Roadmap Data Engineer Selama 6 Bulan, Terapkan!

Sebagai seorang calon data engineer, memiliki panduan atau roadmap untuk mempelajari keseluruhan skillset data engineer menjadi penting. Roadmap data engineer adalah panduan atau peta jalan yang merinci langkah-langkah dan keterampilan yang perlu dikuasai oleh seorang data engineer untuk mencapai tingkat keahlian tertentu dalam karir mereka. Roadmap ini membantu seseorang dalam merencanakan dan mengelola perkembangan profesional mereka dalam bidang data engineering. Roadmap ini dapat mencakup konsep-konsep dasar, teknologi-teknologi yang relevan, dan keterampilan yang diperlukan untuk berhasil dalam peran data engineering.

Proses belajar keterampilan seorang data engineer dapat sangat bervariasi antar individu, tergantung pada latar belakang pendidikan, pengalaman sebelumnya, tingkat pemahaman teknologi, dan sejumlah faktor lainnya. Meskipun roadmap yang telah disusun memberikan panduan yang baik, penting untuk diingat bahwa menjadi seorang data engineer yang terampil memerlukan komitmen, dedikasi, dan konsistensi.

Namun pertanyaannya apakah mungkin cukup waktu untuk mempelajari semuanya hanya dalam waktu 6 bulan saja? Jawabannya mungkin sekali. Ingat, dalam proses belajarnya kamu perlu terapkan kedisiplinan yang tinggi. Selama kamu fokus belajar pasti bisa mengejar untuk mempelajari selama 6 bulan.

Pada artikel kali ini, kita akan membahas tentang susunan roadmap data engineer selama 6 bulan. Penasaran? Simak artikelnya sampai habis ya!

1. Bulan 1-2: Menguasai Pondasi Dasar Data Engineer

Pada bulan pertama dan kedua, calon data engineer akan menguasai beberapa pondasi dasar dari keterampilan data engineer. Hal ini mencakup pemahaman konsep tentang apa itu data engineering, dasar-dasar data engineering, perbedaan data engineering dan data science, pengenalan big data ecosystem seperti Hadoop, Spark, maupun sistem penyimpanan data terdistribusi lainnya.

Calon data engineer juga membutuhkan penguasaan fokus pada bahasa pemrograman yang ingin dipilih diantara berikut ini misalnya Python, Scala, dan Java. Selain itu, calon data engineer juga dapat menguasai bahasa pemrograman SQL untuk mengelola dan mengakses database.

Sumber Gambar: Satu Data LAN 

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Bulan 3-4: Menguasai Skill Lanjutan Data Engineer

Setelah memahami konsep dasarnya pada dua bulan pertama, selanjutnya calon data engineer akan diminta untuk menguasai skill tambahan yang berkaitan dengan pekerjaan sebagai data engineer. Mulai dari pemahaman tentang basis data relasional dan non-relasional seperti MySQL, PostgreSQL, MongoDB, dan Cassandra.

Selanjutnya, mereka juga perlu memahami konsep dasar ETL yaitu Extract, Transform, dan Load beserta penggunaan alatnya seperti Apache Nifi atau Apache Airflow. Kemudian, data engineer juga perlu memahami konsep normalisasi, denormalisasi data, maupun data streaming yang diaplikasikan pada database

3. Bulan 5-6: Aplikasi dalam Dunia Nyata dan Praktek

Dua bulan terakhir, calon data engineer mulai mengaplikasikan seluruh ilmunya dalam praktek nyata. Disini mereka akan membuat mini project yang berhubungan dengan penguasaan konsep data engineer. Selain itu, di bulan 5-6 ini juga diajarkan terkait dengan dasar-dasar Cloud Data Services yang diaplikasikan dalam platform layanan berbasis cloud seperti AWS, Azure, atau Google Cloud.

Kemudian, pada dua bulan sisa ini data engineer juga diajarkan terkait dengan konsep keamanan data dan penggunaan alat manajemen data seperti Apache Hadoop, Spark, atau Apache Flink.

Sumber Gambar: Presidio

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Catatan Tambahan

Dari rincian susunan roadmap data engineer diatas, kamu jadi bisa memperkirakan bahwa seluruh materi yang kamu dapatkan nanti akan sangat cukup sebagai bekal dalam meniti karir di dunia data engineering. Kamu bisa mendapatkan materi pembelajaran dari berbagai sumber bila posisinya kamu adalah self-paced learning.

Misalnya dari sumber belajar dataset secara online, menonton video di YouTube, mengikuti komunitas data dan menggunakan buku-buku yang relevan yang membahas tentang seluk-beluk beserta konsep dasar dari data engineering. Dengan begitu, sumber belajar kamu jadi bervariasi dan tidak membosankan. 

Apabila kamu butuh dibimbing dan tidak suka belajar sendiri, jangan khawatir. Kamu tetap bisa menggunakan opsi lain yaitu mengikuti kursus data science. Kursus data science dapat membekali kamu secara teknis atas keterampilan-keterampilan yang diminta oleh industri.

Jangan lupa untuk banyak-banyak berlatih. Jadi, semakin banyak kamu praktik maka pengalaman data engineering-mu akan semakin meningkat dan secara tidak langsung, ilmu yang kamu pelajari pun semakin bertambah.

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir! Yuk kuasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0 dengan membangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri! 

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. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id 

Penulis: Reyvan Maulid