Pilihan Course Data Engineer Tepat & Modul Lengkap
Data engineer merupakan salah satu pekerjaan yang semakin berkembang seiring dengan pemanfaatan big data. Posisi ini bertanggung jawab untuk mengubah data berskala besar menjadi data yang dapat diakses dengan mudah dan menghasilkan informasi yang dibutuhkan perusahaan. Karena permintaan yang semakin banyak, orang mulai mencoba memperdalam ilmu sebagai data engineer.
Beragam cara bisa dilakukan untuk menjadi data engineer. Kalian bisa mengambil studi yang relevan, mengambil course atau kursus bersertifikat, bootcamp online, atau jika mampu kalian bisa belajar otodidak. Lantas, course data engineer manakah yang tepat terutama bagi pemula? Tentu kalian membutuhkan course yang memiliki modul pembelajaran yang lengkap, kan? Yuk, simak untuk mencari tahu!
1. Apa Itu 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.
Jika dijelaskan secara lengkap, sebetulnya tugasnya cukup luas. Tapi, pada dasarnya data engineer menangani hal-hal berikut.
Membangun dan menguji arsitektur data.
Menggali data yang relevan dengan kebutuhan perusahaan.
Mengembangkan algoritma untuk mengubah data menjadi informasi yang bermanfaat.
Membangun metode validasi data.
Bekerja sama dengan pihak manajemen untuk memanfaatkan informasi yang ada demi kepentingan bisnis.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Cara Menjadi Data Engineer
Jika kalian tertarik menjadi data engineer, maka berikut cara yang bisa kalian lakukan.
Mendapatkan gelar di bidang yang bersesuaian. Misalnya ilmu komputer, teknik software, fisika, atau matematika terapan. Ini akan membantumu memahami prinsip-prinsip dasar sekaligus menanamkan soft skill yang dibutuhkan untuk menjalankan peran sebagai data engineer.
Mengikuti kursus bersertifikasi. Bootcamp bersertifikasi jauh lebih fokus dan tertarget, membutuhkan waktu lebih singkat, dan cenderung jauh lebih hemat biaya. Salah satu alasan utamanya adalah karena kalian bisa belajar sekaligus “menabung” skillset relevan yang dibutuhkan profesi ini dalam waktu bersamaan.
Secara otodidak. Cara ini sebenarnya tidak terlalu direkomendasikan karena belajar tanpa teman berdiskusi akan mempersulit kalian memahami materi yang ada. Namun, ini bisa juga dicoba bagi kalian yang memiliki keterbatasan uang dan waktu untuk mencoba cara-cara sebelumnya.
3. Materi yang Dipelajari Pada Course Data Engineer
Jika kalian memilih course sebagai cara menjadi data engineer, maka perlu mengetahui gambaran materi yang dipelajari. Berikut materi yang akan kalian dapatkan selama mengikuti course.
Data warehousing. Data warehouse adalah suatu tempat penyimpanan data yang berasal dari berbagai resource dan data lain lalu disimpan dengan baik. Data warehouse memiliki karakteristik yang terintegrasi, berorientasi lebih pada subjek (pelanggan, penjualan, dan berbagai hal lainnya), mempunyai dimensi waktu dan lebih bersifat tetap.
Data ingestion. Data Ingestion atau penyerapan data merupakan proses pengangkutan data antara satu atau lebih sumber ke situs target untuk diproses dan dianalisis lebih lanjut. Data ini dapat berasal dari berbagai sumber, termasuk data lake, perangkat IoT, database lokal, dan aplikasi SaaS, dan berakhir di lingkungan target yang berbeda, seperti gudang data cloud atau data mart.
SQL. Data Engineer menghabiskan sebagian besar dari basis data operasi harian mereka, baik untuk mengumpulkan, menyimpan, mentransfer, membersihkan, atau hanya berkonsultasi data. Oleh karena itu, Data Engineer harus memiliki pengetahuan yang baik tentang manajemen basis data. Hal ini berarti fasih dengan SQL (Structured Query Language), bahasa dasar untuk berinteraksi dengan basis data, dan memiliki keahlian dengan beberapa dialek SQL paling populer, termasuk MySQL, SQL Server, dan PostgreSQL.
Machine learning. Machine learning merupakan suatu cabang dari Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan yang dikembangkan untuk bisa bekerja sendiri tanpa menunggu perintah dari si penggunanya. Berbicara mengenai machine learning dalam data science tidak terlepas dari peranan praktisi data dibaliknya. Salah satunya adalah role data engineer. Penggunaan machine learning dalam data science sangat bermanfaat untuk melakukan proses training data sesuai dengan apa yang ia pelajari dan menemukan pola pada data untuk melakukan prediksi.
Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist
4. DQLab: Course Data Engineer dengan Modul Lengkap
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