Kemunculan big data membuat profesi data engineer semakin banyak dibutuhkan di berbagai sektor bisnis untuk mengumpulkan dan mengelola data dalam jumlah yang sangat besar. Bahkan, data engineer menjadi salah satu pekerjaan yang sedang naik daun dan kebutuhannya semakin meningkat setiap tahun (Sumber: Linkedin). Tak heran, banyak orang yang berminat untuk memulai karier menjadi data engineer. Namun, sebelum kamu memutuskan untuk menjadi data engineer, kamu harus pahami terlebih dahulu roadmap pembelajaran data engineer.
Untuk bisa menjadi data engineer, kamu perlu menguasai berbagai keterampilan yang mencakup dasar-dasar pemrograman, pemahaman tentang sistem basis data, hingga penguasaan teknologi big data dan cloud. Semua keterampilan tersebut tidak bisa dikuasai sekaligus, melainkan harus dipelajari secara bertahap melalui sebuah roadmap pembelajaran data engineer yang jelas. Simak artikel ini sampai akhir untuk tahu lebih lengkap roadmap-nya!
BACA JUGA: Apa Itu Data Engineering? Pahami Melalui Konsep Lego
Apa Skill yang Harus Dikuasai Data Engineer?
Sebelum kamu mengetahui roadmap pembelajaran untuk menjadi data engineer, ada baiknya kamu perlu paham dulu skill yang dibutuhkan data engineer karena skill ini yang nantinya menjadi acuan dalam menyusun tahapan belajar yang tepat. Dengan begitu perjalananmu menuju profesi data engineer bisa lebih terarah dan sesuai kebutuhan industri. Berikut skill-nya:
- Dasar Pemrograman
Skill pertama yang wajib dikuasai adalah pemrograman. Data engineer biasanya menggunakan bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau Scala untuk mengolah, membersihkan, dan memanipulasi data. Pemrograman juga jadi dasar untuk memahami algoritma, struktur data, serta logika yang dibutuhkan saat membangun pipeline data.
- Sistem Basis Data
Data engineer harus memahami cara kerja sistem basis data, baik relasional (SQL) maupun non-relasional (NoSQL). Skill ini penting untuk menyimpan, mengelola, dan mengakses data dalam jumlah besar. Selain itu, kamu juga perlu menguasai konsep optimasi query agar performa database tetap efisien.
- ETL (Extract, Transform, Load)
ETL adalah salah satu pekerjaan utama data engineer. Kamu harus bisa mengekstrak data dari berbagai sumber, mentransformasinya agar sesuai kebutuhan analisis, lalu memuatnya ke dalam data warehouse atau data lake. Selain itu, kamu juga harus menguasai tools ETL modern seperti Apache Airflow atau Talend.
- Data Warehouse dan Data Lake
Data engineer perlu tahu perbedaan serta penggunaan data warehouse dan data lake. Data warehouse biasanya dipakai untuk analisis bisnis dengan data terstruktur, sementara data lake digunakan untuk menampung data dalam berbagai format, baik terstruktur maupun tidak.
- Big Data Tools
Dalam mengelola data skala besar, data engineer menggunakan teknologi big data seperti Apache Hadoop, Apache Spark, atau Kafka. Tools ini memungkinkan pemrosesan data dalam jumlah masif dengan waktu yang lebih efisien.
- Cloud Computing
Perusahaan modern kini banyak memanfaatkan layanan cloud untuk menyimpan dan memproses data. Karena itu, data engineer perlu memahami platform cloud seperti AWS, Google Cloud, atau Azure. Skill ini penting karena banyak pipeline data saat ini berjalan di infrastruktur cloud.
BACA JUGA: 5 Softskill Data Engineer yang Penting Kamu Kuasai
Apa Tugas Data Engineer?
Selanjutnya, kamu juga harus memahami tugas data engineer karena karena setiap skill yang kamu pelajari nantinya akan digunakan untuk menjalankan tugas-tugas berikut. Dengan begitu, roadmap pembelajaran yang akan kamu ikuti bisa terasa lebih relevan dan terarah, berikut tugasnya:
- Merancang dan Mengembangkan Sistem Data
Data engineer bertanggung jawab merancang, mengembangkan, membangun, memasang, menguji, dan memelihara sistem pemrosesan data. Tugas ini mencakup keseluruhan data pipeline dari awal hingga akhir, sehingga sistem dapat berjalan dengan stabil dan bisa diandalkan oleh tim lain seperti data analyst atau data scientist.
- Membangun Sistem yang Scalable
Data yang terus bertambah setiap harinya menuntut sistem yang tidak hanya kuat, tapi juga mampu beradaptasi dengan skala yang lebih besar. Karena itu, data engineer harus membangun sistem yang scalable dan fault-tolerant agar tetap berfungsi meski terjadi error atau lonjakan data.
- Mengelola Proses ETL (Extract, Transform, Load)
Salah satu pekerjaan inti data engineer adalah mengurus keseluruhan proses ETL. Proses ini memastikan data dari berbagai sumber bisa diekstraksi, dibersihkan dan ditransformasi, lalu dimuat ke dalam data warehouse atau data lake. Hasilnya, data menjadi rapi dan siap digunakan untuk analisis maupun kebutuhan bisnis.
- Merencanakan Arsitektur Data
Setiap perusahaan memiliki kebutuhan data yang berbeda. Data engineer harus mampu merancang arsitektur yang sesuai, baik dari segi penyimpanan, keamanan, maupun efisiensi pemrosesan. Arsitektur yang tepat membuat data lebih mudah diakses dan diolah oleh berbagai tim.
- Mengeksplorasi Akuisisi Data
Selain mengolah data yang sudah ada, data engineer juga dituntut untuk menemukan berbagai kemungkinan akuisisi data baru. Tidak jarang, data engineer perlu mengeksplorasi cara menggunakan data lama agar tetap relevan dan memberikan insight yang bermanfaat bagi bisnis.
- Menjaga Kualitas dan Efisiensi Data
Data engineer tidak hanya mengelola volume data yang besar, tetapi juga harus memastikan kualitas dan reliabilitas data tersebut. Data engineer bertugas mengusulkan cara untuk meningkatkan kualitas, efisiensi, sekaligus mengurangi risiko error pada sistem yang digunakan.
- Mengintegrasikan Tools dan Bahasa Pemrograman
Data engineer sering kali menggunakan berbagai bahasa pemrograman dan tools sekaligus. Data engineer harus bisa mengintegrasikan semuanya agar menghasilkan solusi yang menyeluruh dan dapat digunakan lintas platform.
- Membuat Model Data
Agar sistem data lebih efisien, data engineer perlu membuat model data yang mampu mereduksi kompleksitas. Dengan adanya model ini, proses pengolahan data bisa berjalan lebih cepat, efisien, sekaligus membantu perusahaan menekan biaya operasional.
- Menerapkan Disaster Recovery Techniques
Gangguan sistem bisa terjadi kapan saja. Karena itu, data engineer juga harus menyiapkan strategi pemulihan bencana (disaster recovery techniques) agar sistem dapat kembali berjalan normal dengan cepat, tanpa kehilangan data penting.
- Mengoptimalkan Sistem dengan Teknologi Baru
Perkembangan teknologi data sangat cepat. Data engineer bertugas untuk selalu update dengan tools dan teknologi terbaru, lalu mengaplikasikannya pada sistem yang ada agar semakin efisien, aman, dan scalable.
BACA JUGA: Apa Itu Data Engineer dan Bedanya dengan Data Scientist
Roadmap Materi Belajar Data Engineer
Untuk menjadi data engineer, kamu tidak harus memiliki latar belakang IT atau pengalaman kerja yang linear. Bahkan, banyak orang yang memulai dari nol dan tetap bisa sukses berkarier di bidang ini. Kuncinya ada pada roadmap pembelajaran yang tepat. Ada beberapa tahapan penting yang perlu kamu lewati untuk menyiapkan diri menjadi seorang data engineer. Simak penjelasannya di bawah ini:
- Basic Stage: Pelajari Bahasa Pemrograman
Langkah awal adalah menguasai bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh data engineer seperti Python, R, Java, Scala, dan SQL:
- Python & R banyak digunakan untuk scripting, analisis, dan manipulasi data (dengan library seperti Pandas dan Numpy)
- Java & Scala sering dipakai untuk pemrosesan data tingkat lanjut serta membangun big data tools seperti Apache Spark, Kafka, atau Hadoop
- SQL wajib dikuasai untuk mengelola database relasional
- Basic Stage: Pahami Otomatisasi dan Skrip
Data engineer bekerja erat dengan otomasi tugas. Karena itu, kamu perlu belajar Shell scripting dan CRON untuk otomatisasi:
- Mengumpulkan data
- Menerjemahkan dan mengubah format data
- Melakukan manajemen data
- Basic Stage: Pahami Database
Database adalah hal krusial di pekerjaan data engineer. Kamu harus menguasai:
- Dasar SQL
- Data modeling
- Normalisasi database
- Pengolahan data semi-terstruktur
- Basic Stage: Data Processing
Pelajari cara data mentah diubah menjadi bentuk yang bisa dianalisis. Tools yang perlu dipelajari:
- Apache Spark untuk batch processing
- Kafka atau Flink untuk stream processing
- Basic Stage: Pelajari Linux/Unix, System Administration, dan Docker
Kuasai perintah dasar Linux/Unix dan cara menjalankan aplikasi di Docker. Skill ini penting untuk memahami cara sistem berjalan di server dan bagaimana aplikasi dikontainerisasi.
- Basic Stage: Pelajari Penjadwalan Alur Kerja
Tahapan selanjutnya ketika kamu mempersiapkan diri menjadi seorang data engineer adalah menjadwalkan alur kerja. Kamu bisa menggunakan bantuan tools Apache Airflows untuk memanfaatkan kinerja scripting dalam menjadwalkan alur kerja sebagai data engineer.
- Strategic or Technical Stage: Pelajari Cloud Computing
Efektivitas dalam penyimpanan big data menjadi hal yang krusial untuk perusahaan, oleh karena itu sebagai data engineer kamu harus mampu memahami cara mengoperasikan platform cloud computing.
Salah satu keuntungan dari cloud computing adalah mampu memusatkan kekuatan pemrosesan dan memungkinkan perusahaan menyimpan data dalam jumlah yang tidak terbatas. Platform cloud computing yang paling populer adalah Amazon Web Services, Microsoft Azure, dan Google Cloud Platform.
- Strategic or Technical Stage: Pelajari Internalisasi Infrastruktur
Data engineer juga perlu mengetahui mengenai internalisasi infrastruktur. Kamu bisa menggunakan beberapa bantuan tools populer seperti Kubernetes atau Docker. Kubernetes merupakan hasil dari perkembangan rekayasa data yang cocok digunakan untuk kebutuhan container orchestration, sedangkan Docker secara optimal dapat membantu menciptakan lingkungan kerja yang lebih efektif dan memudahkan kerja secara tim.
- Strategic or Technical Stage: Pelajari Machine Learning
Data engineer memerlukan penguasaan data engineer karena dalam mengerjakan tugasnya data engineer memerlukan algoritma atau model machine learning yang sesuai untuk diterapkan dalam pemrosesan data. Oleh karena itu, kamu juga wajib mempelajari:
- Teori machine learning dan pendekatannya
- Praktik melakukan regression, decision tree & K-Means
- Praktik machine learning dan mengoperasikannya dengan didukung adanya Google Cloud Platform (GCP)
- Praktik menganalisis data dan memasukkan hasil ke database
- Strategic or Technical Stage: Pelajari API
Selanjutnya, di tahapan strategic stage ini juga kamu harus mempelajari terkait API, setidaknya kamu harus belajar mengenai:
- Cara kerja server web dan metode API
- Cara mengambil dan menyimpan data dari database
- Cara menggunakan Flask
- Cara membuat endpoint dengan security dan Chatbot API
- Strategic or Technical Stage: Pelajari Kafka
Apache Kafka adalah platform streaming data yang dirancang untuk mengatasi masalah:
- Arus data secara real-time
- Pengumuman, pengiriman, dan pengolahan data
- Pemrosesan data dalam skala besar secara lebih efisien
Apache Kafka umumnya digunakan data engineer dalam proses data streaming maka dari itu ketika kamu mempersiapkan diri untuk menjadi data engineer, maka kamu harus mempelajari dan latihan menggunakan Kafka secara real–time. Kamu bisa memanfaatkan Google Cloud Platform untuk latihan menggunakan Kafka.
