Rangkuman
- Data Engineer berperan dalam mengumpulkan, mengolah, menyimpan, dan menyiapkan data agar dapat digunakan oleh berbagai kebutuhan.
- Skill yang penting untuk dipelajari meliputi SQL, database, programming, data processing, data pipeline, cloud computing, version control, dan problem solving.
- Tips belajar Data Engineer untuk pemula dapat dimulai dari memahami fundamental data, mempelajari SQL dan programming, mengenal ETL serta data pipeline, hingga mempelajari cloud.
- Praktik melalui project dan membangun portfolio penting untuk mengasah kemampuan sekaligus menunjukkan penerapan skill Data Engineering yang sudah dipelajari.
- Proses belajar akan lebih terarah jika memiliki tujuan yang jelas, waktu untuk praktik, sumber belajar yang terstruktur, dan tidak hanya mengandalkan teori.
- Setelah memahami dasar pengelolaan data, kamu juga bisa memperluas kemampuan ke bidang Data Science melalui Bootcamp Data Science Digital Skola, dengan project nyata, 7 portfolio profesional, sertifikasi BNSP dan Azure, serta real experience internship.
Kalau kamu tertarik berkarier di bidang data, Data Engineer bisa menjadi salah satu profesi yang dipelajari. Namun, bagi pemula, memulai belajar Data Engineer sering kali terasa membingungkan karena ada banyak teknologi, tools, dan kemampuan teknis yang perlu dipahami.
Padahal, kamu tidak harus langsung menguasai semuanya. Proses belajar bisa dimulai dari memahami dasar data, mengenal cara kerja database, mempelajari SQL dan programming, lalu berkembang ke teknologi seperti data pipeline dan cloud computing.
Karena itu, mengetahui tips belajar Data Engineer untuk pemula dapat membantu kamu menyusun proses belajar dengan lebih terarah. Selain memahami teori, kamu juga perlu memperbanyak praktik agar bisa melihat bagaimana berbagai skill tersebut digunakan dalam pekerjaan nyata.
Lantas, apa sebenarnya yang dikerjakan Data Engineer dan kemampuan apa saja yang perlu dipelajari? Simak pembahasannya berikut ini!
BACA JUGA: Bootcamp Data Science Bersertifikasi BNSP dan Internasional di Digital Skola
Apa Itu Data Engineer?
Data Engineer adalah profesional yang bertanggung jawab membangun dan mengelola sistem yang digunakan untuk mengumpulkan, memproses, menyimpan, dan menyiapkan data agar dapat digunakan oleh pihak lain dalam kebutuhan analisis maupun bisnis.
Dalam pekerjaannya, Data Engineer berhadapan dengan berbagai sumber dan jumlah data yang dapat terus bertambah. Karena itu, mereka perlu memahami cara membuat alur data yang dapat berjalan dengan baik, menjaga kualitas data, serta memastikan data dapat diakses ketika dibutuhkan.
Peran ini juga berkaitan erat dengan teknologi seperti database, programming, data pipeline, dan cloud computing. Dengan memahami peran tersebut, pemula akan memiliki gambaran yang lebih jelas mengenai kemampuan apa saja yang perlu dipelajari untuk mulai mendalami bidang Data Engineering.
BACA JUGA: Data Preprocessing: Definisi, Tahapan, dan Implementasinya
Apa Peran Data Engineer dalam Pengelolaan Data?
Secara sederhana, Data Engineer membantu memastikan data dapat bergerak dari sumbernya hingga siap digunakan. Misalnya, data dari aplikasi, transaksi, atau sistem internal perusahaan perlu dikumpulkan dan diproses sebelum dapat digunakan oleh Data Analyst atau Data Scientist.
Proses tersebut dapat melibatkan pembuatan data pipeline, pengelolaan database, pemrosesan data, hingga pemantauan kualitas dan aliran data. Karena itu, Data Engineer tidak hanya bekerja dengan data, tetapi juga membangun infrastruktur yang membuat data dapat dikelola dan dimanfaatkan secara lebih efektif.
BACA JUGA: Definisi Hingga Prospek Karier Machine Learning Engineer
Apa Saja Tugas Data Engineer?
Tugas Data Engineer berkaitan dengan bagaimana data dikumpulkan, diproses, disimpan, dan disiapkan agar bisa digunakan oleh tim lain. Dalam pekerjaannya, Data Engineer juga memastikan data tersedia dengan baik dan dapat diakses sesuai kebutuhan.
Karena itu, seorang Data Engineer perlu memahami berbagai proses dan teknologi yang digunakan dalam pengelolaan data, mulai dari database, pemrograman, hingga data pipeline.
Bagaimana Data Engineer Mengelola Data?
Secara sederhana, Data Engineer mengelola data melalui beberapa tahapan. Prosesnya dapat dimulai dari mengumpulkan data dari berbagai sumber, kemudian memproses dan membersihkannya agar lebih siap digunakan.
Setelah itu, data dapat disimpan dalam database atau data warehouse dan dialirkan melalui data pipeline ke sistem atau tim yang membutuhkannya. Alur ini membantu memastikan data dapat tersedia secara terstruktur dan siap digunakan untuk kebutuhan analisis maupun pengambilan keputusan.
Beberapa proses yang umumnya dilakukan Data Engineer meliputi:
- Data collection: mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti database, aplikasi, API, atau sistem lainnya.
- Data processing: membersihkan dan mengolah data agar lebih terstruktur dan sesuai kebutuhan.
