Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Susunan Roadmap Data Engineer untuk Switch Career

Belajar Data Science di Rumah 03-Maret-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/8e2fb20f3c44a98435411a3cacc6511a_x_Thumbnail800.jpeg

Apakah kamu ingin menjadi seorang data Engineer? Kalau ingin kira-kira sudah tahu belum profesi data Engineer sendiri itu apa? Secara sederhana, data Engineer bertugas untuk memindahkan, merombak, dan mengelola kumpulan data dari berbagai sumber internal perusahaan. 


Keberadaan data engineer sangatlah vital perannya dalam industri data karena berkat mereka seorang data analyst dan data scientist tidak perlu repot-repot untuk melakukan operasi pengumpulan data dan penarikan data dalam keperluan analisis. Tugas yang sangat berhubungan dengan posisi data lainnya sayangnya belum banyak yang tidak tahu posisi ini. Padahal, usut punya usut posisi data Engineer ini banyak diminati di luar negeri. Tidak tanggung-tanggung, gajinya juga besar kawan.


Jika kamu ingin menjadi seorang data engineer, rasa-rasanya kamu harus menguasai sedikit demi sedikit keterampilan teknisnya. Jangan khawatir bagi para experience yang berencana untuk switch career, roadmap data engineer adalah panduan yang bisa kamu ikuti untuk mendalami skill-skill maupun penguasaan konsep yang berhubungan dengan peran data engineer di industri. Apapun profesinya, kini bisa dipelajari oleh siapapun tanpa terkecuali. 


Baik lulusan dari bidang IT maupun non IT, lulusan baru atau yang berpengalaman juga bisa. Buat kalian yang posisinya sedang pindah karir, simak sampai habis artikelnya ya!


1. Mulai dengan Bahasa Pemrograman

Hal pertama yang perlu kamu kuasai adalah bahasa pemrograman. Dipastikan betul untuk kamu belajar dari dasar ya. Mulai dari konsep, sintaks, code, aturan penulisan, struktur data, struktur database, networked application program interfaces dan lain-lain. Standar industri biasanya menggunakan bahasa pemrograman Python dan Scala. 

Data Engineer

Scala adalah bahasa pemrograman yang menggabungkan paradigma Object Orientation Programming (OOP) atau paradigma pemrograman berorientasi objek dengan fungsional. Scala dirancang sebagai bahasa yang memungkinkan developer membuat kode yang ringkas, fleksibel namun tetap aman. Tidak heran kalau bahasa pemrograman Scala sudah banyak digunakan untuk membangun aplikasi yang erat dengan data Engineering. 


Tidak heran juga apabila Python juga biasanya dipakai oleh data engineer. Mudah dipelajari, sintaksnya cukup sederhana dan mudah dimengerti. Mudah diaplikasikan dalam mengembangkan produk. Mendukung IoT (Internet of Things) Fleksibel, dapat diintegrasikan dengan aplikasi yang ditulis dalam bahasa pemrograman lain.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Mendalami SQL dan NoSQL

Bahasa pemrograman SQL juga tidak ketinggalan untuk dipelajari. Umumnya data engineer juga berkutat pada manajemen database. SQL (Structured Query Language) merupakan bahasa pemrograman yang dikhususkan dalam mengelola data dalam sistem manajemen basis data relasional (RDBMS). Hingga kini, bahasa pemrograman SQL masih banyak digunakan untuk membuat query basis data relasional dimana data disimpan dalam baris dan tabel yang ditautkan dengan berbagai cara. Satu record tabel dapat ditautkan ke satu record lainnya atau ke banyak record lainnya atau banyak record tabel mungkin terkait dengan banyak record di tabel lain. 

Data Engineer

Lain halnya dengan database NoSQL. NoSQL masuk dalam database non-relasional artinya memungkinkan struktur yang berbeda dan database SQL (bukan baris dan kolom) dan lebih fleksibel untuk menggunakan format yang paling sesuai dengan data. Istilah NoSQL terkadang didefinisikan sebagai tidak hanya SQL. NoSQL memungkinkan Anda menambahkan atribut dan bidang baru, serta menggunakan beragam sintaks di seluruh basis data.


3. Memahami Data Architecture

data architecture adalah seperangkat aturan, kebijakan, standar dan model yang mengatur dan menentukan jenis data yang dikumpulkan dan bagaimana data itu digunakan, disimpan, dikelola, dan diintegrasikan dalam suatu organisasi dan sistem 


basis datanya. Arsitektur data memberikan pendekatan formal untuk membuat dan mengelola aliran data dan bagaimana data diproses di seluruh sistem dan aplikasi IT organisasi.

Data Engineer


4. Mempelajari Konsep ETL

Konsep ETL juga menjadi salah satu skill wajib yang perlu dikuasai. ETL merupakan kepanjangan dari Extract, Transform, dan Load. ETL adalah proses integrasi data yang menggabungkan data dari berbagai sumber menjadi satu ke tempat penyimpanan konsisten yang akan dimuat ke data warehouse atau target sistem lainnya. Dengan proses ETL memungkinkan untuk mengumpulkan, mengubah, dan mengkonsolidasikan data secara otomatis. 

Data Engineer

Hasilnya tentu dapat menghemat banyak waktu dan tenaga. Daripada harus melakukan impor data secara manual. Selain itu dengan adanya ETL juga dapat memudahkan proses pengelolaan data bagi sebuah bisnis yang memiliki jumlah data yang kompleks.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist 


5. Memahami Cloud Computing

Cloud computing secara sederhana merupakan pengiriman berbagai layanan komputasi, termasuk server, perangkat lunak, penyimpanan data, database, jaringan, serta analitik melalui internet (cloud). Cloud computing sudah banyak dipakai oleh berbagai perusahaan untuk meningkatkan produktivitas dan storage berkapasitas besar tanpa harus mengeluarkan biaya lebih besar untuk membeli hardware, software, maupun pemeliharaan sistem. 

Data Engineer

Cloud computing berbeda dengan server konvensional yang memaksa perusahaan mengeluarkan sejumlah dana besar untuk membeli server, router, dan mempekerjakan SDM untuk memelihara storage dan infrastruktur.


Data engineer akan banyak bekerja menggunakan bahasa pemrograman python untuk menarik dan mengolah data. Selain itu, mereka juga memerlukan skill SQL untuk mengolah data yang telah disimpan agar bisa digunakan oleh data scientist, data analyst, atau stakeholders lainnya. Sebagai calon data engineer, dua tools ini harus mulai dipelajari sedini mungkin.


Yuk perdalam skill SQL dan Python kamu bersama DQLab! Kita akan belajar teori dan mengimplementasikannya secara langsung menggunakan project dan data yang mencerminkan data real di berbagai industri. Modul DQLab juga dilengkapi dengan live code editor sehingga kita tidak memerlukan tools tambahan saat mengerjakan projectnya. Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses  FREE MODULE ‘Introduction to Data Science’ with R and Python dan mulai perjalanan belajar data engineer kamu bersama DQLab


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login