Roadmap Jadi Data Engineer & Ragam Tantangannya
Bagi kalian yang tertarik untuk menjadi data engineer, memahami tahapan roadmap tentu akan memudahkan SahabatDQ untuk mencapai karir tersebut. Karena memiliki posisi penting dan menjadi landasan bagi kesuksesan praktisi data lainnya, tentu ada beberapa hal teknis dan konsep yang perlu diperkuat. Bahkan tidak dipungkiri sejumlah tantangan juga akan muncul selama menjalani karir tersebut.
Nah, artikel kali ini akan membantu kalian untuk memahami lebih lanjut tahapan roadmap yang harus dijalani agar menjadi praktisi data engineer yang profesional. Diberikan juga beberapa poin penjelasan tantangan yang mungkin bisa saja dihadapi sehingga SahabatDQ lebih siap menghadapi dan mencari solusi dari tantangan tersebut. Yuk, segera simak pembahasannya!
1. Mengapa Data Engineer Semakin Populer?
Data engineer semakin populer karena perannya juga semakin penting dalam bisnis yang mulai menggunakan data sebagai acuan pengambilan keputusan. Para data engineer memiliki tanggung jawab untuk mengelola, menyimpan, dan memproses data dengan efisien. Dengan memahami struktur dan aliran data perusahaan, mereka dapat membuat infrastruktur yang kuat dan aman untuk mendukung analisis data yang lebih baik.
Data engineer juga memiliki andil dalam mendukung tren analisis data real-time dan AI. Bagaimana caranya? Dengan memastikan kalau data tersedia dengan tepat waktu, sehingga memungkinkan sistem AI untuk belajar dan memberikan hasil secara cepat.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Roadmap Menjadi Data Engineer
Tahap awal dalam roadmap data engineer adalah memahami dasar-dasar pemrograman. Bahasa seperti Python untuk analisis data dan pengolahan data, serta SQL untuk mengelola basis data, adalah skill utama yang penting untuk dikuasai.
Setelah memahami dasar-dasar ini, langkah berikutnya yaitu mempelajari konsep pengolahan data tingkat lanjut seperti ETL (Extract, Transform, Load). ETL adalah proses inti dalam data engineering yang melibatkan ekstraksi data dari berbagai sumber, mengubahnya sesuai kebutuhan, dan memuatnya ke sistem penyimpanan yang sesuai. Data engineer sering menggunakan tools seperti Apache Spark dan Apache Hadoop untuk keperluan ini.
Selanjutnya, pahami konsep arsitektur data dan manajemen dataflow. Apa saja cakupannya? Pengetahuan tentang cara merancang sistem penyimpanan data yang scalable dan efisien, serta mengelola aliran data secara real-time dengan menggunakan Apache Kafka. Keterampilan ini dibutuhkan untuk mengolah data yang semakin besar dan kompleks.
Terakhir, memiliki pemahaman yang kuat tentang keamanan data dan privasi. Data engineer harus mampu menjaga data agar tetap aman dan mematuhi regulasi privasi yang berlaku. Dengan mengikuti roadmap ini dan terus mengembangkan keterampilan di bidang olah data, SahabatDQ akan siap menjadi seorang data engineer yang terampil.
3. Tantangan Jadi Data Engineer
Salah satu tantangan utama adalah kompleksitas data itu sendiri. Data yang harus dikelola sering kali berasal dari berbagai sumber yang berbeda format. Sehingga untuk memprosesnya memerlukan pemahaman yang mendalam tentang ETL (Extract, Transform, Load) dan integrasi data. Selain itu, adanya volume data yang terus meningkat juga menjadi tantangan karena Data Engineers harus merancang infrastruktur yang scalable untuk menangani beban kerja yang semakin besar.
Tantangan lainnya adalah mengikuti perkembangan teknologi. Dunia data engineering terus berubah dengan munculnya tools baru seperti platform cloud atau Big Data. Sehingga Data Engineers harus selalu belajar dan mengikuti perkembangan terbaru agar tetap relevan. Selain itu, mereka juga harus menghadapi tantangan dalam menjaga keamanan data dan mematuhi regulasi privasi yang semakin ketat, terutama jika mereka bekerja dengan data sensitif seperti di industri perbankan.
Terakhir, komunikasi dengan tim. Data engineer harus berkolaborasi dengan data scientist, data analyst, dan berbagai departemen bisnis lainnya untuk memahami kebutuhan mereka dan menyampaikan solusi yang efektif. Keterampilan komunikasi yang kuat menjadi kunci untuk memastikan bahwa proyek-proyek berhasil dilaksanakan.
Dalam menghadapi semua tantangan ini, seorang data engineer harus memiliki kreativitas dalam memecahkan masalah, dan kemampuan untuk terus belajar dan beradaptasi dengan perubahan dalam industri.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
4. Persiapkan Diri Bersama DQLab
Nah, penjelasan di atas menyebutkan pentingnya untuk mempersiapkan diri sebagai data engineer. Persiapan kemampuan teknis yang matang akan membantu kalian menjadi data engineer profesional. Kalian bisa mempersiapkan diri perlahan melalui DQLab.
Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan kemampuan kalian agar menjadi data engineer handal!
Penulis : Dita Feby
Editor : Annissa Widya