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

Switch Career dengan Panduan Roadmap Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 09-Juni-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/e9e05e91-748d-43f6-9f27-c1c28cf5a368-2023-06-10-161519_x_Thumbnail800.jpeg

Data Engineer merupakan salah satu praktisi data yang banyak dicari dan dibutuhkan oleh perusahaan karena menjadi akar dari proses pengolahan data.


Salah satu tugas penting seorang Data Engineer adalah membangun infrastruktur data yang nantinya akan diakses oleh tim data lain serta pihak dari tim non data yang bersangkutan.


Inilah mengapa untuk menjadi Data Engineer diperlukan sejumlah skill khusus yang berbeda dengan data talent lainnya.

Belajar menjadi Data Engineer tentunya lebih mudah dengan menggunakan roadmap. Ini akan membantu kalian memahami tahapan skill yang perlu dipelajari untuk menjadi Data Engineer profesional.


Akan sangat membingungkan jika kalian tidak memulai dari pondasi yang kuat dan langsung belajar skill tingkat menengah. Lantas bagaimana roadmap belajar Data Engineer? Simak pembahasan berikut ini!


1. Pahami Konsep Dasar

Mempersiapkan diri untuk menjadi seorang Data Engineer adalah langkah penting untuk membangun karir di industri yang berkembang pesat ini. Ada beberapa hal yang perlu dipersiapkan, seperti pendidikan, pengalaman kerja, serta keterampilan teknis dan softskill. 


Seiring dengan perkembangan teknologi dan data yang semakin besar dan kompleks, persaingan di bidang ini juga semakin ketat. Oleh karena itu, persiapan yang matang dan kompetensi yang unggul menjadi kunci utama untuk sukses sebagai seorang Data Engineer.


Mulailah dengan mempelajari konsep dasar yang terkait dengan Data Engineering. kamu perlu memahami konsep seperti pemrosesan data, struktur data, database, dan bahasa pemrograman seperti Python, SQL, dan Scala.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Pelajari Teknologi dan Alat yang Digunakan

Data Engineers sering menggunakan berbagai alat dan teknologi dalam pekerjaan sehari-hari. Pelajari alat seperti Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka, Apache Airflow, dan teknologi cloud seperti AWS, Google Cloud, atau Azure. Pelajari juga tentang sistem manajemen basis data (DBMS) seperti MySQL, PostgreSQL, atau MongoDB.


3. Kuasai Bahasa Pemrograman

Menjadi Data Engineer secara umum bertanggung jawab untuk membuat infrastruktur agar data memiliki tatanan yang rapi dan mudah diakses. Oleh karena itu, penting bagi kalian untuk memiliki dasar pemrograman yang kuat. Dua bahasa pemrograman yang setidaknya perlu kalian kuasai adalah Python dan SQL.


Bahasa pemrograman seperti Python, SQL, dan Scala sangat penting dalam pekerjaan Data Engineer. Pelajari dan kuasai bahasa-bahasa ini, karena mereka sering digunakan dalam pemrosesan data, pengolahan query, dan pengembangan alat-alat Data Engineering.


4. Pelajari Konsep Data Modeling dan Database

Pemahaman yang baik tentang konsep data modeling dan berbagai jenis database seperti relasional, non-relasional, dan data warehouse akan membantu kamu merancang dan mengelola infrastruktur data dengan baik.


Database Management System atau biasa disebut dengan DBMS adalah sistem software yang biasa digunakan untuk menyimpan, mengatur, dan juga memastikan data tersebut tersimpan dengan aman.


Dengan adanya DBMS ini, user dapat membuat, membaca, memperbarui, dan juga menghapus data yang ada di dalam database.


Sebagai seseorang yang membangun infrastruktur data, pastinya memiliki pemahaman yang berkaitan dengan hal ini cukup penting, karena arsitektur data yang kalian punya haruslah sesuai dengan kebutuhannya masing-masing.


5. Pelajari Pengolahan Data dan ETL

Pemahaman tentang Extract, Transform, Load (ETL) sangat penting bagi seorang Data Engineer. Pelajari cara mengumpulkan, membersihkan, mentransformasi, dan memuat data dari berbagai sumber ke dalam sistem data yang dituju.


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.


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.


6. Bangun Portofolio Proyek

Praktikkan keterampilan kamu dengan membangun proyek-proyek Data Engineering. Mungkin kamu bisa mulai dengan membuat pipeline data sederhana atau membangun sistem database kecil. Ini akan membantu kamu mempraktikkan pengetahuan dan memberikan bukti konkret tentang kemampuan kamu sebagai Data Engineer kepada calon perekrut.


7. Tingkatkan Keterampilan Komunikasi dan Kolaborasi

Keterampilan komunikasi dan kolaborasi yang baik juga penting dalam peran Data Engineer. Selain menguasai aspek teknis, pastikan kamu dapat berkomunikasi dengan baik dengan anggota tim dan pemangku kepentingan lainnya.


8. Belajar secara Berkelanjutan

Industri data terus berkembang dengan cepat. Pastikan kamu tetap mengikuti tren dan inovasi terbaru dalam bidang Data Engineering. Ikuti kursus online, baca buku, ikuti komunitas data, dan terus berlatih untuk meningkatkan keterampilan kamu.


9. Jelajahi Peluang Kerja dan Bangun Jaringan

Cari tahu tentang peluang kerja yang tersedia di bidang Data Engineering. Jelajahi platform pekerjaan, ikuti konferensi atau acara industri, dan bangun jaringan dengan profesional di bidang tersebut. Hal ini dapat membantu kamu menemukan kesempatan karir dan mendapatkan wawasan dari praktisi Data Engineering yang berpengalaman.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Roadmap Data Engineer dapat menjadi motivasi untuk terus belajar dan berkembang. Seorang Data Engineer dapat menetapkan tujuan jangka pendek dan jangka panjang, dan memantau kemajuan yang telah dicapai.


Dengan melihat kemajuan yang telah dicapai, seorang Data Engineer akan merasa terdorong untuk terus belajar dan berkembang.


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.


Kebetulan DQLab adalah 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 & mengutamakan pembelajaran praktik langsung yang dapat diterapkan di dunia nyata. 


Kapan lagi kan belajar data science sambil chat bareng layaknya platform ChatGPT? Dijamin bakalan seru abis. So, yuk segera cobain belajar data science bersama DQLab.

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login