- Advanced Stage: Data Modeling dan Data Warehousing
Data modeling adalah proses data engineer mengumpulkan data yang disusun dalam diagram sederhana agar bisa menjadi insight yang berguna bagi bisnis. Sedangkan, data warehouse adalah sistem yang bertugas mengarsipkan sekaligus melakukan analisis historis untuk menunjang keperluan informasi bisnis.
Untuk bisa jadi data engineer setidaknya kamu mempelajari:
- Memahami konsep-konsep dan operasi di relational data model serta skema database
- Mempelajari komponen dari data warehouse dan dimensional modeling
- Praktik membuat diagram ER
- Advanced Stage: ETL
ETL merupakan singkatan extract, transform, load yaitu proses mengumpulkan data dari berbagai sumber dan menyatukannya agar bisa mendukung penemuan, analisis, pelaporan, dan pengambilan keputusan. Setidaknya untuk bisa jadi data engineer kamu harus mempelajari:
- Extract = Mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti dokumen, email, aplikasi dan lain sebagainya
- Transform = Data dibersihkan dan diubah ke format standar agar bisa disimpan ke database
- Load = Data yang formatnya sudah sesuai dipindahkan ke database tujuan
Selain memahami secara teori, kamu juga harus bisa praktik latihan membuat proses ETL.
- Advanced Stage: Susun Portfolio
Hal yang tidak kalah penting perlu kamu siapkan ketika ingin menjadi data engineer adalah membuat portofolio. Setelah mempelajari skill data engineer mulai dari basic hingga advance, selanjutnya kamu harus membuat berbagai project terkait data engineer untuk jadi portfolio. Berikut beberapa pilihan project yang bisa kamu kerjakan:
- Data modeling = Membuat data modelling untuk streaming platform seperti lagu yang disukai, lagu yang sering didengarkan, dan lain sebagainya.
- Forecasting = Perkiraan permintaan produk tertentu di masa yang akan mendatang
- Data warehouse = Mengumpulkan data dari berbagai sumber yang sifatnya heterogen dan diubah menjadi format standar
- Advanced Stage: Stay Updated
Tak bisa dipungkiri, data engineering adalah bidang yang sangat luas dan akan terus berubah dari waktu ke waktu. Oleh karena itu, kamu harus mengikuti tren yang berkembang di bidang data. Ada beberapa cara yang bisa kamu lakukan untuk terus mengikuti perkembangan di bidang data, mulai dari ikut webinar, mendengarkan podcast mengenai data engineer, menonton Youtube, bergabung dengan forum data engineer, mempelajari stud
BACA JUGA: Cara Membalas Email Interview
Apa Saja yang Perlu Disiapkan untuk Memulai Karier Sebagai Data Engineer?
Menjadi seorang data engineer memang terdengar menantang, apalagi jika kamu tidak punya latar belakang IT. Tapi tenang, bukan berarti hal itu mustahil. Dengan strategi belajar yang tepat, kamu bisa mulai dari nol sampai akhirnya siap masuk dunia kerja. Berikut beberapa tips yang bisa kamu ikuti:
- Mulai dari Dasar
Banyak pemula langsung ingin mempelajari big data tools atau cloud tanpa menguasai fundamental seperti SQL atau Python. Padahal, fondasi inilah yang akan jadi pegangan ketika menghadapi teknologi tingkat lanjut.
- Buat Jadwal Belajar yang Konsisten
Daripada belajar maraton sehari penuh lalu berhenti berbulan-bulan, lebih baik luangkan waktu singkat tapi konsisten setiap hari. Konsistensi lebih efektif untuk membangun pemahaman jangka panjang.
- Belajar Sambil Praktik Project
Jangan hanya membaca teori atau tutorial. Kamu harus terapkan dengan project sederhana, misalnya membangun ETL pipeline kecil, mengolah dataset publik, atau membuat dashboard sederhana. Project nyata ini akan membantumu membangun portofolio.
- Bangun Portofolio Online
Portofolio adalah senjata utama untuk melamar kerja. Kamu bisa mengunggah proyek ke GitHub, menulis blog teknis, atau bahkan berbagi insight di Linkedln. Hal ini akan memperlihatkan kemampuanmu kepada recruiter.
- Ikut Komunitas Data
Gabung ke komunitas data engineer atau data enthusiast bisa mempercepat belajarmu. Kamu bisa bertukar pengalaman, belajar dari mentor, bahkan mendapat peluang kerja dari networking.
- Fokus pada Tools yang Dipakai di Industri
Jangan terlalu terpaku pada semua tools. Fokus pada yang populer dan paling sering digunakan, seperti SQL, Python, Apache Spark, Airflow, dan AWS/GCP/Azure. Dengan begitu, kamu punya skill yang relevan dengan kebutuhan perusahaan.
- Terus Update dengan Tren Teknologi Baru
Dunia data berkembang sangat cepat. Tools populer hari ini bisa saja tergantikan besok. Pastikan kamu terus membaca artikel terbaru, mengikuti kursus online, atau mencoba tools baru agar tetap relevan.
BACA JUGA: 6 Cara Bikin CV yang ATS Friendly & Contohnya
Kesimpulan
Untuk bisa menjadi data engineer, kamu bisa mulai dari memahami skill yang dibutuhkan, mengetahui tugas sehari-hari, serta mengikuti roadmap pembelajaran yang jelas, kamu bisa memulai perjalanan karier di bidang ini dari nol. Ingat, kuncinya ada pada fondasi yang kuat, konsistensi belajar, dan keberanian untuk mencoba berbagai proyek nyata agar kemampuanmu semakin terasah.
Selain itu, jangan lupa bahwa dunia data selalu berkembang. Tools yang populer saat ini bisa saja tergantikan dengan teknologi baru dalam waktu singkat. Karena itu, jika kamu punya impian menjadi data engineer, maka kamu harus terus update, aktif membangun portofolio, dan berjejaring dengan komunitas. Dengan bekal ini, kamu tidak hanya siap melamar pekerjaan sebagai data engineer, tetapi juga mampu berkembang dan bertahan di industri data yang semakin kompetitif.
Mulai Belajar Data Engineer Bersama Mentor Expert!
Tertarik berkarier sebagai data engineer? Kamu kamu bisa mulai belajar di Bootcamp Data Science Digital Skola. Program ini dirancang untuk pemula yang ingin menjadi data talent termasuk data engineer dan bisa diikuti siapa saja tanpa harus punya latar belakang IT sebelumnya. Kurikulumnya dibuat selaras dengan kebutuhan industri, sehingga kamu akan belajar skill teknis dan praktis mulai dari dasar hingga level lanjutan. Fasilitas yang disediakan juga lengkap: modul belajar komprehensif, pembuatan portofolio, pengalaman magang nyata di perusahaan mitra, hingga career mentoring eksklusif bersama HR expert.
FAQ
1. Apakah seorang data engineer harus bisa matematika?
Tidak harus jago matematika, tapi pemahaman dasar seperti aljabar, statistik, dan logika sangat membantu dalam mengelola data.
2. Apakah data engineer sama dengan data scientist?
Tidak. Data engineer fokus membangun infrastruktur dan pipeline data, sedangkan data scientist fokus menganalisis data dan membuat model prediktif.
3. Apa itu ETL dalam data engineering?
ETL adalah proses Extract, Transform, Load, yaitu mengambil data dari sumber, membersihkan/mengubah format, lalu menyimpannya ke database tujuan.