Skill Esensial untuk Menjadi Data Engineer Profesional
Data engineer memiliki peran penting dalam mengelola dan memproses data sehingga data tersebut dapat digunakan oleh data scientist dan data analyst untuk membuat keputusan bisnis yang tepat. Dalam era di mana data menjadi aset berharga bagi perusahaan, data engineer bertanggung jawab untuk merancang dan mengimplementasikan infrastruktur data yang kuat dan efisien. Tugas mereka mencakup pengumpulan data dari berbagai sumber, pembersihan data untuk memastikan kualitasnya, serta menyusun data dalam format yang dapat dengan mudah dianalisis.
Keterampilan teknis mencakup pengetahuan mendalam tentang database, pemrograman, serta alat-alat dan teknologi big data seperti Hadoop, Spark, dan SQL. Selain itu, pemahaman tentang arsitektur data, teknik ETL (Extract, Transform, Load), dan pengelolaan infrastruktur cloud juga sangat penting. Di sisi lain, keterampilan non-teknis seperti kemampuan untuk memecahkan masalah secara kreatif, berkomunikasi efektif dengan tim yang beragam, dan memahami kebutuhan bisnis juga memainkan peran krusial.
Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas macam-macam skill yang diperlukan untuk menjadi data engineer yang sukses, khususnya bagi para beginner. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Programming Skills
Pemrograman adalah salah satu keterampilan dasar yang harus dimiliki oleh setiap data engineer. Beberapa bahasa pemrograman yang paling penting adalah:
Python: Digunakan secara luas dalam data engineering karena sintaksnya yang sederhana dan banyaknya pustaka yang tersedia untuk pemrosesan data.
Java: Banyak digunakan dalam sistem big data dan alat-alat seperti Apache Hadoop.
Scala: Sering digunakan bersama Apache Spark untuk pemrosesan data dalam skala besar.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Database Knowledge
Data engineer harus memahami berbagai jenis database, baik relasional maupun non-relasional. Pengetahuan ini mencakup:
SQL: Bahasa yang digunakan untuk mengelola dan memanipulasi database relasional.
NoSQL Databases: Seperti MongoDB dan Cassandra, yang digunakan untuk data tidak terstruktur.
Data Warehousing: Pengetahuan tentang solusi data warehousing seperti Amazon Redshift, Google BigQuery, atau Snowflake.
3. Keahlian dalam Pemodelan Data (Data Modeling)
Sebagai seorang Data Engineer, kemampuan untuk merancang model data yang efisien dan scalable sangat krusial. Ini mencakup pembuatan skema (schema design) untuk database relasional dan non-relasional, di mana struktur dan hubungan antar data dirancang sedemikian rupa untuk memastikan integritas dan kemudahan akses. Pada database relasional, skema harus mengatur tabel, kolom, dan relasi dengan baik, sedangkan pada database non-relasional, skema bisa lebih fleksibel namun tetap harus memastikan efisiensi. Selain itu, teknik normalisasi dan denormalisasi digunakan untuk mengoptimalkan penyimpanan dan akses data. Normalisasi melibatkan pemecahan tabel besar menjadi tabel-tabel kecil untuk mengurangi redundansi dan meningkatkan konsistensi data, sementara denormalisasi menggabungkan tabel-tabel kecil menjadi tabel yang lebih besar untuk mempercepat query. Keseimbangan antara normalisasi dan denormalisasi harus dicapai untuk memenuhi kebutuhan performa dan skalabilitas aplikasi.
4. Keterampilan Orkestrasi dan Otomatisasi
Mengelola dan mengotomatiskan alur kerja data adalah kunci efisiensi. Alat-alat penting dalam area ini meliputi:
Airflow: Untuk penjadwalan dan pemantauan workflow.
Luigi: Untuk membangun alur kerja batch yang kompleks.
Kubernetes: Untuk orkestrasi container dan aplikasi microservices.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Menguasai berbagai keterampilan ini akan membantu seorang data engineer untuk sukses dalam karirnya. Dengan kombinasi yang tepat antara keterampilan teknis dan non-teknis, data engineer dapat membangun dan mengelola infrastruktur data yang efisien, scalable, dan dapat diandalkan, yang pada akhirnya mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik.
Yuk persiapkan diri kamu untuk untuk berkarir jadi data engineer bersama 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 Data Analyst with Excel.
Penulis: Galuh Nurvinda K