Roadmap Belajar untuk Jago Berkarir Data Engineer
Data Engineer menjadi salah satu posisi data yang sangat menjanjikan. Secara singkat, posisi Data Engineer bertugas untuk mempersiapkan data mentah agar bisa diolah dengan mudah oleh praktisi data lainnya seperti Data Analyst dan Data Scientist. Tidak bisa dipungkiri, semua perusahaan yang sudah beralih ke teknologi digital pasti akan membutuhkan sentuhan tangan seorang Data Engineer untuk mempermudah para pelaku bisnis dalam membuat keputusan. Sehingga tidak heran jika Data Engineer akan terus dibutuhkan.
Menjadi seorang Data Engineer yang hebat bukanlah hal yang mudah. Sama seperti pekerjaan praktisi data lainnya, Data Engineer harus memiliki kemampuan yang mumpuni. Nah, untuk kamu yang tidak memiliki background yang berhubungan dengan data engineering, kamu bisa memulai proses belajarmu dengan mengikuti roadmap Data Engineer yang akan kita bahas dalam artikel ini. Hal ini akan lebih mempermudah proses belajarmu karena ada panduan yang bisa diikuti. Yuk simak materi apa saja yang harus dikuasai!
1. Menguasai Dasar-dasar Data dan Teknologi
Langkah pertama dalam roadmap mu sebagai seorang Data Engineer adalah memahami dasar-dasar data dan teknologi yang relevan. Sama hal nya ketika membangun rumah, pondasi yang letaknya di paling bawah menjadi hal yang harus dikuatkan terlebih dahulu. Kamu bisa mempelajari tentang berbagai jenis data, termasuk struktur dan tipe data yang berbeda. Selain itu, memahami bahasa pemrograman seperti Python atau Java akan membuatmu memiliki kemampuan untuk memproses dan memanipulasi data.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Eksplorasi Konsep ETL (Extract, Transform, Load)
ETL (Extract Transform Load) merupakan inti dari pekerjaan seorang Data Engineer. Dimana Data Engineer akan dihadapkan dengan data mentah kemudian mereka harus mengubahnya ke bentuk yang lebih rapi dan siap dianalisis, serta disimpan ke tempat penyimpanan yang telah tersedia. Kamu bisa mempelajari tentang bagaimana data diekstraksi dari berbagai sumber, diubah sesuai kebutuhan, dan dimuat ke dalam sistem penyimpanan yang tepat. Pahami alur kerja ETL dan pentingnya tahap transformasi dalam menghasilkan data berkualitas.
3. Penguasaan Tools dan Teknologi Data Engineering
Selanjutnya, fokuslah pada penguasaan alat dan teknologi yang relevan dalam Data Engineering. Tidak bisa dipungkiri, pekerjaan seorang Data Engineer tidak akan jauh-jauh dari big data dan data streaming. Sehingga seorang Data Engineer perlu menguasai tools yang bisa mempermudah pekerjaan tersebut. Kamu bisa mempelajari tentang alat-alat seperti Apache Hadoop, Apache Spark, dan alat ETL seperti Apache NiFi atau Apache Airflow. Pahami juga bagaimana alat-alat ini bekerja dan bagaimana menggunakannya dalam proyek-proyek nyata.
4. Praktek Melalui Project Data
Penerapan dalam dunia nyata adalah kunci untuk memahami dan mengembangkan keterampilan yang kamu miliki. Kamu bisa memulai dengan mengerhakan project sederhana seperti mengambil data dari sumber tertentu, melakukan transformasi dasar, dan menyimpannya dalam database. Secara bertahap, tingkatkan kompleksitas project yang kamu kerjakan untuk mencakup konsep-konsep seperti big data processing, data streaming, dan integrasi dengan layanan cloud.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Roadmap Data Engineer untuk pemula memberikan panduan langkah demi langkah dalam memulai karier yang menjanjikan di dunia Data Engineering. Dengan memahami dasar-dasar teknologi, konsep ETL, dan tools yang digunakan dalam pengolahan data, kamu akan memiliki pondasi yang kuat untuk memasuki dunia Data Engineering yang penuh dengan potensi dan peluang. Untuk memulai journey sebagai seorang Data Engineer, kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri