Roadmap Lengkap Belajar untuk Jago Data Engineer

Kebutuhan data engineer kini semakin meningkat. Tidak heran jika banyak orang yang mulai tertarik untuk belajar. Terlebih untuk menjadi data engineer juga tidak harus berlatar belakang IT, loh. Ada banyak cara yang bisa dilakukan untuk mempersiapkan diri berkarir sebagai data engineer. Mulai dengan mengambil pendidikan formal yang relevan, belajar secara mandiri melalui berbagai sumber, atau mengikuti kursus dan bootcamp. Hal ini dilakukan karena ada beberapa kemampuan teknis yang perlu dibangun secara matang sebelum siap menjadi data engineer profesional.

Bagi kalian yang tertarik menjadi data engineer, tapi masih bingung mulai belajar dari mana, tentu perlu memiliki roadmap langkah-langkah belajar yang tepat. Karena masing-masing skill yang harus dipersiapkan memiliki tingkat kesulitan yang berbeda. Lantas, bagaimana roadmap belajar data engineer akan siap diterima kerja? Berikut penjelasannya!

1. Data Engineer dan Job Descriptionnya

Data engineer adalah seseorang yang bertanggung jawab atas infrastruktur data yang dimiliki oleh sebuah perusahaan. Umumnya, mereka akan bekerja sama dengan karyawan bagian pengolahan data lainnya seperti data analyst dan data manager. Bentuk dari infrastruktur ini pun cukup bervariasi. Mulai dari pipeline, warehouse, database, dan sistem lain yang dirancang secara khusus untuk memproses data dalam skala yang besar. Ada beberapa tugas inti seorang data engineer. Diantaranya adalah:

• Merancang, mengembangkan, membangun, memasang, menguji dan memelihara manajemen dan sistem pemrosesan data yang lengkap.

• Membangun sistem yang sangat scalable, kuat dan toleran terhadap kesalahan.

• Mengurus secara keseluruhan proses ETL (Extract, Transform and Load)

• Memastikan perencanaan arsitektur yang tepat sesuai dengan kebutuhan bisnis.

• Menemukan berbagai kemungkinan akuisisi data dan mengeksplorasi cara-cara baru untuk menggunakan data-data lama.

• Mengusulkan cara untuk meningkatkan kualitas data, reliabilitas dan efisiensi dari keseluruhan sistem.

• Menciptakan solusi yang lengkap dengan mengintegrasikan berbagai jenis bahasa pemrograman dan tools secara bersamaan.

• Membuat model data untuk mereduksi kompleksitas sistem dan meningkatkan efisiensi serta mengurangi pengeluaran.

Untuk dapat menjalani profesi sebagai data engineer, ada beberapa kriteria yang harus dipenuhi. Salah satunya adalah pengetahuan tentang database, kemampuan logis, serta pemahaman tentang pemrograman dasar. Berikut roadmap yang bisa kalian ikuti untuk menjadi data engineer.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Langkah 1: Perkuat Bahasa Pemrograman

Langkah pertama untuk memulai karir menjadi seorang data engineer adalah pelajari bahasa pemrograman yang dibutuhkan seperti Python, Scala, Java, R, dan SQL. Python dan R adalah bahasa pemrograman yang paling umum digunakan dalam pengembangan situs web, system scripting, perangkat lunak, hingga manajemen data, di dalam Python dan R juga terdapat banyak library yang bisa digunakan untuk mengolah data seperti Pandas dan Numpy.

Berbeda dengan Python dan R, Java dan Scala digunakan untuk pemrosesan data tingkat lanjut dengan performa yang jauh lebih maksimal, kedua bahasa ini juga digunakan untuk membangun sistem big data tools seperti Apache Spark dan Kafka yang dibuat menggunakan Scala dan Hadoop. Tak hanya itu, sebelum menjadi data engineer kamu juga harus mempelajari SQL yang akan digunakan untuk mengelola database.

3. Langkah 2: System Scripting

Penggunaan bahasa script ditujukan untuk menerjemahkan perintah atau kode dari suatu situs tertentu. Melalui scripting ini, kalian dapat membuat data lebih mudah terbaca. Sehingga akan memudahkan data manager dalam memproses data tersebut nantinya. Itulah mengapa pengetahuan di bidang system scripting sangat penting untuk dimiliki.

Meskipun dirancang untuk mengintegrasikan bahasa pemrograman lainnya, masing-masing jenis scripting language ini memiliki fungsi yang berbeda-beda. Ada sejumlah jenis scripting yang perlu kalian ketahui. Berikut penjabarannya.

• Bash. Bash adalah bahasa skrip yang biasa digunakan pada UI milik Linux. Bash dianggap jauh lebih mudah digunakan untuk membuat skrip daripada bahasa pemrograman lainnya. Bash juga mampu membuat skrip yang dapat digunakan kembali sambil mendokumentasikan perkembangan program agar dapat dilanjutkan oleh developer lainnya.

• Node js. Node js adalah sebuah framework yang digunakan untuk menulis aplikasi jaringan menggunakan JavaScript. Korporasi yang kerap menggunakan Node js adalah IBM, LinkedIn, Microsoft, Netflix, PayPal, dan Yahoo.

• Perl. Perl adalah bahasa skrip yang memiliki fitur-fitur inovatif. Hal ini membuatnya berbeda dan populer. Dapat ditemukan di semua server Windows dan Linux, bahasa skrip ini cenderung digunakan sebagai alat bantuan dalam tugas manipulasi teks. 

  
  

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Langkah 3: Mengenal Cloud Computing

Cloud computing merupakan teknologi komputerisasi melalui server internet yang memungkinkan penggunanya untuk menyimpan data dalam berbagai skala. Karena komputasi ini menggabungkan sistem komputer dengan internet, penggunanya akan bisa mengakses data miliknya dari berbagai platform dan lokasi. Salah satu cloud platforms yang paling populer dan banyak digunakan dalam kegiatan manajemen data adalah Amazon Web Services.

Cloud computing bukanlah satu bagian dari teknologi seperti microchip atau telepon genggam. Sebaliknya, ini merupakan sebuah sistem yang utamanya terdiri dari tiga layanan: software-as-a-service (SaaS), infrastructure-as-a-service (IaaS), dan platform-as-a-service (PaaS).

• Software-as-a-service (SaaS) melibatkan suatu lisensi aplikasi perangkat lunak kepada penggunanya. Lisensi ini biasanya diberikan melalui metode pay-as-you-go atau on-demand. Tipe seperti ini bisa ditemukan di Microsoft Office 365.

• Infrastructure-as-a-service (IaaS) melibatkan metode untuk mengirimkan suatu file dari sistem operasi ke server dan penyimpanan, melalui konektivitas berbasis IP sebagai bagian dari layanan on-demand. Klien tidak perlu membeli perangkat lunak atau server. Contoh populer dari tipe ini adalah Public Cloud dari Indonesian Cloud dan Microsoft Azure.

• Platform-as-a-service (PaaS) disebut-sebut sebagai yang paling kompleks. PaaS hampir mirip dengan SaaS, tapi perbedaan paling besarnya adalah, daripada mengirim suatu perangkat lunak via online, PaaS sebenarnya adalah platform untuk membuat perangkat lunak yang dikirimkan melalui internet. Contoh dari PaaS seperti Heroku.

  
  

5. Langkah 4: Kuasai Teknik Data Processing

Data processing adalah proses mengubah data mentah menjadi bentuk data yang dapat dianalisis. Tools yang biasa digunakan untuk data processing adalah Apache Spark. Kalian dapat memulai belajar teknik data processing dengan mengetahui terlebih dahulu asal data, melakukan pemrosesan lebih lanjut, lalu hasil dari pemrosesan disimpan di dalam database. Beberapa stream processing juga biasa dilakukan melalui Kafka atau Flink.

Dalam data processing terdapat beberapa tipe data processing, yaitu:

• Batch Processing. Tipe yang pertama ini merupakan pengumpulan data dan pemrosesan yang dilakukan secara batch yang biasanya digunakan untuk berbagai catatan dengan volume yang cukup luas.

• Real–time Processing. Tipe yang kedua biasanya data diproses dalam hitungan detik untuk catatan dalam jumlah yang sedikit, contohnya pinjaman yang asalnya dari ATM.

• Online Processing. Data secara otomatis akan tersedia di dalam CPU secara langsung setelah adanya panggilan catatan yang biasanya berguna untuk pemrosesan catatan abadi, misalnya barcode scanning.

• Multiprocessing. Data akan dipecah pada tahap akhir untuk diproses dengan menggunakan sepasang atau lebih CPU sebagai alat komputer pribadi maupun dapat dilakukan sebagai pemrosesan paralel, contohnya perkiraan cuaca.

• Time-sharing. Proses yang dilakukan dengan mengalokasikan informasi daya serta catatan komputer pribadi sebagai langkah untuk menarik banyak konsumen pada saat yang bersamaan.

Sudah siap untuk menjadi data engineer? Kalau sudah memahami roadmap yang dijelaskan tadi maka langkah selanjutnya tentu membutuhkan platform yang tepat untuk belajar, kan? Nah, DQLab hadir untuk membantu kalian belajar sampai paham dan siap menjadi data engineer profesional. Menariknya lagi modul pembelajaran yang disusun cocok untuk kalian yang pemula. Selain itu, DQLab juga dilengkapi pula dengan Live Code Editor yang membuat kalian tidak perlu menginstall aplikasi baru ketika praktik coding. Sangat praktis ya? Yuk, segera Sign Up di DQLab dan persiapkan dirimu untuk menjadi data engineer di berbagai industri!

Penulis: Dita Feby

Editor: Annisa Widya