Roadmap 2023 Role Data Engineer di Era Digital
Data engineer bertugas untuk memindahkan, merombak, dan mengelola kumpulan data dari berbagai sumber internal perusahaan sehingga data analyst dan data scientist tidak perlu menghabiskan waktu mereka terus-menerus menarik kumpulan data yang akan mereka gunakan. Data engineer juga bertanggung jawab membuat layer data yang berasal dari berbagai sumber data berbeda tergantung data apa yang dibutuhkan untuk menyelesaikan suatu problem.
Role ini sebagian besar adalah orang pertama yang menangani data. Data engineer memproses data sehingga berguna untuk semua orang, bukan hanya sistem yang menyimpannya. Selain data scientist dan data analyst, profesi data engineer juga banyak dilirik oleh data enthusiast karena salary yang menjanjikan dan peluang karir yang masih terbuka cukup lebar. Data engineer adalah profesi yang bisa dipelajari oleh siapapun, bahkan oleh seseorang yang bukan berasal dari background IT, matematika, statistika, atau subject serumpun. Pada artikel kali ini DQLab akan membahas roadmap yang bisa kamu ikuti untuk mempersiapkan diri berkarir di bidang data engineering.
1. Membangun Basic Knowledge (SQL, Coding, Linux)
Sebelum mendalami spesifikasi data engineering, kita memerlukan dasar yang kuat. Oleh karena itu, kita harus mulai dengan SQL, pemrograman, dan beberapa bentuk dasar server atau Linux. Calon data engineer harus dapat ‘berbicara’ dengan komputer dalam bahasa mereka dan ketiga keterampilan ini akan membantu kita memahami cara berkomunikasi dengan komputer dari berbagai lapisan. Dengan membangun basic knowledge ini, maka proses bekerja kita nanti akan lebih mudah karena sudah memahami bentuk bahasa pemrograman atau dasar-dasar baris perintah. Selain itu, mempelajari dasar-dasar dalam hal server seperti SFTP, firewall, PGP, dan komponen teknis lainnya akan sangat berguna untuk menyelesaikan task data engineer.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Mengerjakan API Flask Project
Seorang data engineer mau tidak mau akan berinteraksi dengan API setiap hari, baik untuk mengotomatiskan proses atau menarik data. Oleh karena itu, membangun API adalah proyek pertama yang tepat karena akan memaksa kita untuk menggunakan beberapa lapisan teknologi. Calon data engineer perlu memahami konsep-konsep seperti port, permintaan HTTP, pengkodean, baris perintah, bahkan ‘bermain-main’ dengan cloud dengan memutar VM untuk menjalankan API. kita bisa menggunakan library Flask pada bahasa pemrograman python untuk menjalankan API dalam waktu singkat.
3. Pelajari Tentang Data Warehousing Dan Data Pipelines (ETLs, ELTs, and ELs)
Data engineer, software engineer, dan data scientist adalah tiga profesi yang memiliki banyak kesamaan. Ketiganya cenderung menggunakan Python. Data scientist dan data engineer juga menggunakan SQL dan ketiganya bergantung pada beberapa pemahaman tentang Linux. Lalu apa yang membedakan data engineer dengan dua role lainnya?
Salah satu pembeda besar data engineer dengan dua role lainnya adalah data engineer berfokus pada data warehouse dan data pipeline. Data warehouse dan pipeline data adalah konsep yang perlu dipahami oleh data engineer. Kedua hal ini adalah ‘senjata utama’ yang diperlukan oleh data engineer.
4. Streaming And Distributed Systems
Ada begitu banyak cara untuk memproses data di dunia modern. Ditambah mudahnya penggunaan sistem yang lebih kompleks seperti streaming atau sistem terdistribusi daripada sebelumnya. Data engineer dapat menjalankan layanan yang terkelola sepenuhnya di AWS atau GCP sehingga kita tidak perlu memutar banyak layanan lain hanya untuk mencoba mengatur dan mengelola sistem streaming.
Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist
Data engineer akan banyak bekerja menggunakan bahasa pemrograman python untuk menarik dan mengolah data. Selain itu, mereka juga memerlukan skill SQL untuk mengolah data yang telah disimpan agar bisa digunakan oleh data scientist, data analyst, atau stakeholders lainnya. Sebagai calon data engineer, dua tools ini harus mulai dipelajari sedini mungkin.
Yuk perdalam skill SQL dan Python kamu bersama DQLab! Kita akan belajar teori dan mengimplementasikannya secara langsung menggunakan project dan data yang mencerminkan data real di berbagai industri. Modul DQLab juga dilengkapi dengan live code editor sehingga kita tidak memerlukan tools tambahan saat mengerjakan projectnya. Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODULE ‘Introduction to Data Science’ with R and Python dan mulai perjalanan belajar data engineer kamu bersama DQLab.
Penulis: Galuh Nurvinda K