Tertarik ingin memulai karier di bidang data engineer? Jika iya, mungkin saat ini kamu sedang mulai mempelajari skill dan mencari informasi mengenai materi data engineer. Seorang data engineer dituntut untuk tahu bagaimana caranya membangun dan mengelola sistem database, fasih dalam berbagai bahasa pemrograman seperti SQL, R, dan Python, mampu menemukan solusi warehousing yang tepat, lancar menerapkan tool ETL, serta memahami dengan baik algoritma dan machine learning dasar. Simak selengkapnya di bawah ini.
5 Program Penting bagi Data Engineer
Secara garis besar, berikut ini adalah 5 program penting yang digunakan para data engineer dan perlu kamu kuasai.
Apache Hadoop dan Spark
Software library Apache Hadoop merupakan framework yang dibutuhkan dalam pemrosesan terdistribusi data set dalam jumlah besar antar kluster komputer menggunakan model pemrograman sederhana. Program ini didesain agar bisa digunakan baik di server tunggal maupun oleh ribuan mesin dengan komputasi dan penyimpanannya masing-masing. Apache Hadoop sendiri mendukung bahasa pemrograman seperti Java, Python, R, dan Scala.
Sementara itu, Apache Spark adalah mesin pemrosesan data yang sering kali menjalankan fungsi yang sama dengan yang dijalankan Hadoop, serta mendukung pemrosesan stream yang melibatkan input dan output data yang berkelanjutan.
C++
Sementara itu, C++ adalah bahasa pemrograman yang relatif simpel, tapi sangat powerful untuk komputasi data set berjumlah besar dengan cepat. Bahkan, saat ini C++ adalah satu-satunya bahasa pemrograman yang bisa memproses lebih dari 1GB data dalam satu detik.
Program data warehousing
Data warehouse adalah relational database yang didesain untuk kebutuhan query serta analisis. Desainnya dibuat untuk menyediakan data jangka panjang dari waktu ke waktu. Sementara itu, database terus-menerus meng-update data secara real-time. Oleh karena itu, sebagai data engineer kamu juga harus fasih menggunakan aplikasi data warehousing, seperti Amazon Web Services (AWS), yang saat ini bisa dibilang jadi persyaratan penting untuk posisi data engineer terutama di perusahaan-perusahaan besar.
Azure
Azure besutan Microsoft adalah teknologi cloud yang dapat membantu data engineer membangun sistem analitik data berskala besar. Dengan Azure, data engineer bisa mengotomasi proses setup dan dukungan server maupun aplikasi dengan sistem analitik yang bisa dijalankan dengan mudah.
Amazon S3 dan HDFS
Keduanya merupakan sistem file yang digunakan untuk menyimpan data selama pemrosesan berlangsung dengan kapasitas yang bisa dibilang unlimited. Dan karena datanya disimpan di cloud, data pun bisa diakses dari mana saja. Saat ini, penggunaan kedua program tersebut semakin luas sehingga tak lagi eksklusif hanya untuk big data analytics.
Baca juga: Training Data Engineer Untuk Pemula
8 Skill Teknis Penting Data Engineer
Selain menguasai programnya, seorang data engineer juga harus melek bahasa pemrograman untuk pemodelan dan analisis statistika, solusi data warehouse, serta mampu membangun data pipeline. Untuk itu, materi data engineer secara garis besar juga mencakup skill-skill berikut ini.
Sistem database (SQL dan NoSQL)
SQL adalah bahasa pemrograman standar yang digunakan untuk membangun dan mengelola sistem relational database, dengan tabel yang terdiri atas baris dan kolom. Sementara itu, database NoSQL tidak berwujud tabel dengan jenis yang beragam, bergantung pada apa model datanya (misal grafik atau dokumen). Oleh karenanya, data engineer harus tahu cara memanipulasi DBMS, yaitu aplikasi software yang menyediakan tampilan inti database untuk kebutuhan penyimpanan dan penarikan informasi.
Solusi data warehousing
Data warehouse umumnya menyimpan data historis maupun data terkini dalam jumlah besar untuk kebutuhan query maupun analisis. Data yang disimpan di sini berasal dari berbagai sumber, seperti software akuntansi, sistem CRM, dan software ERP. Kemudian, data digunakan perusahaan untuk pelaporan, analisis, maupun data mining. Untuk data engineer di entry level nanti, minimal kamu harus menguasai program solusi data warehousing seperti Amazon Web Services (AWS).
Tool ETL (Extract, Transfer, Load)
ETL mengacu pada proses data diambil dari suatu sumber, diubah ke dalam format yang dapat dianalisis, dan disimpan ke dalam data warehouse. Proses ini menggunakan pemrosesan batch agar pengguna dapat menganalisis data yang relevan sesuai kebutuhannya. Lewat proses ETL, data bisa ditarik, dikelola sesuai kebutuhan perusahaan, dan disimpan ke dalam database atau platform business intelligence untuk digunakan atau diakses para penggunanya.
Machine learning
Algoritma machine learning — atau biasa disebut model — membantu data scientist dalam membuat prediksi berdasarkan data historis maupun saat ini. Terkait dengan machine learning, umumnya data engineer hanya butuh pengetahuan dasar untuk membantu memahami kebutuhan data scientist dengan baik, membuat model, dan membangun data pipelines yang lebih akurat.
API data
API adalah interface yang digunakan aplikasi software untuk mengakses data. Dengan API, dua aplikasi atau mesin dapat “berkomunikasi” satu sama lain untuk task tertentu. Misalnya, web application menggunakan API agar front-end yang dilihat pengguna bisa berkomunikasi dengan fungsionalitas dan data yang ada di back-end. Sehingga ketika ada request dari pengguna di website, API akan membantu aplikasi membaca database, menarik informasi dari tabel yang relevan di database, memproses request dan memberikan respon berbasis HTTP ke web template, untuk kemudian ditampilkan di web browser.
Baca juga: Jurusan Kuliah untuk Jadi Data Engineer
Bahasa pemrograman: Python, Java, dan Scala
Saat ini, Python merupakan bahasa pemrograman populer yang digunakan untuk pemodelan dan analisis statistika. Sedangkan Java sendiri paling banyak digunakan dalam framework arsitektur data, dan mayoritas API didesain untuk bahasa pemrograman Java. Sementara itu, Scala merupakan ekstensi dari bahasa pemrograman Java yang dapat digunakan bersamaan untuk menjalankan JVM, yaitu mesin virtual yang digunakan komputer untuk mengoperasikan program Java.
Dasar-dasar sistem terdistribusi
Seperti yang sudah disebutkan tadi, Apache Hadoop dan Spark merupakan salah satu program yang perlu dikuasai oleh data engineer. Dengan menguasai keduanya, nantinya kamu akan bisa memahami dengan lebih baik dasar-dasar dari sistem yang terdistribusi (distributed system).
Algoritma dan struktur data
Meskipun seringkali profesi data engineer lebih fokus pada penyaringan dan optimasi data, tak ada salahnya jika kamu juga punya pengetahuan dasar tentang algoritma. Dengan begitu, kamu akan bisa memahami big picture dari fungsi data perusahaan secara keseluruhan, sekaligus menentukan checkpoint serta tujuan akhir dari masalah bisnis yang tengah ditangani.
Belajar Jadi Data Engineer dari Nol
Ternyata, banyak juga ya materi data engineer? Kalau begitu, apakah artinya pemula atau orang dengan background pendidikan di luar bidang IT tidak bisa belajar data engineering?
Tentu saja tetap bisa. Sebab, sekarang ada berbagai program kelas data engineer yang bahkan dirancang agar bisa diikuti oleh pemula agar kamu bisa belajar dari nol sampai siap kerja. Salah satunya adalah Bootcamp Data Engineer dari Digital Skola. Penasaran mau tahu seperti apa programnya? Klik tombol di bawah ini sekarang juga!
