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 data engineer roadmap.
Data engineer adalah pekerja IT yang bertugas menyiapkan data untuk penggunaan analitis atau operasional, seorang data engineer memiliki tanggung jawab untuk membangun data pipeline untuk menyalurkan informasi dari sistem ke sumber yang berbeda (Sumber: Tech Target). Untuk menjadi seorang data engineer dibutuhkan beberapa keterampilan seperti database design, data modeling, programming, scripting, data visualization, communication, consulting, analisis statistika, artificial intelligence, machine learning, cloud computing, dan DataOps (Sumber: The Data Incubator)
Baca juga: Apa Itu Data Engineering? Pahami Melalui Konsep Lego
Selain keterampilan hard skills, jika kamu mempertimbangkan untuk berkarier sebagai data engineer, kamu juga harus menyiapkan kemampuan soft skills seperti kemampuan public speaking, komunikasi interpersonal, expository writing, adaptasi, hingga manajemen stress.
Apa Tugas Data Engineer?
Ada beberapa tugas inti seorang data engineer:
1. Merancang, mengembangkan, membangun, memasang, menguji dan mememelihara manajemen dan sistem pemrosesan data yang lengkap.
2. Membangun sistem yang sangat scalable, kuat dan toleran terhadap kesalahan.
3. Mengurus secara keseluruhan proses ETL (Extract, Transform and Load)
4. Memastikan perencanaan arsitektur yang tepat sesuai dengan kebutuhan bisnis.
5. Menemukan berbagai kemungkinan akuisisi data dan mengeksplorasi cara-cara baru untuk menggunakan data-data lama.
6. Mengusulkan cara untuk meningkatkan kualitas data, reliabilitas dan efisiensi dari keseluruhan sistem.
7. Menciptakan solusi yang lengkap dengan mengintegrasikan berbagai jenis bahasa pemrograman dan tools secara bersamaan.
8. Membuat model data untuk mereduksi kompleksitas sistem dan meningkatkan efisiensi serta mengurangi pengeluaran.
9. Menerapkan teknik pemulihan bencana (disaster recovery techniques).
10. Mengaplikasikan manajemen alat dan teknologi baru pada sistem berjalan untuk membuatnya lebih efisien.
Lalu, apa tahapan data engineer roadmap yang harus kamu lalui jika tertarik menjadi seorang data engineer? Simak melalui penjelasannya di bawah ini.
Baca juga: 5 Softskill Data Engineer yang Penting Kamu Kuasai
Data Engineer Roadmap
Untuk menjadi seorang data engineer, kamu tidak harus memiliki latar belakang IT atau memiliki pengalaman kerja yang linear. Kamu bisa mencoba mendalami bidang data engineer meskipun belum memiliki pengalaman kerja sama sekali. Ada beberapa langkah penting yang harus kamu siapkan dan lewati jika kamu tertarik untuk memulai karier menjadi seorang data engineer. Simak penjelasan masing-masing langkah di bawah ini
Basic Stage: Pelajari Bahasa Pemrograman
Langkah pertama untuk memulai karier menjadi seorang data engineer adalah pelajari bahasa pemrograman yang dibutuhkan seperti Python, Scala, Java, R, dan SQL. Python dan R adalah bahasa pemrograman yang paling umum digunakan dalam pengembangan situs web, system scripting, perangkat lunak, hingga manajemen data, di dalam Python dan R juga terdapat banyak library yang bisa digunakan untuk mengolah data seperti Pandas dan Numpy.
Berbeda dengan Python dan R, Java dan Scala digunakan untuk pemrosesan data tingkat lanjut dengan performa yang jauh lebih maksimal, kedua bahasa ini juga digunakan untuk membangun sistem big data tools seperti:Apache Spark dan Kafka yang dibuat menggunakan Scala dan Hadoop. Tak hanya itu, sebelum menjadi data engineer kamu juga harus mempelajari SQL yang akan digunakan untuk mengelola database.
Basic Stage: Pahami Otomatisasi dan Skrip
Seorang data engineer harus mengetahui cara untuk melakukan otomatisasi tugas. Ada beberapa tools yang bisa kamu gunakan untuk otomatisasi tugas diantaranya adalah Shell scripting dan CRON. Faktanya, seorang data engineer akan banyak bekerja dengan scripting dalam proses mendapatkan data atau dalam proses manajemen data. Proses scripting ini akan menerjemahkan perintah menjadi kode-kode yang dapat digunakan untuk:
- Mengumpulkan dan mendapatkan data
- Menerjemahkan data
- Manajemen data.
Basic Stage: Pahami Database
Data engineer akan bekerja menggunakan database yang berisi data terstruktur dan data tidak terstruktur. Oleh karena itu, kamu harus mempelajari dasar-dasar bahasa pemrograman SQL untuk membantu:
- Mengelola data
- Penguasaan data modelling
- Normalisasi database
- Pengerjaan data yang kurang terstruktur
Basic Stage: Data Processing
Data processing adalah proses mengubah data mentah menjadi bentuk data yang dapat dianalisis (Sumber: Springboard). Tools yang biasa digunakan untuk data processing adalah Apache Spark. Kamu bisa memulai pelajari teknik data processing dengan mengetahui terlebih dahulu asal data, melakukan pemrosesan lebih lanjut, lalu hasil dari pemrosesan disimpan di dalam database. Beberapa stream processing juga biasa dilakukan melalui Kafka atau Flink.
Basic Stage: Pelajari Linux/Unix, System Administration & Docker
Selanjutnya, masih di level basic stage kamu harus mempelajari perintah-perintah dasar yang ada pada Linux, serta simulasi menjalankan proses kerjanya yang didukung dengan adanya Google Cloud Platform (GCP). Selain itu, kamu juga harus bisa mengenal perintah-perintah dasar pada Docker dan mengimplementasikan proses kerja Docker.
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 seorang 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 Cloud Computing
Efektivitas dalam penyimpanan big data menjadi hal yang krusial untuk perusahaan, oleh karena itu sebagai seorang data engineer kamu harus mampu memahami cara mengoperasikan platform cloud computing.
Strategic or Technical Stage: Pelajari Internalisasi Infrastruktur
Seorang 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
Seorang 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
BACA JUGA: Apa Itu Data Engineer dan Bedanya dengan Data Scientist
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 study case, hingga review tools yang diperbarui lewat GitHub.
Belajar Data Engineer dari Nol
Data engineer roadmap memang tidak singkat, kamu harus melalui beberapa tahapan untuk akhirnya menjadi seorang data engineer. Membutuhkan banyak waktu dan keuletan untuk mampu menjadi seorang data engineer yang profesional. Namun, menjadi seorang jadi data engineer bukan hal yang mustahil, tanpa latar belakang IT, kamu bisa memulai belajar ilmu data engineer lebih lengkap dengan ikut Bootcamp Data Engineer di Digital Skola, dengan harga terbaik, kurikulum sesuai dengan kebutuhan industri saat ini, dan fasilitas penunjang lainnya, kamu akan siap mewujudkan mimpimu menjadi seorang data engineer andal. Mulai perjalanan kariermu dengan mengklik tombol di bawah ini:
