Roadmap Data Engineer: Navigasi Karir Sukses di Bidang Data

Bayangkan kamu bekerja di sebuah perusahaan teknologi besar seperti Google atau Tokopedia. Setiap hari, miliaran titik data mengalir masuk, transaksi pelanggan, analisis pengguna, hingga data keuangan. Data inilah yang memungkinkan perusahaan besar untuk mengambil keputusan penting dan mengembangkan inovasi baru. Tapi, tahukah kamu? Data itu tidak mengolah dirinya sendiri. Di sinilah peran Data Engineer menjadi sangat penting.

Dalam dunia yang semakin berpusat pada data, peran Data Engineer menjadi salah satu profesi paling dicari di industri teknologi. Mereka tidak hanya mengelola data, tetapi juga mendesain sistem yang memastikan data tersebut bisa diakses dan digunakan dengan optimal. Bagi kamu yang ingin berkarir di bidang ini, roadmap yang tepat bisa menjadi kunci menuju kesuksesan.

1. Peran dan Tanggung Jawab Data Engineer

Seorang Data Engineer pada dasarnya adalah arsitek data. Mereka memastikan semua data yang masuk ke sebuah perusahaan dapat diatur dan diakses dengan efisien. Bayangkan mereka sebagai “tukang pipa” data, yang memastikan aliran data berjalan lancar dari berbagai sumber menuju destinasi akhir, seperti sistem analisis atau gudang data.

Data Engineer bertanggung jawab atas:

• Membangun pipeline data: Ini adalah proses di mana data dikumpulkan, diubah, dan disimpan di tempat yang sesuai untuk analisis lebih lanjut.

• Mengelola basis data: Mereka memastikan bahwa database berfungsi dengan baik, aman, dan dapat menangani data dalam jumlah besar.

• Membangun arsitektur data: Data Engineer bekerja sama dengan tim lain untuk mendesain struktur yang memungkinkan perusahaan memanfaatkan data dengan optimal.

  
  

Peran ini sering kali tumpang tindih dengan profesi seperti Data Scientist dan Data Analyst, tapi perbedaan utamanya fokus pada pengumpulan dan pengelolaan data, sementara Data Scientist dan Analyst lebih fokus pada pengolahan dan analisisnya.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

2. Kenapa Karir Sebagai Data Engineer Populer?

Perusahaan saat ini semakin menyadari betapa pentingnya data untuk tetap kompetitif di pasar. Laporan dari McKinsey menyebutkan bahwa perusahaan yang berbasis data bisa mengambil keputusan 23 kali lebih cepat dan akurat dibandingkan dengan mereka yang tidak. Data Engineer, dalam hal ini, adalah “penjaga gerbang” yang memungkinkan data tersebut menjadi bahan dasar keputusan strategis.

Berikut beberapa alasan mengapa profesi ini semakin populer:  

• Permintaan tinggi: Seiring meningkatnya ketergantungan pada data, permintaan untuk Data Engineer melonjak, terutama di perusahaan teknologi, fintech, e-commerce, dan sektor-sektor berbasis digital lainnya.

• Gaji menarik: Dengan kelangkaan talenta di bidang ini, Data Engineer biasanya menerima kompensasi yang sangat baik, bahkan di level pemula.

• Pengaruh besar dalam perusahaan: Data Engineer memainkan peran besar dalam membuat data tersedia dan siap digunakan oleh tim lain, seperti marketing atau manajemen eksekutif. Mereka membantu perusahaan memecahkan masalah besar, seperti personalisasi pengalaman pelanggan hingga optimalisasi rantai pasok.

  
  

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

3. Roadmap Skill Data Engineer: Apa yang Perlu Kamu Kuasai?

Untuk meniti karir sebagai Data Engineer, kamu harus menguasai beberapa keterampilan esensial, baik itu hard skill maupun soft skill. Berikut adalah daftar skill yang wajib kamu miliki:

Hard Skills:

• Bahasa Pemrograman: Penguasaan terhadap bahasa seperti Python, Java, atau Scala sangat penting. Python, sebagai bahasa yang fleksibel dan mudah dipelajari, sering digunakan untuk membangun pipeline data. Di sisi lain, Java dan Scala biasanya digunakan dalam platform big data seperti Apache Spark.

• SQL: Ini adalah bahasa universal untuk berinteraksi dengan database. Kamu perlu tahu bagaimana membuat query untuk mengambil, memodifikasi, dan mengatur data dari sistem manajemen basis data seperti MySQL, PostgreSQL, atau NoSQL.

• Cloud Computing: Banyak perusahaan sekarang beralih ke penyimpanan dan pemrosesan berbasis cloud seperti AWS, Google Cloud, atau Microsoft Azure. Mengetahui cara menggunakan layanan ini untuk mengelola data adalah keterampilan penting.

• Big Data: Menguasai teknologi seperti Hadoop, Apache Spark, dan Kafka adalah nilai tambah besar. Ini adalah alat yang digunakan untuk menangani data dalam skala besar.

• ETL (Extract, Transform, Load): Sebagai Data Engineer, kamu akan sering berurusan dengan proses ETL, di mana data diambil dari berbagai sumber, diubah menjadi format yang dapat diproses, lalu dimuat ke dalam sistem penyimpanan.

Soft Skills:

• Problem-Solving: Dalam dunia data, masalah yang kamu hadapi sering kali tidak memiliki jawaban langsung. Kamu harus kreatif dan teliti dalam menemukan solusi.

• Komunikasi: Data Engineer sering bekerja lintas tim. Mampu menjelaskan konsep teknis dengan bahasa sederhana kepada rekan kerja yang non-teknis adalah kemampuan yang sangat berharga.

• Teamwork: Karena kamu akan bekerja dengan data scientist, product manager, dan tim lainnya, kemampuan berkolaborasi sangatlah penting.

4. Langkah Nyata untuk Memulai Karir Sebagai Data Engineer

Banyak jalur yang bisa kamu tempuh untuk menjadi Data Engineer, dan berikut adalah beberapa langkah praktis yang bisa kamu ambil:

• Pilih Jalur Pendidikan yang Tepat: Kamu bisa memulai dengan mendapatkan gelar sarjana dalam ilmu komputer, teknik, atau matematika. Namun, seiring berkembangnya industri, banyak orang sukses yang berasal dari latar belakang autodidak atau mengikuti bootcamp yang fokus pada data engineering.

• Sertifikasi: Sertifikasi seperti AWS Certified Big Data, Google Professional Data Engineer, atau Microsoft Azure Data Engineer bisa menjadi pembeda dalam kompetisi kerja. Sertifikasi ini menunjukkan bahwa kamu sudah menguasai teknologi cloud dan big data.

• Membangun Portofolio: Tidak ada yang lebih meyakinkan perekrut daripada proyek nyata yang menunjukkan kemampuanmu. Cobalah membuat proyek ETL, pipeline data, atau menggunakan dataset publik untuk memproses data di cloud platform. GitHub adalah tempat yang bagus untuk menampilkan portofolio kamu.

• Magang dan Entry-level Positions: Jika memungkinkan, maganglah di perusahaan yang berfokus pada teknologi atau data. Pengalaman kerja di lapangan memberikan pemahaman praktis yang tidak selalu bisa didapatkan dari teori.

5. Teknologi dan Tools yang Wajib Diketahui

Data Engineer bekerja dengan banyak teknologi. Berikut adalah beberapa alat yang harus kamu kuasai:

• Apache Spark: Ini adalah framework open-source untuk pemrosesan data besar-besaran dalam waktu singkat.

• Airflow: Digunakan untuk penjadwalan, pemantauan, dan mengelola alur kerja yang kompleks dalam pipeline data.

• Docker: Platform untuk menjalankan aplikasi di lingkungan kontainer yang membantu dalam skalabilitas dan pengelolaan aplikasi berbasis data.

• dbt (Data Build Tool): Alat ini membantu dalam mengubah data dalam database, terutama dalam proses analitik.

Penguasaan alat-alat ini akan menjadikan kamu sebagai kandidat unggulan dalam pasar kerja yang sangat kompetitif ini.

Gimana? Kamu tertarik untuk mengembangkan karier sebagai Data Engineer yang handal di era ML dan AI ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari