Roadmap Data Engineer yang Mudah untuk Pemula
Seorang Data Engineer memerlukan pemahaman mendalam tentang pemrosesan data, arsitektur sistem, dan keterampilan teknis lainnya. Bagi pemula yang baru terjun di dunia data engineering, memiliki memiliki roadmap yang jelas sangatlah penting karena hal ini dibutuhkan untuk membangun keterampilan yang diperlukan dan mempersiapkan diri menghadapi tantangan yang ada.
Roadmap Data Engineer adalah panduan tahapan yang memang dirancang untuk membantu seseorang menjadi seorang Data Engineer yang kompeten dan tentunya siap masuk ke dunia industri. Dalam roadmap ini, pemula akan memahami hal-hal apa saja yang harus dikuasai, mulai dari keterampilan, pengetahuan, serta alat-alat teknologi yang berkaitan dengan pekerjaan Data Engineer.
Selain itu, roadmap ini juga akan memberikan gambaran mengenai tahapan apa yang harus diambil agar bisa membangun pondasi yang kuat dalam dunia data engineering.
Dalam artikel ini akan dibahas mengenai roadmap Data Engineer yang mudah untuk diikuti oleh pemula. Yuk, simak pembahasannya!
1. Pelajari Dasar-Dasar Pemrograman dan Database
Tahapan awal dalam perjalanan menjadi Data Engineer adalah menguasai dasar-dasar pemrograman dan konsep database. Data Engineer harus memahami dasar-dasar database relasional (seperti MySQL, PostgreSQL) dan NoSQL (seperti MongoDB) untuk penyimpanan dan pengelolaan data.
Bahasa pemrograman seperti Python dan SQL adalah tools utama yang digunakan oleh Data Engineer untuk memanipulasi dan mengelola data. Python adalah salah satu bahasa yang sering digunakan untuk scripting, automasi, dan pemrosesan data. Calon Data Engineer bisa mulai dengan mempelajari konsep dasar seperti struktur data, loop, fungsi, dan pemrograman berbasis objek.
Data Engineer juga perlu fasih menggunakan SQL (Structured Query Language) untuk mengakses, mengelola, dan manipulasi data dalam database. Paling tidak mereka harus bisa menguasai cara menulis query untuk mengekstrak data, melakukan agregasi, serta mengelola tabel dan relasi antar tabel.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Pahami Konsep Dasar ETL dan Pemrosesan Data
Setelah menguasai dasar pemrograman dan database, langkah selanjutnya adalah memahami konsep ETL (Extract, Transform, Load) yang merupakan proses inti dari data engineering. ETL adalah proses di mana data diambil dari berbagai sumber, diolah (dibersihkan atau diubah formatnya), lalu dimasukkan ke dalam sistem data tujuan, seperti data warehouse.
Pada proses extract, Data Engineer harus bisa mengekstrak data dari berbagai sumber, seperti API, file CSV, atau database. Di fase transform, mereka harus memahami cara mengubah data agar siap dimuat ke sistem penyimpanan, seperti melakukan normalisasi data, penanganan missing data, dan konversi tipe data. Selanjutnya untuk load, Data Engineer dituntut untuk bisa memuat data yang sudah diproses ke dalam data warehouse atau data lake seperti Google BigQuery, AWS Redshift, atau Azure Data Lake.
3. Kuasi Alat Pemrosesan Big Data
Seorang Data Engineer harus menguasai tools yang digunakan untuk memproses data dalam skala besar (big data). Teknologi seperti Apache Spark, Hadoop, dan Kafka sangat penting dalam pengelolaan dan pemrosesan big data.
Spark adalah tool pemrosesan data yang memungkinkan pengolahan data dalam jumlah besar secara lebih cepat daripada alat tradisional. Dara Engineer bisa belajar menggunakannya untuk memproses big data secara batch dan real-time. Sedangkan Hadoop merupakan ekosistem yang memungkinkan penyimpanan yang terdistribusi dan pemrosesan paralel dari dataset besar. Data Engineer harus menguasai cara menggunakan HDFS (Hadoop Distributed File System) dan MapReduce jika ingin menggunakan Hadoop secara optimal
Sementara Kafka digunakan untuk pemrosesan data streaming secara real-time. Data Engineer perlu menguasai Kafka untuk mengelola data flow dari aplikasi atau sensor yang bekerja secara terus-menerus.
4. Pelajari Teknologi Cloud dan Infrastruktur
Cloud computing merupakan salah satu bagian penting dari pekerjaan Data Engineer di masa ini. Mereka bisa menyimpan, memproses, dan mengelola data dalam cloud memungkinkan skala yang lebih besar dan biaya yang lebih efisien dibandingkan infrastruktur on-premise.
Data Engineer bisa mempelajari layanan cloud seperti Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), dan Microsoft Azure. Mereka bisa fokus pada layanan terkait data seperti S3 untuk penyimpanan, Redshift atau BigQuery untuk data warehouse, dan Dataflow atau Glue untuk pemrosesan data.
Selain teknologi cloud, Data Engineer juga harus memahami konsep DevOps dan infrastruktur seperti Docker dan Kubernetes untuk orkestrasi aplikasi. Hal ini akan dibutuhkan untuk mengotomatisasi deployment dan pengelolaan pipeline data dalam skala besar.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Pemula dapat membangun dasar-dasar yang kuat dalam pemrograman, database, ETL, big data, dan teknologi cloud dengan mengikuti roadmap di atas. Langkah-langkah ini akan memberikan pemahaman yang mendalam dan keterampilan teknis yang dibutuhkan untuk menjadi seorang Data Engineer yang kompeten. Pastikan untuk terus mempraktekkan dan bangun portfolio data guna menjadi bukti skill yang dimiliki.
Untuk membangun portofolio tersebut, kamu bisa mulai dengan mempelajari bahasa pemrograman dan tools yang lebih umum, seperti Python, R, dan Tableau yang disediakan di modul DQLab sebelum mempelajari tools khusus Data engineer.
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