Data Engineer Bootcamp, Jalan Pintar Jadi Data Engineer Pro

digitalskola

digitalskola

7 Maret 2022

data engineer bootcamp
Ilustrasi peserta data engineer bootcamp (Photo by Christina Morillo from Pexels)

Saat ini, profesi data engineer menjadi salah satu pilihan karier yang paling menjanjikan. Hal ini dipicu oleh keberadaan big data yang telah mengubah cara kerja bisnis dan menciptakan kebutuhan akan profesi data engineer untuk mengumpulkan dan mengelola data dalam jumlah besar. Untuk kamu yang tertarik dengan profesi ini, salah satu cara pintar untuk belajar dan menguasai keahliannya secara efektif adalah dengan mengikuti data engineer bootcamp.

Apa Itu Data Engineering?

Data engineering adalah praktik mendesain dan membangun sistem guna mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data dalam jumlah besar. Bidang ini adalah bidang luas yang dapat diterapkan dalam berbagai jenis industri. Dengan adanya data engineer, perusahaan akan bisa mengumpulkan data dalam jumlah luar biasa serta menjamin bahwa data tersebut selalu dalam kondisi yang siap digunakan begitu data sampai di tangan data scientist dan data analyst.

Di masa depan, profesi data engineer juga bisa memberimu peluang untuk berkontribusi di dunia nyata. Dilansir dari Coursera.org, jumlah data yang akan dihasilkan tiap hari pada tahun 2025 nanti akan mencapai 463 exabyte – ada 18 angka nol di belakang yang mengikuti. Dan tanpa data engineer untuk memproses data, machine learning maupun deep learning tidak akan bisa berhasil.

Baca juga: 9 Sumber Belajar Data Engineering Terbaik

Apa Pekerjaan Data Engineer?

Data engineer bekerja dalam berbagai situasi untuk membangun sistem yang bisa mengumpulkan, mengelola, dan mengonversi data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan dan diinterpretasikan oleh data scientist maupun business analyst.

Tujuan utamanya adalah untuk membuat data yang dapat diakses agar perusahaan dapat menggunakannya dalam mengevaluasi serta mengoptimalkan performa bisnis.

Beberapa tugas umum yang biasa dilakukan oleh data engineer saat bekerja meliputi:

  • Memperoleh dataset yang sesuai dengan kebutuhan bisnis.
  • Mengembangkan algoritma untuk mengubah data menjadi informasi berguna dan dapat ditindaklanjuti.
  • Membangun, mengetes, dan mengelola arsitektur database.
  • Berkolaborasi dengan manajemen untuk memahami tujuan perusahaan.
  • Menciptakan metode validasi data baru dan alat analisis data.
  • Memastikan kepatuhan data dengan tata kelola data dan kebijakan keamanan data.

Baca juga: Sudah Tahu? Ini Dia Job Description Data Engineer

Bagaimana Cara Menjadi Data Engineer?

Dengan skill dan pengetahuan yang tepat, kamu bisa memulai langkahmu berkarier di bidang data engineering. Banyak data engineer yang memiliki latar belakang di bidang ilmu komputer atau bidang terkait, biasanya dalam level S1. Meski demikian, bukan berarti kamu yang tidak memiliki background ilmu komputer atau IT tidak bisa menjadi seorang data engineer, lho! Soalnya, program data engineer bootcamp menawarkan kesempatan untuk mengembangkan skill dan pengetahuanmu di bidang data engineering tanpa mensyaratkan latar belakang tertentu, dan akhirnya membuka jalanmu sebagai seorang data engineer.

Oleh karena itu, cara menjadi data engineer tidak hanya melulu soal gelar di bangku kuliah. Keberadaan tempat belajar data engineer informal seperti bootcamp membuka kesempatanmu untuk mewujudkan mimpi menjadi seorang data engineer. Apa saja langkahnya?

Mengembangkan skill data engineering

Hal pertama yang akan kamu tempuh dengan mengikuti bootcamp data engineer adalah belajar hal-hal dasar mengenai cloud computing, desain database, dan skill coding.

  • Coding

Keahlian dalam bahasa-bahasa coding sangat penting untuk peran ini dan kamu akan memelajarinya dalam program bootcamp, seperti SQL, Python, Java, NoSQL, dan Scala.

  • Database relasional dan non-relasional

Database merupakan salah satu solusi paling umum dalam data storage. Jadi, kamu harus familiar dengan database relasional maupun non-relasional, serta cara kerjanya.

