasalahan. Membangun portofolio menunjukkan bahwa kalian mampu menerapkan skill yang diketahui dalam permasalahan yang ada di industri. Saat ini sudah banyak platform yang menyediakan bermacam dataset, atau permasalahan yang bisa kalian akses untuk memperkaya portofolio.

• Mulai dari magang atau entry level. Mengingat bahwa Sahabat DQ memulai karir baru bahkan switch career ke bidang yang sangat berbeda, maka memilih magang atau posisi entry level bisa menjadi tips menjadi data engineer profesional. Dari posisi ini, akan banyak ilmu yang didapatkan serta dikembangkan sambil mengasah soft skill yang dibutuhkan untuk menapaki jenjang karir lebih tinggi.

  
  

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Course Data Engineer di DQLab

Jika kalian bingung harus belajar dari mana terutama tidak memiliki latar belakang IT, maka tidak perlu khawatir. DQLab bisa menjadi pilihan terbaik kalian untuk memperdalam skill yang dibutuhkan data engineer. Mengapa harus DQLab?

• Tersedia modul gratis yang bisa diakses sehingga kalian memiliki gambaran struktur modul pembelajaran yang dirancang.

• Tidak hanya menyediakan pembelajaran bahasa pemrograman Python, DQLab juga dilengkapi pembelajaran R, SQL, dan Excel.

• Modul pembelajaran disusun sistematis dengan dimulai dari teori atau konsep sampai praktik.

• Dilengkapi dengan studi kasus beragam industri sehingga kalian terlatih mengaplikasikan data science dimanapun.

• Tidak perlu install aplikasi coding, karena DQLab menyediakan Live Code Editor yang memudahkan pemula untuk memahami data science.

• Adanya komunitas dan mentor berpengalaman yang akan membantu kalian ketika kesulitan selama proses belajar.

Wah, tunggu apa lagi nih? Dengan keunggulan di atas, kalian akan siap menjadi praktisi data profesional. Yuk, segera berlangganan dan mulai perdalam pemahaman di bidang data. Sahabat DQ tinggal Sign Up di website, loh. Bahkan ada modul gratis yang bisa kalian coba terlebih dahulu. Nikmati pengalaman belajar yang mudah dan menyenangkan di DQLab!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya