3.3 TRIPLE THE SALE!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp130K!

0 Hari 1 Jam 17 Menit 38 Detik

Roadmap Data Engineer, Panduan untuk Pemula

Belajar Data Science di Rumah 29-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-jumat-04-2024-01-29-160915_x_Thumbnail800.jpg

Seorang Data Engineer bertanggung jawab penuh atas manajemen, pemrosesan, dan analisis data untuk mendukung keputusan bisnis dan pengambilan keputusan yang cerdas. Membangun karir sebagai data engineer memerlukan pemahaman mendalam tentang teknologi, pemrograman, dan konsep data. Untuk mempermudah proses belajar agar menjadi Data Engineer yang bisa bersaing, kamu perlu memahami roadmap untuk menjadi Data Engineer.


Roadmap Data Engineer bisa dikatakan sebagai panduan tahapan atau langkah-langkah untuk menjadi Data Engineer. Panduan ini dibuat untuk menjadi acuan dan patokan bagi seseorang yang tertarik untuk mengembangkan keterampilan dan pengetahuannya sebagai seorang Data Engineer. Dalam artikel ini akan dibahas beberapa tahapan penting dalam roadmap Data Engineer yang layak dijadikan panduan bagi pemula. Yuk, simak pembahasannya!


1. Pendidikan dan Fondasi Teknis

Data Engineer

Pendidikan formal dan pemahaman dasar teknis menjadi pondasi penting dalam perjalanan menjadi seorang Data Engineer. Pendidikan formal akan berkaitan dengan gelar pendidikan. Kamu bisa mulai dengan mendapatkan gelar di bidang yang terkait, misalnya ilmu komputer, teknik, atau matematika.


Selain itu, Data Engineer juga perlu menguasai pondasi teknis seperti bahasa pemrograman. Paling tidak, untuk menjadi Data Engineer perlu menguasai satu bahasa pemrograman, terutama Python atau Java. Pemrograman adalah keterampilan inti yang diperlukan dalam pekerjaan data engineering.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Pemahaman Konsep Data dan Basis Data

Data Engineer

Untuk bisa memproses data dengan efisien, kamu juga perlu memahami konsep dasar data dan pengelolaan database. Tentunya untuk hal-hal yang berkaitan dengan database, kita perlu menguasai bahasa SQL yang menjadi bahasa universal untuk mengelola dan mengambil data dari relational database. Selain itu, kamu juga perlu memahami konsep dasar basis data relasional dan non-relasional, serta perbedaan di antaranya. 


3. Pemrosesan Data dan Big Data

Data Engineer

Dalam pekerjaan seorang Data Engineer, mereka kerap kali berkaitan dengan pemrosesan data dalam skala besar dan teknologi big data. Kamu perlu memahami konsep pemrosesan big data menggunakan Apache Spark dan pelajari framework big data lainnya seperti Hadoop. Selain itu, tools ETL (Extract, Transform, Load) seperti Apache NiFi, Apache Airflow, atau Talend untuk memproses dan mentransformasi data juga perlu dikuasai.


4. Cloud Computing dan Pengelolaan Infrastruktur

Data Engineer

Seiring dengan kemajuan teknologi, cloud computing mulai banyak dimanfaatkan bahkan menjadi kunci dalam lingkup pekerjaan data engineering. Hal ini dikarenakan penyimpanan yang dilakukan di cloud computing jauh lebih mudah diakses dan bisa meminimalisir penggunaan memori penyimpanan.


Paling tidak, untuk menjadi Data Engineer, kamu perlu menguasai satu platform cloud seperti AWS, Google Cloud, atau Azure. Kamu juga perlu mempelajari penggunaan kontainer (Docker) dan orkestrasi kontainer (Kubernetes) untuk mengelola aplikasi dan layanan dengan lebih efisien.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Dalam perjalanan menjadi seorang Data Engineer, penting untuk diingat bahwa jalan yang harus ditempuh oleh setiap orang, tidaklah harus sama persis. Kamu dapat menyesuaikan roadmap terbaik sesuai dengan minat dan kekuatan yang kamu miliki. Yang paling penting adalah selalu terbuka untuk pembelajaran, adaptasi, dan penyesuaian dengan perkembangan teknologi yang cepat. Kamu bisa mulai perjalanan sebagai Data Engineer 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


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 :