Roadmap Menjadi Data Engineer Profesional Secara Mandiri
Data engineering merupakan salah satu bidang yang berkembang pesat seiring dengan semakin banyaknya perusahaan yang mengandalkan data untuk mengambil keputusan berbasis informasi. Di tengah era digital ini, data tidak hanya menjadi aset yang berharga, tetapi juga menjadi dasar bagi strategi bisnis yang lebih cerdas dan terarah.
Dalam konteks ini, peran data engineer menjadi sangat krusial, karena role ini bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur data yang memungkinkan perusahaan untuk mengolah dan menganalisis data dalam skala besar dengan efisiensi tinggi. Tanpa campur tangan mereka dalam merancang data pipeline, menyusun arsitektur penyimpanan, dan mengelola aliran data, perusahaan tidak akan mampu memanfaatkan data secara maksimal.
Namun, untuk menjadi seorang data engineer yang sukses, dibutuhkan lebih dari sekadar keterampilan teknis dasar. Seorang data engineer harus memiliki pemahaman yang kuat tentang berbagai teknologi dan metodologi yang digunakan dalam pengelolaan data, mulai dari big data dan komputasi terdistribusi hingga alat-alat analitik canggih dan sistem penyimpanan data yang scalable.
Mereka juga perlu terus mengikuti perkembangan terbaru dalam dunia data, karena teknologi dan alat yang digunakan dalam data engineering terus berkembang dengan cepat. Pada artikel ini, kita akan membahas roadmap langkah demi langkah untuk menjadi seorang data engineer yang bisa dilakukan secara mandiri. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Mengenal Dasar-dasar Data Engineering
Sebelum memulai perjalanan menuju menjadi data engineer, penting untuk memahami dasar-dasar data engineering. Hal ini meliputi pemahaman tentang konsep dasar database, struktur data, serta teknik pemrosesan data dasar. Belajar tentang database relasional seperti MySQL, PostgreSQL dan database NoSQL seperti MongoDB, Cassandra adalah langkah pertama yang harus diambil.
Untuk mempelajari tools tersebut, kamu bisa mengakses melalui youtube dan mempraktikannya sendiri. Selain itu, kamu juga bisa belajar mandiri dengan modul rekomendasi dari DQLab berikut.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Menguasai Bahasa Pemrograman
Salah satu keterampilan utama yang dibutuhkan seorang data engineer adalah penguasaan bahasa pemrograman. Bahasa seperti Python, Java, atau Scala sangat penting untuk menulis skrip yang digunakan dalam pemrosesan dan transformasi data.
Python sangat populer di kalangan data engineer karena memiliki library-library powerful seperti Pandas dan NumPy yang memudahkan manipulasi data. Kamu bisa mengeksplorasi penggunaan library tersebut dengan mempelajari modul dari DQLab karena sudah dilengkapi dengan live code editor sehingga kamu bisa langsung menulis skrip python di modulnya.
3. Mempelajari SQL dan Pemrosesan Data
Data engineer harus mahir dalam SQL untuk mengelola dan mengquery data dalam database. Pengetahuan tentang teknik pemrosesan data, seperti ETL (Extract, Transform, Load), sangat penting untuk memahami bagaimana data disiapkan dan dipindahkan antara sistem yang berbeda. Untuk menguatkan dasar database kamu, kamu bisa mempelajari modul dari DQLab yang berisi dasar-dasar penggunaan klausa dalam SQL.
4. Membangun Pengalaman dengan Big Data Tools
Salah satu aspek utama dari data engineering adalah bekerja dengan data dalam skala besar. Untuk itu, penguasaan alat big data seperti Hadoop, Apache Spark, dan Apache Kafka sangat diperlukan. Alat ini digunakan untuk pemrosesan data paralel dan streaming data dalam jumlah besar secara efisien. Ada banyak tutorial di youtube yang bisa kamu manfaatkan untuk mempelajari tools ini.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Menjadi seorang data engineer yang kompeten membutuhkan perjalanan yang melibatkan banyak keterampilan teknis dan pengalaman praktis. Dari dasar-dasar database hingga menguasai alat big data dan platform cloud, setiap langkah di roadmap ini memainkan peran penting dalam membangun fondasi yang kuat untuk karier di bidang data engineering.
Keahlian dalam bahasa pemrograman, pemrosesan data, serta kemampuan untuk mengelola data dalam skala besar dan di cloud, adalah keterampilan inti yang akan membantu data engineer sukses dalam dunia yang terus berkembang ini. Dengan dedikasi untuk terus belajar dan beradaptasi, seseorang dapat mencapai keahlian yang dibutuhkan untuk menjadi data engineer profesional yang handal.
Yuk akses semua modul dari DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K