**Data Engineer Learning Path (Photo by Myriam Jessier on Unsplash)**

Perusahaan saat ini memanfaatkan data untuk bisa bertahan di industrinya masing-masing. Oleh karena itu, profesi di bidang data semakin populer, salah satunya adalah data engineer yang bertanggung jawab untuk mendesain dan membangun sistem yang nantinya akan digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data yang akan ditafsirkan secara lebih jauh oleh data scientist dan data analyst. Untuk bisa berkarier di bidang ini, kamu bisa mengikuti data engineer learning path untuk pemula.

Tentunya, mempelajari ilmu data engineering akan lebih mudah dengan menggunakan learning path. Hal ini akan membantu kamu memahami tahapan skill yang perlu dipelajari untuk jadi data engineer profesional. Karena faktanya, akan sangat membingungkan jika kamu langsung belajar di tingkatan menengah tanpa memulai dari fondasi awal yang kuat.

Lantas, harus mulai dari mana untuk memulai belajar jadi data engineer? Simak penjelasan data engineer learning path di artikel ini!

Data Engineer Learning Path untuk Pemula

Umumnya data engineer akan banyak berkutat dengan sistem dan arsitektur data, oleh karena itu, kamu harus mempelajari beberapa skill yang bisa membantu kamu mengerjakan tanggung jawab tersebut, diantaranya:

Data Engineer Learning Path: Computer Programming

Data engineer learning path pertama adalah memahami bahasa pemrograman komputer yang diperlukan untuk data engineer. Ada beberapa bahasa pemrograman yang harus kamu pelajari, diantaranya:

SQL = Digunakan untuk mengambil data, menjalankan query, hingga menghapus data dalam database
Java = Digunakan untuk framework arsitektur data dan API
R = Digunakan untuk analisis dan manipulasi data statistika dan grafik
Python = Digunakan untuk pemodelan dan analisis statistika

Data Engineer Learning Path: Advanced Mathematics

Selanjutnya, setelah mempelajari computer programming kamu bisa mulai belajar matematika tingkat lanjut yaitu:

Kalkulus vektor
Persamaan diferensial
Aljabar linear

Umumnya, topik matematika ini dipelajari saat kamu di tingkat SMA. Oleh karena itu, tidak perlu khawatir, kamu cukup mengingat dan melatih kembali beberapa topik matematika yang digunakan di data engineering.

***Probability* dan *Statistics***

Seorang data engineer pastinya akan menangani kumpulan data dalam jumlah yang sangat besar. Maka dari itu, penting untuk kamu bisa melihat berbagai parameter statistik seperti rata-rata, modus, median, dll untuk meringkas dan memberi label data secara efektif (Sumber: ProjectPro).

Database Management Systems

Database management system akan sangat membantu data engineer untuk menangani kumpulan data besar. Database management system akan membantu kamu untuk melakukan pengeditan dan kueri database dengan lebih mudah. Ada beberapa database populer yang biasanya digunakan data engineer, diantaranya:

Relational database = MySQL, IBM Db2, Oracle Database, Microsoft SQL Server, PostgreSQL
Graph database = Neo4J, Datastax Enterprise Graph
Columnar database = HBase, MariaDB, Cassandra, Azure SQL Data Warehouse, Google BigQuery
NoSQL database = Apache Cassandra, MongoDB, CouchBase, CouchDB,

Tentunya kamu tidak perlu mempelajari semua database management system yang disebutkan di atas. Karena jenis database management system yang nantinya kamu gunakan bergantung pada perusahaan tempat kerja.

Cloud

Saat ini perusahaan lebih banyak memanfaatkan cloud untuk menyimpan data mereka. Oleh karena itu, data engineer learning path selanjutnya adalah mempelajari cloud. Ada tiga platform cloud paling populer digunakan banyak perusahaan yaitu Google Cloud Platform, Amazon Web Services, dan Microsoft Azure.

Pada dasarnya, data engineer bertanggung jawab menyimpan dan mengelola data mentah agar bisa digunakan oleh data scientist dan data analyst. Oleh karena itu, memahami cloud computing akan membantu data engineer untuk menyimpan data dari berbagai lokasi maupun platform.

Big Data Tools

Karena data yang ditangani oleh data engineer jumlahnya besar, maka data engineer harus bisa menguasai berbagai big data tools seperti:

Apache Spark = Framework yang digunakan untuk memproses, menanyakan, dan menganalisis big data
Apache Hadoop = Framework yang digunakan untuk mendistribusikan dataset dalam jumlah besar ke beberapa mesin yang berbeda
Apache Hive = Open source data warehouse program untuk membaca, menulis, dan mengelola kumpulan data besar

Machine Learning

Dengan menguasai machine learning, kamu akan paham cara mengembangkan algoritma dan penggunaan artificial intelligence. Tak hanya itu, jika menguasai machine learning kamu akan lebih mudah saat menganalisis data menggunakan berbagai algoritma machine learning yang tersedia.

**Pelatihan Data Engineer Untuk Pemula**

Setelah mengetahui data engineer learning path, sekarang waktunya kamu memutuskan untuk belajar secara otodidak atau mengikuti pelatihan data engineer bersertifikat. Data engineering merupakan ilmu yang cukup kompleks, maka dari itu akan sulit bagi kamu jika belajar secara otodidak dan hanya mengandalkan sumber gratis dari internet. Sedangkan, jika mengikuti Bootcamp Data Engineer, kamu akan dibimbing dari nol oleh mentor expert dengan kurikulum yang sesuai kebutuhan industri.

Rekomendasi Bootcamp Data Engineer yang memberikan kamu learning path end-to-end adalah Digital Skola. Di kelas data engineer Digital Skola ini kamu akan dapat fasilitas lengkap seperti:

Sertifikat
Kurikulum berbasis industri
1 end-to-end project implementation
Fokus pada praktik
Career Coaching & Mentoring
Personality & career assessment
Weekly performance report
Connecting the Jobs

Penasaran dengan fasilitas dan kurikulum lengkap yang akan kamu dapat? Klik button di bawah ini!

KELAS DATA ENGINEER

Data Engineer Learning Path, Mulai dari Mana?

Share

Digital Skola