TEBUS HOKI! BELI 1 GRATIS 1
Belajar Data 6 BULAN GRATIS 6 BULAN hanya Rp180K!

0 Hari 3 Jam 16 Menit 43 Detik

Roadmap Data Engineer Kuartal 1 2024 untuk Pemula

Belajar Data Science di Rumah 21-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-jumat-04-2024-01-19-172446_x_Thumbnail800.jpg

Data engineer merupakan profesi yang masih menjadi primadona di industri data. Bisa dibilang, profesi ini disebut-sebut sebagai tulang punggung yang kritis dalam ekosistem data. Tugas utamanya melibatkan desain, pengembangan, dan pemeliharaan infrastruktur data yang memungkinkan organisasi untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengelola informasi dengan efisien. Meskipun tidak sepopuler data scientist atau data analyst, peran data engineer sangat penting untuk memastikan bahwa data dapat diakses, diproses, dan dianalisis dengan lancar.


Tahun 2024 sudah berjalan hampir dua minggu, apakah kamu sudah ada bayangan untuk mencari pekerjaan di industri data? Apa mungkin kamu yang dulunya berasal dari bidang non IT ingin melipir dan banting setir ke bidang IT karena kepincut dengan gaji yang mentereng? Tenang aja, kali ini DQLab bakal kasih kamu sederetan roadmap khusus untuk profesi data engineer yang mengawali kuartal 1 tahun 2024 ini. Hitung-hitung sebagai pembuka awal tahun sekaligus menjadi panduan bagi pemula dalam meraih karir impiannya di ranah industri data. Simak yuk sahabat DQLab!


1. Penguasaan Dasar tentang Konsep Data Engineering

Ketika kamu memilih untuk berkarir menjadi seorang data engineer maka konsep data engineering harus benar-benar kamu pegang dengan baik. Konsep data engineering mencakup segala pemahaman dan keterampilan yang diperlukan dalam proses pengelolaan, transformasi, dan analisis data. Pemahaman yang mendalam terhadap konsep-konsep tersebut akan membantu kamu menjadi seorang data engineer yang efektif dan berdaya saing di pasar kerja yang terus berkembang.


Dalam dunia teknologi yang terus berkembang, konsep data engineering tidaklah statis. Seorang data engineer perlu memiliki sikap pembelajaran kontinu, mengikuti perkembangan teknologi, dan selalu mencari cara baru untuk meningkatkan efisiensi dalam pengelolaan data.


Dengan memegang erat konsep data engineering, kamu akan dapat menghadapi tantangan kompleks dalam industri data. Dengan kombinasi pemahaman, keterampilan, dan sikap pembelajaran yang berkelanjutan, kamu akan menjadi seorang data engineer yang sukses dan adaptif terhadap perubahan yang terjadi dalam dunia data.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Mendalami Konsep ETL

Penguasaan konsep ETL juga tidak luput dari perhatian seorang calon data engineer. ETL, yang merupakan singkatan dari Extract, Transform, Load, adalah salah satu elemen kunci dalam perjalanan seorang data engineer dalam memanipulasi dan mentransformasi data untuk keperluan analisis lebih lanjut. Proses ETL memungkinkan pengambilan data dari sumber yang beragam, melakukan transformasi untuk memastikan kebersihan dan kualitasnya, dan akhirnya membuatnya ke dalam penyimpanan data yang sesuai. 

Data Engineer


Penguasaan konsep ETL bukan hanya sebatas pada pemahaman teoritis, tetapi juga melibatkan praktek langsung. Calon data engineer sebaiknya terlibat dalam proyek-proyek kecil yang melibatkan proses ETL, memungkinkan mereka untuk menerapkan pengetahuan dan memecahkan masalah yang mungkin muncul dalam proses transformasi data.. 


3. Mempelajari Arsitektur Big Data

Mengingat pertumbuhan data yang pesat, pemahaman tentang arsitektur Big Data seperti Hadoop dan Spark adalah suatu keharusan. Seorang data engineer perlu tahu bagaimana memanfaatkan kekuatan distribusi dan paralelisme untuk mengelola volume data yang besar dengan efisien. 


Hadoop adalah kerangka kerja Big Data yang menyediakan penyimpanan dan pemrosesan data distribusi di sejumlah server. Seorang data engineer perlu memahami bagaimana Hadoop dapat menyusun dan menyimpan data pada node-node yang terdistribusi. Dengan memanfaatkan Hadoop Distributed File System (HDFS), data engineer dapat merancang solusi yang tahan terhadap kegagalan dan dapat diakses dengan cepat oleh aplikasi pengolahan data.


Apache Spark, sebagai platform pemrosesan data cepat dan umum, memberikan kemampuan untuk melakukan analisis data secara distribusi dengan cepat. Seorang data engineer perlu tahu bagaimana merancang dan mengoptimalkan proses-proses ETL menggunakan Spark.


Pemahaman konsep dasar seperti RDDs (Resilient Distributed Datasets) dan DataFrames dalam konteks Spark dapat membantu data engineer memilih strategi pemrosesan data yang paling sesuai dengan kebutuhan proyek.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


4. Menguasai Penggunaan Restful API

Terakhir adalah keterampilan Restful API dimana keterampilan ini sangat penting bagi seorang data engineer. Restful API memainkan peran kunci dalam memungkinkan interaksi antara berbagai sistem yang terlibat dalam ekosistem data. Keterampilan dalam memahami dan mengimplementasikan Restful API memberikan kemampuan kepada seorang Data Engineer untuk mengambil dan mengirim data secara efisien melalui antarmuka yang terstruktur.

Data Engineer

Sumber Gambar: Youtube/BytebyteGo


Restful API, yang merupakan singkatan dari Representational State Transfer, memberikan metode standar untuk komunikasi antara aplikasi dan sistem. Keterampilan ini memungkinkan seorang Data Engineer untuk menyusun permintaan (request) dan memproses respons (response) dengan baik, sehingga data dapat mengalir dengan lancar antara berbagai komponen dalam infrastruktur data.


Menyusun roadmap untuk kuartal pertama dalam karir sebagai Data Engineer merupakan langkah penting bagi pemula. Dengan fondasi yang kuat pada pemahaman dasar dan eksplorasi teknologi, pemula dapat secara bertahap menyempurnakan keterampilan dan mengaplikasikannya dalam proyek praktis. 


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

Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :