Roadmap Data Engineer di Era Big Data 2023

Di era digital dan big data seperti sekarang ini, profesi sebagai data engineer semakin diminati dan dianggap sebagai pilihan karir yang menjanjikan. Seorang data engineer bertanggung jawab dalam membangun infrastruktur teknologi yang dibutuhkan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengolah data yang sangat besar dan kompleks. Tidak hanya itu, data engineer juga harus mampu menyelesaikan berbagai tantangan teknis yang terkait dengan analisis data dan memastikan data tersebut dapat digunakan secara efektif oleh perusahaan.

Namun, menjadi seorang data engineer tidaklah mudah. Ada banyak hal yang perlu dipelajari dan dipersiapkan sebelum bisa memulai karir di bidang ini. Oleh karena itu, panduan roadmap data engineer sangat diperlukan untuk membantu calon data engineer mempersiapkan diri dan mengejar karir di bidang yang menjanjikan ini. Dalam artikel ini, akan dibahas panduan roadmap data engineer yang berfokus pada kebutuhan dan persyaratan yang diperlukan untuk sukses sebagai seorang data engineer di era big data.

1. Mengenal Data Engineer di Era Big Data

Data engineer adalah salah satu profesi yang kini semakin diminati di era big data. Data engineer bertanggung jawab atas perancangan, pembangunan, dan pemeliharaan infrastruktur data, serta memastikan data tersedia dan dapat diakses dengan mudah dan aman oleh pengguna. Sebagai peran yang strategis, data engineer sangat dibutuhkan dalam industri yang bergerak di bidang teknologi, khususnya di bidang big data.

Dalam era big data, volume, kecepatan, dan keragaman data semakin kompleks, sehingga diperlukan seorang data engineer yang memiliki kemampuan teknis yang handal dan terus berkembang. Kemampuan teknis yang dibutuhkan antara lain pemrograman, pemahaman tentang database, pengolahan data besar, dan teknologi terkait big data seperti Hadoop, Spark, dan Apache Kafka.

Data engineer harus memiliki pemahaman yang baik tentang bahasa pemrograman seperti Python, Java, SQL, dan lain-lain. Kemampuan pemrograman ini sangat penting karena data engineer akan sering berinteraksi dengan alat pemrograman dan scripting untuk membantu mereka dalam melakukan analisis dan pemrosesan data. Selain keterampilan teknis, seorang data engineer juga harus memiliki kemampuan softskill. Kemampuan ini termasuk kemampuan komunikasi yang baik, kemampuan bekerja sama dalam tim, kemampuan manajemen proyek, dan kemampuan berpikir analitis untuk menyelesaikan masalah.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Mempersiapkan Diri sebagai Data Engineer

Mempersiapkan diri untuk menjadi seorang data engineer adalah langkah penting untuk membangun karir di industri yang berkembang pesat ini. Ada beberapa hal yang perlu dipersiapkan, seperti pendidikan, pengalaman kerja, serta keterampilan teknis dan softskill. Seiring dengan perkembangan teknologi dan data yang semakin besar dan kompleks, persaingan di bidang ini juga semakin ketat. Oleh karena itu, persiapan yang matang dan kompetensi yang unggul menjadi kunci utama untuk sukses sebagai seorang data engineer.

• Pendidikan dan sertifikasi yang dibutuhkan. Data engineer umumnya membutuhkan gelar sarjana atau pasca sarjana di bidang teknologi informasi, ilmu komputer, matematika, atau statistik. Selain itu, ada beberapa sertifikasi yang dapat membantu data engineer untuk meningkatkan kredibilitas dan menunjukkan kemampuan dalam teknologi terkait big data, seperti sertifikasi Cloudera, AWS, atau Microsoft.

• Pengalaman kerja yang diperlukan. Pengalaman kerja sangat penting bagi data engineer karena harus memiliki pemahaman yang baik tentang konsep-konsep teknis dan pemrosesan data. Pengalaman kerja dalam proyek big data dapat membantu data engineer memahami dan mengimplementasikan teknologi terkait big data. Selain itu, pengalaman kerja yang berkaitan dengan pengembangan aplikasi, analisis data, atau teknologi terkait juga dapat menjadi nilai tambah dalam mempersiapkan diri sebagai data engineer.