  • Sistem ETL (extract, transform, dan load)

ETL adalah proses di mana kamu memindahkan data dari database ke sumber-sumber lain dalam satu repositori tunggal, misalnya data warehouse (gudang data). Contoh ETL tool yang umum misalnya Alooma, Stitch, Talend, dan Xplenty.

  • Data storage

Tidak semua jenis data harus disimpan dalam cara yang sama, apalagi ketika bicara soal big data. Begitu kamu mendesain data solution untuk sebuah bisnis atau perusahaan, kamu juga perlu tahu kapan kamu harus menggunakan data lake atau data warehouse.

  • Automasi dan scripting

Automasi adalah bagian yang penting saat seorang data engineer menangani big data. Alasannya simpel: karena perusahaan mampu mengumpulkan informasi dalam jumlah besar. Jadi, kamu juga harus bisa menulis script yang bisa mengotomasi tugas-tugas yang sifatnya repetitif.

  • Machine learning

Machine learning biasanya merupakan tanggung jawab dari data scientist. Meski begitu, penting bagi data engineer untuk memahami setidaknya konsep dasar dari machine learning agar kamu juga bisa lebih memahami kebutuhan data scientist dalam tim.

  • Big data tools

Seorang data engineer tak hanya berurusan dengan data biasa. Soalnya, data engineer juga sering kali diberi tugas untuk mengelola big data. Seiring dengan perkembangan tool dan teknologi yang terus-menerus serta perbedaan kebutuhan di tiap perusahaan, penting bagi kamu untuk mengenal dan memahami cara kerjanya.

  • Cloud computing

Kamu juga perlu memahami bidang cloud storage dan cloud computing. Apalagi, perusahaan di era modern saat ini sudah benar-benar beralih dari server fisik ke layanan cloud, seperti Google Cloud dan Amazon Web Services (AWS).

  • Keamanan data.

Ada perusahaan yang memiliki tim data security terpisah, tapi ada juga perusahaan yang menyerahkan tugas ini kepada data engineer. Minimal sebagai data engineer kelak kamu harus bisa mengelola dan menyimpan data dengan aman agar terhindar dari risiko kehilangan atau pencurian.

Baca juga: Langkah-Langkah Menjadi Seorang Data Engineer

Dapatkan sertifikasi data engineer.

Mengapa harus ada sertifikasi? Dengan memegang sertifikasi, artinya skill-mu tervalidasi. Dan kamu bisa mulai dengan mengikuti data engineer bootcamp tersertifikasi, yang dapat kamu gunakan untuk menunjukkan bahwa skill-mu di bidang data engineering memang sudah sesuai dengan standar kebutuhan industri.

Bangun portofolio proyek data engineering

Apakah mengikuti bootcamp dan mendapatkan sertifikasi berarti sudah cukup? Rupanya tidak. Lebih lanjut, kamu juga harus memiliki karya yang bisa kamu pamerkan kepada calon perusahaanmu, yang tertuang di dalam portofoliomu.

Untuk starting point, kamu bisa tambahkan proyek yang kamu garap sebagai hasil dari program bootcamp data engineer ke dalam portofoliomu. Setelah itu, kamu bisa tambahkan proyek-proyek lain yang mengikuti, baik proyek independen maupun proyek dari program kursus yang kamu ikuti.

Jangan lupa juga untuk memamerkan portofoliomu ke LinkedIn maupun situs seperti GitHub, yang sama-sama gratis. Ingat, bahwa portofolio saat ini semakin berperan penting dalam proses pencarian kerja karena kamu bisa menunjukkan apa yang bisa kamu lakukan.

Mulai hari ini juga

Bagaimana, apakah kamu semakin mantap untuk menjadi seorang data engineer? Terlepas dari apakah kamu baru akan memulai kariermu atau beralih dari bidang karier lama ke bidang data engineering, jika kamu sudah yakin akan pilihanmu, mulai langkah pertamamu sekarang juga untuk memulai perjalanan menjadi Data Engineer.

Jika kamu masih mencari data engineer bootcamp terbaik dengan harga, jadwal kelas dan fasilitas sesuai kebutuhan, kamu bisa mengikuti Bootcamp Data Engineer di Digital Skola. Dalam program ini, kamu bisa belajar dari 0 dan tanpa background IT atau ilmu komputer sekalipun selama 3 bulan. Daftarkan dirimu di Bootcamp Data Engineer dan wujudkan mimpimu jadi data engineer andal sekarang juga dengan mengklik tombol di bawah ini:

chat