Skill yang Diajarkan dalam Course Data Engineer

Data engineer merupakan salah satu profesi yang punya peran penting di tengah era ledakan data yang tidak terbantahkan. Data Engineer bertanggung jawab untuk mengelola aliran data, membangun infrastruktur yang efisien, dan memastikan kualitas data yang baik untuk mendukung analisis yang akurat dan pengambilan keputusan yang informasional. Melihat pasar tenaga kerja yang semakin kompetitif membuat calon data engineer perlu menguasai beberapa keterampilan baik secara teknis (hard skill) maupun pendukung (soft skill).

Jika kamu ingin menjadi seorang data engineer profesional, bekal materi yang cukup dan menambah penguasaan konsep yang berkaitan dengan industri adalah dua hal yang sangat dibutuhkan. Butuh dasar bahasa pemrograman dan sistem yang kuat, muatan materi yang disesuaikan dengan kebutuhan industri, dan pengalaman dalam mengerjakan proyek yang berhubungan dengan Data Engineer. Salah satu cara yang paling efisien untuk meningkatkan kompetensi calon data engineer adalah dengan mengikuti course data engineer. 

Biasanya ketika peserta mengikuti course data engineer, mereka akan dibekali dengan materi-materi umum yang berkaitan dengan industri dan mendapatkan case study sesuai dengan background industri. Baik bidang kesehatan, manufaktur, retail dan lain-lain. Dalam artikel ini, kita akan membahas materi umum yang perlu dikuasai oleh seorang Data Engineer untuk menjadi kompeten dan sukses. Simak penjelasan selengkapnya lewat artikel berikut ini ya sahabat DQLab!

1. Bahasa Pemrograman

Bahasa pemrograman merupakan salah satu keterampilan inti yang harus dikuasai oleh seorang Data Engineer. Beberapa bahasa pemrograman yang umum digunakan dalam data engineering termasuk Python, Java, dan Scala. Python sangat populer di antara Data Engineer karena mudah dipelajari, memiliki banyak library yang mendukung pemrosesan data, dan dapat digunakan untuk pemrograman berorientasi objek serta pemrosesan paralel. Java dan Scala juga sering digunakan dalam lingkungan big data seperti Hadoop dan Spark. Kemampuan dalam bahasa pemrograman akan memungkinkan seorang Data Engineer untuk membangun alur kerja data yang efisien, melakukan transformasi data, dan mengelola infrastruktur yang terkait.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Bahasa Querying dan Basis Data

Data Engineer perlu memiliki pemahaman yang kuat tentang bahasa querying, terutama SQL (Structured Query Language). SQL digunakan untuk mengakses dan memanipulasi data dalam basis data relasional seperti MySQL, PostgreSQL, atau Oracle. Kemampuan untuk menulis kueri yang kompleks dan efisien akan memungkinkan Data Engineer untuk melakukan ekstraksi data yang diperlukan, melakukan transformasi, dan mengoptimalkan kinerja kueri. Selain itu, pengetahuan tentang basis data NoSQL seperti MongoDB atau Cassandra juga berguna dalam konteks pengolahan data yang tidak terstruktur.

3. Proses ETL (Extract, Transform, Load)

Proses ETL adalah langkah penting dalam alur kerja data. Data Engineer perlu memahami konsep ETL dan mampu merancang dan mengimplementasikan proses ETL yang efisien. Ini melibatkan ekstraksi data dari berbagai sumber, transformasi data ke format yang diinginkan, dan memuat data ke sistem penyimpanan yang sesuai. Data Engineer harus akrab dengan alat-alat seperti Apache Spark, Apache Kafka, atau Apache Airflow yang digunakan untuk memfasilitasi proses ETL dalam skala besar dan lingkungan yang terdistribusi.

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Teknologi Big Data

Pemahaman tentang teknologi big data adalah hal yang penting dalam peran seorang Data Engineer. Apache Hadoop dan ekosistemnya, termasuk Hadoop Distributed File System (HDFS) dan Apache MapReduce, digunakan secara luas dalam pemrosesan dan analisis data besar. Data Engineer harus memahami konsep dan cara kerja Hadoop, serta alat-alat terkait seperti Apache Hive dan Apache Pig yang digunakan untuk mengelola dan menganalisis data dalam lingkungan Hadoop. Selain itu, pengetahuan tentang teknologi lain seperti Apache Spark, Apache Flink, atau Apache Cassandra juga sangat berharga dalam pemrosesan data real-time dan skalabilitas yang tinggi.

5. Teknologi Cloud

Penting bagi seorang Data Engineer untuk memiliki pengetahuan tentang teknologi cloud seperti Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, atau Google Cloud Platform (GCP). Infrastruktur cloud memungkinkan Data Engineer untuk membangun dan mengelola lingkungan yang scalable, elastis, dan mudah dikelola untuk kebutuhan pengolahan data. Kemampuan dalam menggunakan layanan cloud seperti penyimpanan objek, komputasi terdistribusi, dan alat analitik yang tersedia di platform cloud akan memberikan keunggulan dalam mengelola data secara efisien.

6. Keamanan Data

Pemahaman tentang keamanan data dan praktik terbaik dalam melindungi data merupakan hal yang penting bagi seorang Data Engineer. Mereka harus memahami aspek-aspek keamanan seperti enkripsi data, kebijakan akses, pengamanan jaringan, serta perlindungan terhadap ancaman keamanan seperti serangan siber. Pengetahuan tentang kepatuhan peraturan seperti GDPR (General Data Protection Regulation) juga menjadi penting dalam memastikan bahwa praktik pengolahan data sesuai dengan persyaratan hukum yang berlaku.

Data engineer menjadi profesi yang kian bersinar di era digital. Untuk itu, kamu perlu mengasah kompetensi dan skill yang diperlukan agar siap bersaing di industri data. DQLab sebagai platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti Python dan SQL, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT siap membantu kamu menggeluti karir di industri data. 

Metode HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang ramah pemula juga membantu kamu untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif! Tunggu apa lagi? sign up sekarang di DQLab.id 

Penulis: Reyvan Maulid