Roadmap Data Engineer, Tips Berkarir 2025
Perkembangan digitalisasi membuat profesi Data Engineer berperan sebagai bagian penting dalam pengolahan data. Mereka bertanggung jawab membuat data bisa diakses, diolah, dan dianalisis dengan efisien. Salah satunya dengan membangun infrastruktur yang memungkinkan. Adanya peningkatan volume data setiap harinya, membuat peran Data Engineer dalam mendesain pipeline data yang handal dan scalable guna mendukung kebutuhan bisnis modern menjadi semakin dibutuhkan.
Untuk menjadi Data Engineer profesional, kita kerap kali akan membutuhkan roadmap yang terstruktur dengan pondasi yang kokoh. Mulai dari penguasaan pemrograman, manajemen data, teknologi big data dan cloud, hingga automasi pipeline. Setiap elemen ini tentu akan menjadi bagian penting dalam membangun karier yang kuat.
Dalam artikel ini, kita akan banyak membahas empat pondasi utama yang harus dimiliki seorang data engineer untuk menciptakan roadmap unik dan relevan di dunia kerja. Check this out!
1. Pemahaman Mendalam tentang Pemrograman
Pemrograman menjadi skill inti yang harus dikuasai oleh Data Engineer. Bahasa pemrograman seperti Python, Java, Scala, atau SQL digunakan dalam hampir setiap aspek pekerjaan data engineering. Python sering digunakan untuk membangun pipeline data dengan memanfaatkan library seperti Pandas, PySpark, atau Airflow.
SQL diperlukan untuk menulis query dalam mengakses dan mengelola database relasional. Sementara Scala dan Java akan menjadi pilihan untuk bekerja dengan platform big data seperti Apache Spark dan Hadoop.
Beberapa tips yang bisa digunakan untuk membangun dasar pemrograman adalah:
Fokus pada pemahaman struktur data, algoritma, serta logika pemrograman yang digunakan
Pelajari framework populer, misalnya seperti Apache Spark untuk skala besar dan Pandas untuk data yang berskala kecil.
Buat project kecil, seperti ETL sederhana, untuk mengaplikasikan konsep yang telah dipelajari.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Fondasi yang Kuat dalam Manajemen Data
Data Engineer juga perlu untuk memahami konsep dasar manajemen data agar bisa memastikan bahwa data yang akan diolah telah bersih, terstruktur, dan dapat diakses. Ada beberapa aspek penting yang perlu dipahami, misalnya Sistem Manajemen Basis Data (DBMS). Dimana Data Engineer perlu memahami cara kerja database relasional (MySQL, PostgreSQL) dan non-relasional (MongoDB, Cassandra).
Dara Engineer juga harus menguasai tentang penyimpanan data terdistribusi. Mereka bisa mempelajari tentang Hadoop Distributed File System (HDFS) dan Amazon S3 untuk menangani data dalam jumlah besar. Data Engineer juga harus menguasai cara pre-processing data. Dimana mereka harus bisa memahami cara menangani missing values, outliers, atau data redundan untuk menjaga kualitas data.
3. Pemahaman Big Data dan Teknologi Cloud
Big data adalah inti dari pekerjaan data engineering, sehingga memahami teknologi big data adalah keharusan. Selain itu, dengan semakin populernya layanan cloud, Data Engineer harus memahami konsep dasar cloud computing. Beberapa teknologi big data yang harus dikuasai meliputi Apache Spark, digunakan untuk pemrosesan data skala besar secara batch dan streaming; Hadoop, yang berfungsi untuk penyimpanan data terdistribusi dan MapReduce; serta Kafka, yang digunakan untuk pemrosesan data secara real-time.
Sementara untuk teknologi cloud yang populer digunakan meliputi AWS (Amazon Web Services) seperti S3, Redshift, EMR; Google Cloud Platform (GCP) seperti BigQuery, Dataflow; serta Microsoft Azure seperti Synapse Analytics, Data Lake.
4. Automasi dan Orkestrasi Pipeline Data
Seorang Data Engineer bertugas untuk mengolah data berkali-kali, sehingga mereka juga perlu membangun pipeline yang otomatis untuk memproses data secara rutin. Automasi ini bertujuan untuk mengurangi kesalahan manusia dan meningkatkan efisiensi. Beberapa komponen penting dalam automasi data pipeline meliputi:
Workflow Orchestration Tools. Tools seperti Apache Airflow dan Luigi digunakan untuk mengatur alur kerja data yang kompleks.
Monitoring dan Logging. Data Engineer perlu memastikan pipeline berjalan dengan memanfaatkan sistem monitoring seperti Prometheus atau Grafana.
CI/CD untuk Data Pipelines. Terapkan prinsip pengembangan software untuk pipeline data agar lebih reliabel.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Roadmap Data Engineer yang unik dimulai dengan pondasi yang kokoh. Dengan menguasai elemen dalam artikel ini, seorang Data Engineer dapat membangun infrastruktur data yang efisien dan handal untuk mendukung kebutuhan bisnis modern.
Dengan mengikuti roadmap, calon Data Engineer dapat mempersiapkan diri untuk menghadapi tantangan dalam industri dan membuka peluang karir yang luas. Untuk menjadi seorang Data Engineer, kamu bisa mulai 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