Roadmap Data Engineer : Jelajah Karir Menuju Sukses
Profesi Data Engineer merupakan salah satu posisi yang cukup menjanjikan di era digitalisasi yang terjadi saat ini. Banyak perusahaan yang berlomba-lomba untuk merekrut orang untuk bisa menempati posisi ini. Peran Data Engineer dirasa cukup penting untuk menjaga kestabilan perusahaan, dimana mereka bertanggung jawab penuh untuk mengelola data flow, memastikan ketersediaan dan integritas data, serta memfasilitasi proses analisis data
Untuk menjadi Data Engineer, tentu tidak bisa instant dalam semalam. Ada tahapan-tahapan yang harus dilalui untuk bisa sampai di posisi tersebut. Kita bisa memanfaatkan roadmap Data Engineer untuk memulai perjalanan. Memiliki roadmap yang jelas adalah kunci untuk mencapai kesuksesan dalam bidang ini. Dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa hal dalam roadmap untuk menjadi seorang Data Engineer yang sukses. Simak pembahasannya yuk!
1. Pendidikan dan Persiapan Awal
Tahapan pertama dalam roadmap sebagai seorang Data Engineer adalah memperoleh pendidikan yang sesuai. Sebagian besar latar belakang Data Engineer berasal dari Ilmu Komputer, Teknik Komputer, Matematika, atau bidang terkait. Gelar sarjana atau magister dalam bidang tersebut sering kali menjadi persyaratan minimum untuk masuk ke dalam industri ini. Namun saat ini, sudah banyak perusahaan yang tidak lagi melihat gelar namun lebih fokus pada skill.
Oleh karena itu, penting juga untuk memperoleh pengetahuan dasar tentang konsep-konsep data dan teknologi terkait. Hal ini dapat meliputi pemahaman tentang relational database dan non-relasional database, bahasa pemrograman seperti Python atau Java, serta framework pengolahan data seperti Apache Spark atau Hadoop.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Penguasaan Teknologi Data
Seorang Data Engineer perlu untuk memiliki pemahaman yang mendalam tentang berbagai teknologi dan tools yang akan digunakan dalam pengelolaan dan analisis data, termasuk pengalaman praktis dalam menggunakan bahasa pemrograman, alat pemrosesan data, dan sistem penyimpanan data.
Mereka juga perlu untuk memilih beberapa teknologi yang ingin dikuasai dan fokus pada pengembangan skill dalam teknologi-teknologi tersebut. Misalnya, belajar tentang Apache Spark untuk pemrosesan data yang berskala besar, SQL untuk mengelola basis data relasional, atau alat-alat seperti Apache Kafka untuk streaming data real-time.
3. Pengalaman Kerja dan Project di Dunia Nyata
Pengalaman kerja dan praktis pengerjaan project di dunia nyata juga memainkan peran kunci dalam roadmap seorang Data Engineer. Mereka dapat mencari kesempatan untuk magang, kerja paruh waktu, atau project sampingan yang memungkinkan untuk mengaplikasikan pengetahuan dan keterampilan yang telah dipelajari dalam situasi nyata.
Selain itu, berkontribusi pada project open source atau membangun portofolio project pribadi juga bisa menjadi cara yang baik untuk memperoleh pengalaman praktis dan menunjukkan kemampuan kepada calon user atau klien potensial.
4. Pengembangan Skill dan Networking
Langkah terakhir dalam roadmap sebagai seorang Data Engineer adalah terus mengembangkan skill dan memperluas networking profesional. Hal ini bisa dilakukan dengan mengikuti kursus online, menghadiri konferensi atau seminar, serta membaca literatur terkini dalam bidang data engineering agar tetap update dengan perkembangan teknologi dan praktik terbaru.
Data Engineer juga bisa membangun jaringan dengan profesional lain dalam industri, termasuk Data Scientist, Data Analyst, ataupun Software Engineer. Hal ini dapat membuka pintu untuk peluang kerja baru dan kolaborasi project yang potensial. Mereka juga bisa berpartisipasi dalam forum online atau grup komunitas untuk terhubung dengan sesama profesional dalam bidang data engineering.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Dengan mengikuti roadmap yang terstruktur dan berkomitmen untuk pengembangan secara terus menerus, seseorang dapat membangun karir yang sukses sebagai seorang Data Engineer. Dengan permintaan yang terus meningkat untuk para profesional ini di berbagai industri, langkah-langkah ini dapat membantu untuk mencapai kesuksesan dalam bidang ini.
Tertarik menjadi 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