• Meningkatkan keterampilan teknis dan softskill. Data engineer harus selalu meningkatkan keterampilan teknis dan softskillnya. Keterampilan teknis dapat ditingkatkan melalui kursus dan pelatihan yang terkait dengan teknologi terkait big data, pemrograman, dan pemrosesan data. Ada juga banyak sumber daya online dan buku yang dapat membantu data engineer meningkatkan keterampilannya. Selain itu kemampuan berkomunikasi, manajemen proyek, dan kemampuan bekerja dalam tim juga penting. Keterampilan ini dapat ditingkatkan melalui pelatihan khusus, pengalaman kerja, atau pelatihan pribadi seperti membaca buku atau mengikuti kursus online. 

  
  

3. Membangun Karir sebagai Data Engineer

Membangun karir sebagai seorang data engineer adalah pilihan karir yang menjanjikan di era digital saat ini. Ada beberapa jalur karir yang dapat ditempuh untuk menjadi seorang data engineer yang sukses, termasuk melalui pendidikan formal, pengalaman kerja, dan sertifikasi. Selain itu, ada juga tren dan peluang karir yang patut diperhatikan oleh para calon data engineer, karena teknologi dan data terus berkembang dengan cepat, dan memberikan peluang besar bagi mereka yang memiliki keterampilan yang sesuai. Namun, sebelum memulai karir sebagai data engineer, penting juga untuk mengetahui gaji dan kompensasi yang bisa didapatkan, sehingga dapat membuat keputusan yang tepat dalam memilih karir di bidang ini.

• Jalur karir sebagai data engineer. Ada beberapa jalur karir yang tersedia untuk data engineer. Data engineer dapat memilih untuk bekerja sebagai karyawan dalam perusahaan besar, startup, atau perusahaan konsultan. Data engineer juga dapat memilih untuk bekerja sebagai freelancer atau memulai bisnis sendiri. Data engineer juga dapat memilih untuk mengambil jalur karir sebagai manajer data atau arsitek data.

• Tren dan peluang karir sebagai data engineer. Kebutuhan akan data engineer terus meningkat seiring dengan perkembangan teknologi dan pertumbuhan data yang cepat. Tren karir data engineer saat ini adalah fokus pada bidang teknologi big data, data analytics, dan machine learning. Data engineer juga dapat mengambil kesempatan untuk berkarir di bidang terkait seperti pengembangan perangkat lunak, manajemen data, atau pengembangan bisnis.

• Gaji dan kompensasi sebagai data engineer. Data engineer umumnya mendapatkan gaji yang tinggi karena keahlian teknis dan keterampilan yang dibutuhkan dalam bidang ini. Gaji data engineer tergantung pada faktor seperti tingkat pengalaman, lokasi geografis, dan jenis perusahaan. Selain gaji, data engineer juga dapat menerima manfaat lain seperti bonus, tunjangan kesehatan, dan tunjangan pensiun.

  
  

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Tantangan yang Mungkin Dihadapi

Meskipun karir sebagai data engineer menjanjikan, ada beberapa tantangan yang mungkin dihadapi oleh data engineer. Beberapa tantangan ini termasuk:

• Pertumbuhan data yang cepat. Seiring dengan perkembangan teknologi, data yang dihasilkan semakin banyak dan kompleks. Oleh karena itu, data engineer perlu mampu mengelola, menyimpan, dan mengolah data yang sangat besar dan kompleks.

• Kompetisi yang ketat. Dalam industri teknologi, persaingan menjadi semakin ketat dan data engineer perlu bersaing dengan para profesional yang sangat terampil. Untuk itu, data engineer harus terus meningkatkan keterampilan dan mempelajari teknologi terbaru.

• Kesulitan dalam memahami kebutuhan bisnis. Data engineer harus memahami kebutuhan bisnis dan memastikan bahwa sistem yang dibangun dapat memenuhi kebutuhan. Namun, seringkali data engineer dihadapkan pada kesulitan dalam memahami kebutuhan bisnis karena perbedaan antara bahasa teknis dan bahasa bisnis.

• Memastikan keamanan data. Data engineer bertanggung jawab untuk memastikan keamanan data perusahaan. Hal ini termasuk mengamankan data dari serangan hacker atau kebocoran data yang tidak sengaja.

Nah, panduan roadmap menyebutkan pentingnya untuk mempersiapkan diri sebagai data engineer. Persiapan kemampuan teknis yang matang akan membantu kalian menjadi data engineer profesional. Kalian bisa mempersiapkan diri perlahan melalui DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. 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 kembangkan kemampuan kalian agar menjadi data engineer handal! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya