Langkah-Langkah Menjadi Seorang Data Engineer

Hingga saat ini, dunia data telah berkembang dengan pesat dan meningkatkan keefektifan pada teknologi. Urgensi terhadap optimasi pemanfaatan data ini membuat perusahaan di seluruh dunia memastikan bahwa mereka telah memiliki cukup tenaga kerja di bidang data yang kompeten. Di antara berbagai profesi terkait data, data engineer adalah salah satu bidang profesi yang kebutuhannya terus bertambah dari tahun ke tahun. Namun, tentunya untuk bisa menembus karier di bidang ini, kamu harus melewati langkah-langkah menjadi seorang data engineer yang sesuai dengan kebutuhan industri.

Berdasarkan Tech Job Report oleh DICE tahun 2020, data engineer adalah pekerjaan yang memiliki pertumbuhan tercepat di tahun 2019. Perkembangan yang pesat ini berada di angka 50% dan bertengger di posisi lebih tinggi dibandingkan data scientist. Pertumbuhan yang pesat ini tidak terlepas dari peran seorang insinyur data yang sangat diperlukan untuk mengatasi percepatan keluar masuk data yang berukuran cukup besar. Menariknya, perkembangan profesi data engineer tidak hanya terjadi di tahun 2019-2020 saja, karena berdasarkan hasil statistik profesi data engineer diprediksi akan terus tumbuh hingga 33% sampai tahun 2030. Bisa disimpulkan, untuk kamu yang saat ini masih belum mulai langkah untuk berkarier jadi data engineer, ini adalah waktu yang sangat tepat (Sumber: Online Manipal)

Jika kamu sedang mempertimbangkan karier sebagai data engineer, tentu ada beberapa langkah-langkah yang harus dilalui. Tidak hanya berbicara soal latar belakang pendidikan, kemampuan softskills dan hardskills juga penting untuk dikembangkan. Simak artikel ini untuk tahu langkah-langkah menjadi seorang data engineer yang dibutuhkan industri.

Mengenal Profesi Data Engineer

Sebelum mengetahui langkah-langkah menjadi data engineer, hal pertama yang perlu kamu lakukan adalah mengenal profesi data engineer. Secara definisi, data engineer adalah seorang profesional yang memiliki tanggung jawab untuk:

Merancang data
Membangun data
Memelihara infrastruktur data
Mengumpulkan data
Memproses data
Menyimpan data

Bisa dikatakan, data engineer adalah jembatan antara tim data analyst, stakeholder, dan infrastruktur teknis lain yang mendukung pengelolaan data. Untuk bisa mengerjakan tanggung jawabnya, data engineer dituntut untuk menguasai beberapa skills penunjang seperti:

Hardskills = Algoritma, ETL, sistem distribusi dan penyimpanan data
Bahasa pemrograman = SQL, Python, Java, Scala
Softskills = Kolaboratif, komunikatif, kreativitas, akuntabilitas, critical thinking
Tools = Apache Spark, Apache Kafka, Apache Hadoop, Apache Airflow, SQL, NoSQL

Jika kamu ingin mengetahui lebih banyak terkait profesi data engineer, kamu bisa simak lebih lengkap di artikel ini.

Langkah-Langkah Menjadi Seorang Data Engineer

Dibandingkan data engineer, profesi data scientist di Indonesia jadi profesi yang lebih dulu populer. Bahkan, sampai saat ini banyak data yang menunjukkan bahwa data engineer masih jadi profesi yang surplus lowongan alias jumlah lowongan dengan tenaga kerja yang kompeten tidak seimbang. Bahkan, di Indonesia jika kamu lihat lowongan kerja data engineer, pelamarnya masih tergolong sedikit.

Salah satu faktor dari minimnya talenta kompeten di bidang data engineering adalah karena banyak orang yang merasa takut untuk belajar data engineering karena menganggap tingkat kesulitan skill-nya terlalu tinggi. Beberapa hal yang membuat orang merasa takut untuk mulai berkarier di bidang ini karena banyak asumsi seperti:

Ilmunya tidak bisa dipelajari semua orang
Harus jago coding, SQL, database, idan skill terkait data engineering lain untuk mulai karier di bidang ini

Padahal, untuk memulai karier data engineer di entry level yang penting kamu menguasai skill dasar dan mampu mengoperasikan tools yang dibutuhkan. Sewajarnya di entry level, kamu pasti akan terus mengasah skill di bidang ini seiring berjalannya waktu. Jadi sebenarnya, belajar data engineer tidak sesusah itu, kuncinya adalah menemukan learning path yang benar dan tekun dalam prosesnya. Berikut langkah-langkah menjadi data engineer yang cocok untuk kamu ikuti sebagai pemula:

Langkah Pertama: Pelajari Hardskills

Untuk pemula, langkah pertama yang harus kamu lakukan adalah fokus mengasah hardskills ini:

Mengasah Kemampuan Programming

Sebelum mendalami pemakaian tools dalam dunia data engineering, perlu kamu ingat bahwa profesi ini merupakan gabungan dari software engineering serta data science. Apabila ingin menjadi data engineer, tingkatkan kemampuan software engineering yang berupa keterampilan programming dasar. Paling tidak, kamu memahami manfaat dan cara menggunakan Python maupun Scala.

Pelajari Scripting dan Automation

Data Engineer harus mengetahui cara untuk melakukan otomatisasi tugas dan mengatur alur pekerjaan dengan baik. Beberapa tools penting yang bisa digunakan untuk otomatisasi adalah Shell scripting dan CRON. Ada juga Apache Airflows sebagai tools yang memanfaatkan kinerja scripting dalam menjadwalkan alur kerja sebagai data engineer.

Pahami Database yang Sedang Dikerjakan

Mulailah langkah ini dengan mempelajari dasar-dasar SQL sebagai bahasa pemrograman yang akan terus dibutuhkan di dunia data engineering. SQL sudah menjadi paket lengkap untuk membantu kamu dalam mengolah data. Penguasaan data modelling, normalisasi database, dan pengerjaan data yang kurang terstruktur juga penting dalam mengasah perkembangan hardskill selama bekerja.

Kuasai Data Processing

Awali langkah menguasai kemampuan data processing dengan mengetahui asal data dan melakukan pemrosesan lebih lanjut. Alat bantu yang bisa kamu gunakan adalah Apache Spark sebagai sistem analitik terpadu dalam memproses big data. Setelah pemrosesan, hasilnya akan disimpan di dalam database. Beberapa stream processing juga dapat dilakukan melalui Kafka atau Flink.

Mempelajari Cloud Computing

Efektivitas dalam penyimpanan big data ternyata menjadi hal krusial yang harus berkembang setiap saat. Perusahaan yang memakai cara lama dalam mengelola server memicu pertumbuhan pesat dari kecanggihan berbagai cloud platform. Paling tidak, sebagai Data Engineer kamu mampu memahami cara mengoperasikan platform terkenal, seperti:

Google Cloud Platform
Microsoft Azure
Amazon Web Services

Internalisasi Infrastruktur

Sebagai data engineer, tentu kamu perlu mengetahui satu dua hal mengenai infrastruktur. Gunakan salah satu dari dua tools yang populer, yaitu Kubernetes dan Docker. Penguasaan Docker secara optimal mampu menciptakan lingkungan kerja yang lebih efektif dan memudahkan kerja tim. Sedangkan, Kubernetes merupakan hasil dari perkembangan rekayasa data yang cocok dipakai untuk kebutuhan container orchestration.

Langkah Kedua: Asah Softskills

Langkah kedua adalah kamu harus mengasah softskills, berikut beberapa softskills yang wajib kamu asah saat memulai langkah-langkah menjadi data engineer:

Kemampuan Komunikasi

Langkah-langkah menjadi data engineer selanjutnya adalah asah kemampuan berkomunikasi dengan jelas dan efektif baik secara lisan maupun tulisan. Softskills ini akan sangat berguna untuk kamu nantinya bisa menjelaskan konsep teknis kepada orang non-teknis dengan cara yang mudah dipahami.

Kemampuan Problem Solving

Selanjutnya, kamu juga harus mengasah kemampuan problem solving meliputi:

Kemampuan mengidentifikasi dan menganalisa masalah
Kemampuan mengembangkan solusi yang efektif
Kemampuan analitis dan berpikir kritis

Kemampuan Kerja Tim

Sebagai bagian dari tim data, seorang data engineer akan bekerja dengan berbagai anggota tim seperti data scientist, data analyst, hingga product manager. Oleh karena itu, kemampuan untuk berkolaborasi, mendengarkan, dan memberikan kontribusi sangat penting untuk kesuksesan tim.

Fleksibilitas

Faktanya, dunia data terus berkembang dan sangat cepat berubah, seringkali hadir banyak teknologi baru dan tantangan yang muncul karena adanya teknologi tersebut. Oleh karena itu, untuk bisa jadi data engineer kamu harus bisa beradaptasi dengan perubahan yang sangat cepat dan fleksibel dalam mencari solusi.

