Roadmap Data Engineer untuk Awali Perjalanan Pemula

Roadmap Data Engineer merupakan panduan atau langkah-langkah yang dibuat untuk menjadi acuan dan patokan bagi seseorang yang tertarik untuk mengembangkan keterampilan dan pengetahuannya sebagai seorang Data Engineer.

Umumnya, roadmap ini akan mencakup serangkaian tahapan yang diarahkan untuk memahami dasar-dasar, menguasai tools dan teknologi utama, serta membangun pengalaman dalam hal praktik yang dibutuhkan dalam peran Data Engineer.

Untuk bisa menjadi seorang Data Engineer bukanlah hal yang mudah, terlebih jika kita tidak memiliki background khusus sebelumnya. Belajar tanpa roadmap sama halnya dengan menyusuri jalan baru tanpa membawa peta, kemungkinan untuk tersesat menjadi sangat besar.

Dalam artikel ini kita akan membahas beberapa hal yang akan ditemui oleh Data Engineer dalam roadmap belajar nya, khususnya untuk para pemula. Yuk, kita bahas bareng!

1. Dasar Pendidikan dan Keterampilan Pemrograman

Langkah yang paling awal bisa dilakukan adalah dengan memahami dasar-dasar pendidikan, misalnya mendapatkan gelar di bidang Ilmu Komputer atau teknologi terkait. Namun jika sudah terlanjur tidak mendapatkan gelar khusus, kita tetap bisa mendapatkan pendidikan informal yang berkaitan dengan ilmu Data Engineer.

Saat ini ada banyak sekali lembaga kursus yang menyediakan kelas dan bootcamp bagi para pemula, DQLab misalnya. Selain itu, para pemula juga paling tidak harus menguasai satu bahasa pemrograman, seperti Python atau Java, sebagai pondasi dari skill pemrograman. Mereka juga perlu memahami konsep database relational dan NoSQL. Termasuk bagaimana cara untuk merancang database, melakukan query, dan mengelola data.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Eksplorasi Dunia Big Data dan Teknologi Cloud

Pekerjaan Data Engineer akan berkaitan erat dengan big data atau data yang bervolume besar. Hal ini juga membuat penyimpanan yang digunakan lebih sering menggunakan teknologi cloud dibandingkan penyimpanan di internal komputer.

Sehingga tahapan yang harus dilakukan selanjutnya adalah dengan mempelajari tentang teknologi big data seperti Apache Spark dan Apache Hadoop. Selain itu, para pemula juga perlu mengenal konsep pemrosesan data yang berskala besar dan cara menggunakan teknologi cloud seperti AWS atau Google Cloud untuk memanfaatkan sumber daya yang scalable.

3. Pemahaman ETL (Extract, Transform, Load) dan Data Warehousing

Para pemula juga perlu menguasai konsep ETL, yang merupakan tahapan kritis dalam pemrosesan data. ETL adalah pekerjaan yang pasti akan dikerjakan oleh seorang Data Engineer. Mereka akan memulai tahapannya dengan mengekstrak data dari berbagai sumber.

Selanjutnya mereka akan mentransformasikannya sesuai kebutuhan, dan memuatnya ke tempat penyimpanan (data warehousing) untuk analisis lebih lanjut.

4. Praktek dan Bangun Portfolio

Menjadi Data Engineer tidak hanya membutuhkan kecerdasan dalam hal teori, namun tentu saja membutuhkan kemampuan yang mumpuni secara praktik. Para pemula bisa terjun langsung ke project nyata atau bisa mengikuti challenge data kecil untuk mengasah keterampilan.

Jangan lupa untuk membangun portofolio yang mencerminkan project yang telah diselesaikan, karena hal ini akan menjadi bukti konkret dari skill yang dimiliki ketika mencari pekerjaan atau proyek baru.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

5. Self Branding di Linkedin

Untuk meningkatkan daya tarik profil LinkedIn Sahabat DQ di mata HR, pertimbangkan untuk menerapkan beberapa tips dan trik yang tersedia. Dengan menyusun profil yang jelas dan menarik, Sahabat DQ dapat menonjolkan kemampuan dan pengalaman secara efektif. Gunakanlah kata kunci yang relevan dengan posisi yang Sahabat DQ incar untuk meningkatkan visibilitas profil. Selain itu, lengkapi profil dengan proyek-proyek yang telah Sahabat DQ selesaikan serta rekomendasi dari kolega atau atasan sebelumnya untuk memperkuat kredibilitas. Dengan memanfaatkan semua fitur yang tersedia, Sahabat DQ dapat membuat profil LinkedIn yang memikat dan menarik perhatian HR dengan lebih mudah. Apa saja yang perlu diperhatikan? Simak poin-poin dibawah ini ya:

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