Roadmap Berkarir jadi Data Engineer Professional

Data engineer adalah salah satu profesi yang semakin dibutuhkan di era digital saat ini. Perusahaan dari berbagai sektor mengandalkan data untuk mengambil keputusan strategis, sehingga data engineer adalah kunci dalam memastikan data tersebut diolah dengan cara yang efisien, akurat, dan skalabel.

Untuk menjadi data engineer yang sukses, ada beberapa langkah yang harus kalian ambil. Mulai dari memahami dasar-dasar pemrograman dan database hingga membangun portfolio dan mengambil sertifikasi. Berikut roadmap untuk menjadi data engineer yang sukses.

1. Pahami Dasar-dasar Pemrograman dan Database

Langkah pertama adalah memahami dasar-dasar pemrograman. Kalian bisa fokus untuk mempelajari Python dan SQL sebagai keterampilan dasar. Python, diperlukan karena fleksibilitasnya dan mampu bekerja dengan data dalam berbagai bentuk. Sedangkan SQL (Structured Query Language) adalah bahasa yang digunakan untuk mengakses dan mengelola data dalam sistem manajemen basis data relasional.

Selain itu, memahami konsep database seperti normalisasi, indeks, transaksi, dan foreign key juga sangat penting karena data engineer sering kali bertanggung jawab atas desain, pengelolaan, dan pengoptimalan basis data. Memiliki pemahaman yang kuat tentang bagaimana data disimpan, diakses, dan dimanipulasi adalah dasar yang akan mendukung langkah-langkah lebih lanjut di bidang ini.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Pelajari Dasar-dasar Data Warehousing dan ETL

Data warehousing dan proses ETL (Extract, Transform, Load) menjadi inti dari banyak tugas serta tanggung jawab data engineer. Data warehousing adalah konsep di mana data dari berbagai sumber dikumpulkan dan diorganisasikan dalam satu tempat untuk dianalisis. Teknologi ini memungkinkan perusahaan untuk mengintegrasikan berbagai sumber data untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.

Sementara itu, proses ETL memungkinkan data untuk diekstrak dari sumber asli, diubah ke dalam format yang sesuai, dan kemudian dimuat ke dalam sistem data warehouse. Tools populer untuk ETL termasuk Apache Nifi, Talend, dan Informatica. Menguasai konsep-konsep ini akan membantu kalian dalam menangani distribusi data besar dari sumber yang beragam, serta memastikan data yang dihasilkan bersih, relevan, dan siap untuk dianalisis.

3. Kuasai Big Data Tools dan Teknologinya

Seiring dengan meningkatnya volume data, data engineer harus mampu bekerja dengan data dalam skala besar atau "big data". Teknologi big data, seperti Hadoop dan Apache Spark, menjadi sangat penting dalam menangani dan memproses data yang besar dan kompleks.

Hadoop menyediakan framework yang memungkinkan penyimpanan dan pemrosesan data dalam jumlah besar secara terdistribusi, sementara Apache Spark memungkinkan pemrosesan data secara real-time dengan kecepatan tinggi.

Selain itu, kalian juga perlu memahami sistem file terdistribusi seperti HDFS (Hadoop Distributed File System) dan teknologi lain seperti Apache Kafka, yang digunakan untuk streaming data secara real-time. Dengan menguasai tools tersebut, kalian bisa lebih mudah untuk menangani berbagai tantangan yang datang dengan data dalam skala besar, termasuk tantangan dalam penyimpanan, pemrosesan, dan pengelolaan data yang masif.

4. Pelajari Cloud Computing dan Alat-alatnya

Cloud computing telah mengubah cara perusahaan menyimpan, mengelola, dan memproses data. Sebagai data engineer, kalian harus memahami bagaimana memanfaatkan layanan cloud untuk skala dan efisiensi yang lebih baik. Layanan cloud seperti Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), dan Microsoft Azure menawarkan berbagai layanan untuk pengelolaan data, termasuk database terdistribusi, penyimpanan data, dan layanan pemrosesan data.

Sebagai contoh, Amazon Redshift adalah layanan data warehouse di AWS yang digunakan untuk menganalisis data dalam jumlah besar. Sementara Google BigQuery adalah layanan data warehouse di GCP yang menyediakan analisis data skala besar dengan biaya rendah. Pastikan kalian juga memahami software yang berkaitan dengan deployment, monitoring, dan manajemen data di lingkungan cloud.

5. Pengembangan Soft Skills dan Kolaborasi Tim

Selain keterampilan teknis, soft skills juga merupakan komponen penting untuk menjadi seorang data engineer yang sukses. Keterampilan komunikasi yang baik sangat diperlukan untuk bekerja sama dengan tim data scientist, analis bisnis, dan stakeholder lainnya. Data engineer sering kali menjadi penghubung antara tim yang berbeda, sehingga harus mampu menjelaskan konsep teknis secara jelas kepada orang non-teknis.

Selain itu, mampu berkolaborasi dan bekerja dalam tim adalah keterampilan yang tidak boleh diabaikan terutama dalam proyek-proyek besar yang melibatkan banyak pihak. Pengembangan soft skills juga mencakup kemampuan problem solving dan berpikir kritis untuk mengatasi berbagai tantangan yang mungkin dihadapi dalam pekerjaan sehari-hari.

Seorang data engineer yang sukses tidak hanya mahir secara teknis, tetapi juga mampu bekerja dengan baik dalam tim dan berkontribusi dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

6. Bangun Portfolio dan Ambil Sertifikasi

Setelah menguasai keterampilan teknis dan soft skills, langkah selanjutnya adalah membangun portfolio. Portfolio adalah bukti nyata kemampuan kalian dalam mengelola dan memproses data. Mulailah dengan proyek-proyek kecil untuk menunjukkan kemampuan kalian dalam merancang arsitektur data, mengimplementasikan pipeline ETL, atau mengelola data besar dengan Hadoop atau Spark.

Platform seperti GitHub bisa digunakan untuk menunjukkan code dan proyek. Selain itu, mengikuti sertifikasi juga dapat membantu mendapatkan pengakuan di industri. Sertifikasi dari platform cloud seperti AWS Certified Big Data, Google Professional Data Engineer, atau Microsoft Azure Data Engineer menunjukkan kepada recruiter bahwa kalian memiliki keahlian khusus dalam teknologi tertentu.

Sertifikasi tersebut tidak hanya meningkatkan kredibilitas, tetapi juga membantu kalian tetap up-to-date dengan perkembangan terbaru di industri ini.

Menjadi seorang data engineer yang sukses bukanlah hal yang instan. Dibutuhkan pemahaman mendalam tentang teknologi, keterampilan teknis yang kuat, dan kemampuan untuk bekerja dengan baik dalam tim. Persiapkan dengan matang karir data engineer kalian di DQLab.

Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri menjadi data engineer andal!