Langkah Ketiga: Praktik Buat Project

Selanjutnya, setelah mengasah hardskills dan softskills kamu bisa mulai untuk praktik membuat project terkait data engineering seperti:

Data Pipeline Development = Praktik membuat data pipeline yang mengambil data dari sumber yang berbeda misalnya database atau API dan mentransformasikannya menjadi format yang berguna untuk analisis lebih lanjut. Project ini melibatkan penggunaan tools seperti Apache Airflow dan Apache Spark
Data Warehousing = Praktik membangun data warehouse untuk menyimpan dan mengelola data perusahaan secara efisien. Project ini melibatkan penggunaan tools seperti Snowflake dan GoogleBigQuery
Predictive Analytics = Praktik membuat model prediktif untuk analisis dan prediksi berdasarkan data historis. Dalam project ini juga kamu sekaligus praktik membuat model machine learning
Visualisasi Data = Praktik membuat visualisasi data secara interaktif menggunakan tools seperti Dash, Plotly, dan D3.js

Untuk praktik membuat project data engineering, kamu bisa akses project-nya di sini.

Langkah Keempat: Bangun Portfolio

Faktanya, untuk menembus karier data engineer, portofolio jadi hal yang krusial. Menurut CareerBuilder pun, 58% recruiter lebih mementingkan portfolio dibanding resume. Pertanyaannya, portofolio data engineer seperti apa yang dianggap bagus oleh recruiter? Pada intinya, portofolio adalah kumpulan project atau pekerjaan yang pernah kamu lakukan, namun tak bisa sembarang kurasi, isi portofolio juga harus sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Jadi, portofolio kamu harus berisi:

Project yang pernah kamu kerjakan
Skill yang kamu kuasai
Pencapaian professional yang kamu raih

3 poin ini harus kamu sesuaikan juga dengan skill dan tools yang dibutuhkan perusahaan. Oleh karena itu, cara terbaik agar isi portofolio sesuai dengan yang dibutuhkan perusahaan adalah kamu harus tracking job requirement untuk posisi data engineer di perusahaan yang kamu incar. Dari situ, kamu bisa lihat skills dan tools kunci yang dibutuhkan oleh perusahaan. Jadi, isi portofolio kamu juga nantinya sesuai dengan kebutuhan perusahaan.

Langkah Kelima: Ikuti Tren Secara Berkala

Data engineering adalah bidang yang luas dan terus berubah dari waktu ke waktu. Tidak perlu khawatir kalau kamu masih dalam tahap belajar untuk menguasai sebagian besar kebutuhan yang ada. Yang terpenting adalah menemukan tools paling tepat untuk menyelesaikan pekerjaan dan mengikuti tren di dunia data engineering melalui cara berikut:

Menambah informasi seputar software dan layanan terbaru, seperti Koalas, Metaflow, Rockset, dan Delta Lake
Menonton konferensi ApacheCon
Review tools-tools yang diperbarui lewat GitHub
Mengikuti podcast terbaru seputar data engineering, contohnya The O’Reilly Data Show Podcast

Langkah-Langkah Menjadi Seorang Data Engineer

Data engineer adalah profesi yang luar biasa serta membutuhkan keuletan selama berkarier secara paruh atau penuh waktu. Meskipun harus melalui langkah yang panjang, setiap proses mampu mengasah dan menempa kemampuanmu sebagai tenaga kerja yang profesional. Ingin mendalami dunia data engineering secara intensif serta memulai karier di bidang tersebut? Kamu bisa mulai dengan belajar di Bootcamp Data Engineer dari Digital Skola.

Di kelas ini, kamu akan belajar hardskill, mengasah softskill, membangun portofolio, membentuk professional branding hingga mendapatkan bantuan penyaluran kerja. Berikut outline materi yang akan kamu pelajari:

Programming with Python
Linux/Unix, System Administration & Docker
Git & Github
Database SQL & NoSQL
Kubernetes
Hadoop, Mapreduce Fundamentals & Operations
Function
Airflow as Data Orchestration Tools
DBT (Data Build Tool)
Snowflake
API
Analytics with Spark
Machine Learning
Kafka
Object-Oriented Programming (OOP)
Data Warehouse & Data Modeling
Spark Optimizing & Streaming

Info lengkap klik button di bawah!

BOOTCAMP DATA ENGINEER