Langkah-Langkah Menjadi Seorang Data Engineer

data engineer adalah
Photo by Lindsay Henwood on Unsplash

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.

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. Peran seorang insinyur data memang diperlukan untuk mengatasi percepatan keluar masuk data yang berukuran cukup besar.

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.

Data Engineer adalah Karier yang Memerlukan Keuletan

Setidaknya, ada tujuh langkah penting yang harus kamu siapkan untuk meraih karier sebagai data engineer. Simak penjelasan masing-masing langkah di bawah 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, dan 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.

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

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 Engineer secara intensif serta memulai karier di bidang tersebut? Belajar di SkolaClass Data Engineer dan selama 3,5 bulan dari nol hingga siap kerja.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *