JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 0 Jam 56 Menit 42 Detik

Roadmap Data Engineer, Panduan Praktis untuk Pemula

Belajar Data Science di Rumah 20-Februari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-04-2024-02-20-155321_x_Thumbnail800.jpg

Roadmap data engineer merupakan sebuah panduan atau rencana langkah-langkah yang dirancang untuk membantu seseorang, terutama pemula, memahami dan mengembangkan keterampilan yang dibutuhkan dalam bidang data engineering. Roadmap tersebut menyajikan serangkaian langkah yang logis dan terstruktur untuk memandu seseorang melalui perjalanan belajar mereka hingga mencapai tingkat keahlian yang diinginkan sebagai seorang data engineer.


Roadmap data engineer merupakan solusi sat-set bagi pemula untuk mempelajari keseluruhan skillset yang dibutuhkan industri utamanya pada posisi data engineer. Bagi pemula yang ingin mengejar karir sebagai data engineer, tak ada salahnya untuk mengikuti roadmap sebagai panduan mereka dalam memahami konsep dasar pengolahan data, pemahaman struktur database, bahasa SQL, dan konsep dasar pemodelan data.


Masih di awal 2024, apabila kamu ingin menjadi seorang data engineer tak perlu ragu lagi. Mari belajar roadmap data engineer sekarang juga dengan kamu menyimak artikel berikut ini yuk sahabat DQLab!


1. Dasar-Dasar Database

Hal pertama yang perlu dipelajari oleh pemula ketika ingin berkarir menjadi seorang data engineer adalah memahami dasar-dasar database. Pemahaman yang kuat tentang konsep dasar ini menjadi fondasi penting, sebab database merupakan elemen inti dalam pekerjaan seorang data engineer. Pemula perlu memahami struktur dan jenis-jenis database, termasuk model relasional dan non-relasional, serta bagaimana data disimpan, diorganisir, dan diakses.


Selanjutnya, pemula perlu memahami bahasa SQL (Structured Query Language) dengan baik. SQL menjadi alat utama dalam mengambil, memanipulasi, dan mengelola data dalam basis data. Kemampuan untuk menulis kueri SQL dengan benar akan membantu pemula dalam ekstraksi data yang diperlukan untuk analisis dan pengolahan selanjutnya.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Pemahaman tentang Database Relasional dan Non-Relasional

Setelah pemahaman dasar-dasar database sudah matang, pemula perlu memahami masing-masing perbedaan antara database relasional dan database non-relasional. Hal ini penting karena pemahaman yang baik tentang karakteristik keduanya akan membantu dalam membuat keputusan yang tepat saat memilih database untuk proyek-proyek data engineering.


Database Relasional:

Pemula perlu mendalami konsep dasar database relasional, yang melibatkan pengorganisasian data dalam tabel yang terkait satu sama lain melalui kunci-kunci. Mereka perlu memahami bagaimana merancang skema database relasional dengan entitas dan hubungan, serta cara melakukan operasi dasar seperti SELECT, INSERT, UPDATE, dan DELETE menggunakan SQL. Pemahaman tentang normalisasi dan denormalisasi juga akan memperkaya pengetahuan mereka tentang database relasional.


Database Non-Relasional:

Selanjutnya, pemula perlu menjelajahi dunia database non-relasional atau NoSQL. Mereka dapat memahami jenis-jenis database non-relasional, seperti document store (MongoDB), key-value store (Redis), column-family store (Cassandra), dan graph database (Neo4j).


Pemahaman tentang bagaimana data disimpan dan diakses dalam model data yang berbeda ini menjadi penting. Selain itu, mereka perlu memahami situasi di mana penggunaan database non-relasional lebih cocok, misalnya, untuk skenario data yang bersifat semi-struktural atau data yang berskala secara horizontal.


3. Teknologi Pengolahan Data

Seorang calon data engineer juga memahami teknologi pengolahan data yang akan dipakai nantinya. Hal ini meliputi pemahaman mendalam tentang berbagai teknologi pengolahan data yang akan digunakan di industri, termasuk tetapi tidak terbatas pada:


Frameworks Pengolahan Big Data:

Pengertian mendalam tentang framework seperti Apache Spark, Apache Flink, dan Apache Storm untuk memproses data dalam skala besar dan real-time.


Sistem Manajemen Antrian:

Pemahaman tentang sistem manajemen antrian seperti Apache Kafka atau RabbitMQ untuk mengelola aliran data dan pesan antar sistem.


Distributed Computing:

Keterampilan dalam bekerja dengan sistem komputasi terdistribusi untuk meningkatkan kinerja dan skalabilitas, seperti Apache Hadoop.


Data Warehousing:

Pemahaman tentang konsep data warehousing dan penggunaan platform seperti Amazon Redshift, Google BigQuery, atau Snowflake untuk analisis data.


In-Memory Databases:

Pemahaman tentang basis data berbasis memori seperti Apache Ignite atau Redis untuk mengakses data dengan latensi rendah.


4. Cloud Computing

Seorang calon data engineer juga perlu memiliki dasar cloud computing karena cloud computing telah menjadi integral dalam industri data saat ini. Mengembangkan pemahaman tentang layanan cloud, seperti AWS (Amazon Web Services), Azure (Microsoft), atau Google Cloud, memberikan keuntungan besar dalam membangun, mengelola, dan mengoptimalkan infrastruktur data.


Layanan cloud menyediakan fleksibilitas untuk menyesuaikan kapasitas infrastruktur sesuai kebutuhan. Seorang data engineer dapat dengan mudah meningkatkan atau mengurangi sumber daya sesuai dengan volume dan kompleksitas data yang dihadapi.


Selain itu, Cloud computing menyediakan berbagai layanan yang mendukung manajemen dan analisis data, seperti penyimpanan objek, basis data cloud, dan alat ETL cloud. Pemahaman tentang cara menggunakan layanan ini dapat mempercepat pengembangan solusi data engineering.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


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


Atau

Sudah punya akun? Login