Roadmap Jadi Data Engineer Profesional 2023
Data Engineer menjadi profesi yang tidak bisa diabaikan keberadaannya begitu saja. Mereka bertugas untuk memastikan bahwa data mentah yang dikumpulkan dari sumber internal maupun eksternal bisa dibersihkan dan diintegrasikan, sehingga data tersebut dapat digunakan oleh orang lain untuk membuat keputusan bisnis berdasarkan data. Tanpa Data Engineer, data dengan volume besar yang terus bertambah setiap hari tidak akan berarti apa-apa bagi perusahaan.
Roadmap Data Engineer adalah panduan yang merinci langkah-langkah atau jalur yang dapat diikuti untuk mempersiapkan diri, memperoleh pengetahuan, dan mengembangkan keterampilan yang diperlukan untuk menjadi seorang Data Engineer yang sukses. Setiap roadmap dapat bervariasi tergantung pada preferensi individu, tujuan karir, dan sumber daya yang tersedia. Roadmap Data Engineer umumnya mencakup pemahaman tentang bahasa pemrograman, konsep basis data, teknologi big data, ETL, infrastruktur data, analisis data, keahlian kolaborasi, dan komunikasi. Dalam artikel ini akan dibahas beberapa bagian penting yang harus dilakukan oleh Data Engineer. Yuk, simak pembahasannya!
1. Pendidikan dan Pemahaman akan Fundamental
Sebelum memulai perjalanan sebagai seorang Data Engineer, memiliki background pendidikan yang kuat menjadi hal yang penting. Gelar sarjana atau magister dalam bidang seperti Ilmu Komputer, Teknik Informatika, atau Statistik akan memberikan pemahaman yang mendalam tentang konsep dasar data engineering. Selain itu, memperoleh pengetahuan tentang pemrograman, basis data, statistik, dan algoritma menjadi dasar yang kuat dalam memahami dan menerapkan solusi data engineering. Namun jika tidak memiliki background di bidang tersebut, kita bisa mengakalinya dengan mengikuti kursus atau bootcamp yang membahas tentang data engineering.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Penguasaan Bahasa Pemrograman
Bahasa pemrograman menjadi salah satu kompetensi inti yang harus dimiliki oleh seorang praktisi data, termasuk Data Engineer. Pada umumnya, Python adalah bahasa pemrograman yang paling sering digunakan dalam data engineering karena memiliki ekosistem yang kaya dan dukungan dari library yang tersedia untuk melakukan analisis data. Selain itu, memiliki pemahaman akan bahasa SQL untuk melakukan manipulasi dan pengelolaan data dalam basis data relasional juga sangat penting.
3. Pemahaman Konsep Big Data dan Teknologi Terkait
Tidak bisa dipungkiri, Data Engineer kerap kali akan dihadapkan dengan big data. Dalam menghadapi data dengan volume yang besar, pemahaman tentang konsep big data dan teknologi yang terkait akan menjadi kuncinya. Memahami teknologi seperti Hadoop, Spark, dan teknologi cloud computing seperti AWS, Azure, atau Google Cloud akan membantu kita untuk mengelola dan memproses data dalam skala yang lebih besar secara efisien. Selain itu, kita juga bisa mempelajari konsep-konsep seperti distribusi data, pemrosesan paralel, dan pemrograman mapreduce untuk memanfaatkan kekuatan teknologi big data.
4. Pengetahuan tentang Infrastruktur Data
Data Engineer bertugas untuk mendesain, mengembangkan, serta memelihara infrastruktur data. Sehingga untuk bisa menjadi seorang Data Engineer profesional, kita perlu memahami dan menguasai infrastruktur data. Dalam hal ini akan meliputi pemahaman tentang basis data tradisional seperti MySQL, PostgreSQL, dan NoSQL seperti MongoDB atau Cassandra. Mengetahui bagaimana merancang dan mengelola data warehouse dan data lake juga merupakan keahlian yang penting dalam mengelola dan menyimpan data secara efisien. Selain infrastruktur data, Data Engineer juga perlu menguasai tentang pemrosesan data atau yang dikenal dengan ETL (Extract, Transform, dan Load) untuk mengubah data mentah agar siap dianalisis.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Menjadi seorang data engineer yang sukses membutuhkan kombinasi keterampilan teknis dan pemahaman tentang konsep data engineering. Dengan mengikuti roadmap ini dan terus mengembangkan pengetahuan dan keterampilan mu. Untuk bisa menjadi 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