Roadmap Data Engineer dengan 4 Spesialisasi

Data engineer merupakan profesi yang memainkan peran penting dalam transformasi digital dan inovasi di berbagai industri. Mereka tidak hanya bertanggung jawab atas pembangunan infrastruktur data yang kuat, tetapi juga menjadi tulang punggung dalam proses pengambilan keputusan berbasis data. Dengan kemampuan mereka untuk mengumpulkan, membersihkan, mengelola, dan menganalisis data secara efisien, data engineer membantu organisasi mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan berharga yang dapat mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan strategis. 

Selain itu, mereka juga berperan dalam memastikan keamanan, integritas, dan ketersediaan data, sehingga menjaga kepercayaan pelanggan dan kepatuhan terhadap regulasi. Dengan demikian, data engineer tidak hanya menjadi pembangun infrastruktur data, tetapi juga menjadi katalisator perubahan dan kemajuan dalam dunia bisnis modern.

Namun, untuk menjadi seorang data engineer tentunya perlu dibekali dengan roadmap atau peta jalan agar proses pembelajaran dan pengembangan keterampilan dapat dilakukan secara terstruktur dan efektif. Roadmap ini membantu calon data engineer untuk mengidentifikasi langkah-langkah konkret yang perlu diambil, area-area yang perlu diprioritaskan, dan sumber daya yang dapat dimanfaatkan untuk mencapai tujuan mereka. 

Dengan memiliki roadmap yang jelas, seseorang dapat fokus pada pengembangan keterampilan yang relevan, membangun portofolio proyek yang kuat, serta menyesuaikan diri dengan perkembangan teknologi dan kebutuhan pasar yang terus berubah. Berikut adalah susunan roadmap data engineer berdasarkan pada spesialisasi yang dapat dikuasai. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Data Pipeline

Spesialisasi pertama yang bisa dipelajari oleh pemula yang ingin menekuni dunia data engineer adalah data pipeline. Data pipeline merupakan fondasi utama dalam infrastruktur data sebuah organisasi, yang memungkinkan aliran data dari sumbernya hingga ke tempat penyimpanan atau konsumen akhir. 

Dengan memahami konsep data pipeline, seorang pemula dapat belajar bagaimana merancang, membangun, dan mengelola alur kerja yang efisien untuk mengumpulkan, membersihkan, mentransformasi, dan menyimpan data dengan benar.

Melalui pembelajaran ini, mereka akan mengerti pentingnya integritas data, kinerja sistem, serta ketahanan terhadap kegagalan, yang merupakan aspek kritis dalam pembangunan infrastruktur data yang solid. Dengan demikian, mempelajari data pipeline adalah langkah pertama yang sangat penting dalam perjalanan menjadi seorang data engineer yang kompeten.

Sumber Gambar: Data Engineering Wiki

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Data Warehousing

Kemudian, pemula data juga bisa mempelajari seputar data warehousing yang berkaitan dengan manajemen dan penyimpanan data secara efisien dalam lingkungan perusahaan. Pemahaman yang kuat tentang konsep data warehousing membantu data engineer dalam merancang, membangun, dan mengelola sistem penyimpanan data yang dapat mengakomodasi kebutuhan analisis dan pelaporan. Mereka belajar tentang desain skema data, optimasi query, dan strategi pengindeksan untuk meningkatkan kinerja sistem.

Selain itu, mereka juga mempelajari teknologi dan alat-alat terkait seperti sistem manajemen basis data (DBMS) khusus untuk data warehousing seperti Amazon Redshift, Snowflake, atau Google BigQuery. Dengan memahami data warehousing, seorang data engineer dapat menjadi arsitek sistem yang dapat mengintegrasikan, menyimpan, dan mengakses data secara efisien, memungkinkan organisasi untuk mengambil keputusan berdasarkan informasi yang akurat dan tepat waktu.

3. Integrasi Data Engineering dengan Machine Learning

Roadmap selanjutnya yang bisa kamu pelajari adalah integrasi antara data engineering dengan machine learning. Integrasi antara data engineering dengan machine learning membuka pintu menuju kemungkinan-kemungkinan baru dalam pemanfaatan data untuk pengambilan keputusan yang lebih canggih dan prediksi yang lebih akurat. 

Dengan mempelajari integrasi ini, seorang data engineer dapat memperdalam pemahaman mereka tentang algoritma machine learning, teknik pengolahan data yang diperlukan untuk melatih model, dan infrastruktur yang diperlukan untuk menerapkan solusi machine learning dalam skala yang besar. 

Sumber Gambar: Improvado

Dengan memahami cara kerja machine learning dan bagaimana data engineering memainkan peran penting dalam proses tersebut, seorang data engineer dapat menjadi lebih efektif dalam membangun sistem yang menggabungkan kekuatan kedua bidang tersebut untuk menghasilkan nilai tambah yang signifikan bagi organisasi. 

Dengan demikian, integrasi antara data engineering dan machine learning adalah langkah selanjutnya yang menarik bagi para profesional yang ingin memperluas wawasan dan keterampilan mereka dalam dunia data.

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Streaming Data

Yang tidak kalah pentingnya adalah streaming data. Dalam dunia yang terus bergerak cepat, di mana informasi harus diproses dan diambil keputusan secara real-time, streaming data menjadi kunci utama. Kemampuan untuk menangani aliran data secara langsung dari sumbernya, menerapkan transformasi pada data yang masuk, dan menyimpan atau mengirimkannya ke tujuan secara cepat dan efisien adalah keahlian yang sangat dicari dalam dunia data engineering saat ini. 

Dengan teknologi streaming data seperti Apache Kafka, Apache Flink, atau Amazon Kinesis, data engineer dapat membangun infrastruktur yang mampu menangani volume data besar dalam waktu nyata, membuka pintu bagi berbagai aplikasi mulai dari analisis prediktif hingga deteksi anomali. Dengan demikian, pemahaman dan penguasaan terhadap streaming data menjadi salah satu poin kunci dalam roadmap seorang data engineer yang sukses.

Dengan memiliki roadmap yang jelas, seorang data engineer dapat menjalankan pekerjaannya dengan lebih efisien, produktif, dan sesuai dengan tujuan dan kebutuhan bisnis. Roadmap membantu dalam merencanakan, mengelola, dan mengukur perkembangan dalam bidang data engineering, sehingga menjadi alat penting dalam kesuksesan pekerjaan sehari-hari data engineer.

DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup 

Penulis: Reyvan Maulid