Roadmap Data Engineer, Persiapan Sukses di Dunia Big Data
Profesi data engineer semakin diminati seiring dengan pesatnya pertumbuhan big data dan kebutuhan akan infrastruktur data yang andal. Sebagai penghubung antara data mentah dan analisis mendalam yang dilakukan oleh data scientist, data engineer memainkan peran krusial dalam memastikan bahwa data diolah, disimpan, dan dialirkan secara efisien.
Bagi mereka yang tertarik meniti karier di dunia big data, memiliki roadmap yang jelas untuk menjadi seorang data engineer adalah langkah penting menuju role yang menjanjikan.
Menjadi data engineer yang kompeten membutuhkan kombinasi pengetahuan teknis dan pengalaman praktis. Mulai dari memahami konsep dasar database dan pemrograman, hingga menguasai teknologi cloud, pipeline data, dan pemrosesan terdistribusi seperti Apache Spark dan Hadoop.
Perjalanan ini mencakup berbagai keterampilan yang dibutuhkan untuk membangun sistem yang scalable dan dapat diandalkan. Selain itu, pemahaman tentang arsitektur data dan manajemen big data adalah kunci dalam menjalankan peran ini dengan baik.
Pada artikel ini, DQLab akan membahas mengenai roadmap untuk menjadi Data Engineer yang sukses di dunia big data. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Pelajari Dasar-Dasar Pemrograman dan Algoritma
Langkah pertama dalam roadmap menjadi Data Engineer adalah menguasai dasar-dasar pemrograman. Keterampilan coding sangat penting karena sebagian besar pekerjaan seorang Data Engineer yang melibatkan penulisan kode untuk membangun dan memelihara data pipelines, database, dan sistem lainnya. Bahasa pemrograman yang umum digunakan dalam data engineering termasuk Python, Java atau Scala, dan SQL.
Selain belajar bahasa pemrograman, kita juga perlu memahami algoritma dasar dan struktur data seperti array, linked list, hash table, dan sorting algorithms. Pengetahuan ini akan membantu dalam mengelola dan memproses data dengan lebih efisien. Berikut adalah rekomendasi modul dari DQLab yang bisa kamu coba untuk eksplorasi.
Credit Gambar: Module Premium DQLab
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Pelajari Database dan Sistem Penyimpanan Data
Sebagai Data Engineer, kita akan bekerja dengan berbagai jenis database dan sistem penyimpanan data. Oleh karena itu, sangat penting untuk memahami bagaimana cara mengelola, mengoptimalkan, dan menskalakan sistem penyimpanan data.
Ada beberapa jenis database yang perlu dipelajari Relational Databases (SQL) seperti MySQL, PostgreSQL, atau Microsoft SQL Server; NoSQL Databases seperti MongoDB, Cassandra, atau Redis; dan Data Warehousing. Pemahaman mendalam mengenai cara kerja database relasional dan NoSQL akan memberikan dasar yang kuat untuk beralih ke sistem penyimpanan data yang lebih kompleks.
Berikut adalah rekomendasi modul DQLab yang bisa kamu gunakan sebagai pengenalan SQL:
Credit Gambar: Module Premium DQLab
3. Pelajari Alat dan Teknologi Big Data
Setelah memahami dasar-dasar pemrograman dan database, langkah berikutnya dalam roadmap adalah belajar tentang alat-alat big data. Karena Data Engineer sering bekerja dengan volume data yang sangat besar, mereka perlu menguasai berbagai teknologi yang dirancang untuk memproses dan mengelola data dalam skala besar.
Beberapa alat penting yang harus dipelajari adalah Apache Hadoop yang merupakan framework open-source yang digunakan untuk penyimpanan dan pemrosesan data dalam jumlah besar secara terdistribusi, Apache Spark yang merupakan alat pemrosesan data cepat yang bisa memproses data dalam skala besar baik secara batch maupun real-time.
Spark juga mendukung machine learning dan pemrosesan streaming data, dan Apache Kafka yang digunakan untuk memproses data streaming secara real-time, Kafka sangat penting untuk proyek-proyek yang melibatkan data berkelanjutan seperti log server atau data transaksi.
4. Pahami Cloud Computing dan Data Engineering di Cloud
Seiring dengan meningkatnya adopsi cloud computing, sebagian besar pekerjaan Data Engineer dilakukan di platform cloud. Untuk menjadi Data Engineer yang kompetitif, kita perlu memahami cara kerja cloud dan layanan yang ditawarkan oleh penyedia utama seperti Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), dan Microsoft Azure.
Dengan menguasai salah satu atau lebih platform cloud ini, akan membuat kita lebih mudah beradaptasi dengan teknologi yang digunakan di banyak perusahaan saat ini. Cloud juga bermanfaat bagi perusahaan untuk menyimpan dan memproses data dalam skala yang lebih besar tanpa infrastruktur on-premise yang mahal.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Menjadi Data Engineer yang sukses memerlukan kombinasi keterampilan teknis dan pemahaman tentang infrastruktur big data. Dengan mengikuti roadmap ini, mulai dari dasar-dasar pemrograman, database, hingga teknologi big data dan cloud, kita bisa membangun fondasi yang kuat untuk karier kita. Data Engineer adalah peran yang semakin penting di era big data dan AI, dan menguasai keterampilan yang dibutuhkan akan membuat kita siap menghadapi tantangan dunia teknologi yang semakin berkembang.
Yuk akses semua modul DQLab di atas! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K