- Data storage: menyimpan data dalam sistem seperti database, data warehouse, atau data lake.
- Data pipeline: membangun proses otomatis untuk memindahkan dan mengolah data dari satu sistem ke sistem lainnya.
- Data preparation: menyiapkan data agar dapat digunakan oleh Data Analyst, Data Scientist, maupun tim bisnis.
Dengan memahami alur tersebut, pemula bisa lebih mudah melihat bahwa pekerjaan Data Engineer bukan hanya tentang menyimpan data, tetapi juga memastikan data dapat mengalir dan digunakan dengan baik. Karena itu, ada beberapa skill yang perlu dipelajari untuk mulai membangun kemampuan sebagai Data Engineer.
BACA JUGA: Apa Itu Prompt AI? Panduan Lengkap untuk Pemula Hingga Expert
Apa Saja Skill yang Perlu Dikuasai Data Engineer?
Seorang Data Engineer membutuhkan kombinasi skill teknis dan kemampuan problem solving untuk mengelola data dan membangun sistem yang dapat berjalan dengan baik. Bagi pemula, skill tersebut bisa dipelajari secara bertahap mulai dari fundamental hingga teknologi yang lebih spesifik.
1. SQL dan Database
SQL menjadi salah satu skill penting karena banyak pekerjaan Data Engineer berkaitan dengan pengelolaan data dalam database. Pemula perlu memahami cara mengambil, mengolah, memperbarui, dan menggabungkan data menggunakan SQL.
Selain SQL, penting juga untuk mengenal konsep database seperti tabel, relasi antar-data, primary key, dan query agar lebih mudah memahami bagaimana data disimpan dan dikelola.
2. Programming
Kemampuan programming membantu Data Engineer mengolah data dan membangun proses yang lebih otomatis. Salah satu bahasa yang banyak digunakan dalam data engineering adalah Python karena memiliki berbagai library yang mendukung pengolahan data dan automasi.
Tidak harus langsung menguasai programming secara mendalam. Pemula bisa mulai dari memahami logika pemrograman, struktur data, fungsi, hingga cara menggunakan library yang relevan untuk kebutuhan data.
3. Data Processing
Data yang berasal dari berbagai sumber belum tentu langsung siap digunakan. Karena itu, Data Engineer perlu memahami proses pengolahan data, termasuk membersihkan, mentransformasi, dan menggabungkan data.
Pemahaman ini akan membantu memastikan data memiliki format dan struktur yang sesuai sebelum digunakan untuk analisis atau kebutuhan lainnya.
4. Data Pipeline
Data pipeline digunakan untuk mengatur aliran data dari sumber hingga ke tempat penyimpanan atau sistem tujuan. Data Engineer perlu memahami bagaimana pipeline dibuat, dijalankan, dipantau, dan diperbaiki ketika terjadi masalah.
Konsep seperti ETL (Extract, Transform, Load) dan ELT (Extract, Load, Transform) juga penting dipahami sebagai bagian dari proses pemindahan dan pengolahan data.
5. Cloud Computing
Banyak sistem data modern memanfaatkan layanan cloud untuk menyimpan, memproses, dan mengelola data. Karena itu, pemahaman dasar tentang cloud computing dapat menjadi bekal penting bagi Data Engineer.
Pemula bisa mulai dengan mengenal konsep cloud dan layanan yang berkaitan dengan data, sebelum mempelajari platform seperti AWS, Google Cloud, atau Microsoft Azure.
6. Version Control
Version control membantu mencatat perubahan pada kode dan memudahkan kolaborasi dalam tim. Salah satu tools yang umum digunakan adalah Git.
Dengan memahami Git, pemula dapat belajar mengelola perubahan kode, membuat branch, melakukan commit, dan berkolaborasi dalam project data engineering.
7. Problem Solving
Selain skill teknis, kemampuan memecahkan masalah juga penting dalam pekerjaan Data Engineer. Misalnya, ketika pipeline gagal berjalan, data tidak sesuai format, atau proses pengolahan membutuhkan waktu terlalu lama.
Kemampuan untuk menganalisis masalah, mencari penyebabnya, dan menentukan solusi akan membantu Data Engineer menangani berbagai situasi yang muncul dalam pengelolaan data.
BACA JUGA: Seberapa Besar Peluang Kerja AI Engineer di Indonesia? Ini Prospeknya
Bagaimana Cara Belajar Data Engineer untuk Pemula?
Belajar Data Engineer membutuhkan pemahaman tentang data, programming, database, hingga teknologi yang digunakan dalam pengelolaan data. Bagi pemula, semua skill tersebut tidak harus dipelajari sekaligus. Kamu bisa mulai dari fundamental, kemudian meningkatkan kemampuan secara bertahap melalui praktik dan project.
Berikut beberapa tips belajar Data Engineer untuk pemula yang bisa kamu ikuti:
1. Pahami Fundamental Data
Sebelum masuk ke tools dan teknologi yang lebih kompleks, pahami dulu bagaimana data digunakan dan dikelola. Mulai dari mengenal jenis data, database, proses pengolahan data, hingga konsep dasar seperti data warehouse dan data pipeline.
Pemahaman fundamental ini akan membantu kamu lebih mudah mengikuti materi berikutnya dan memahami alasan di balik setiap proses yang dilakukan Data Engineer.
2. Mulai Belajar SQL dan Database
Setelah memahami dasar-dasar data, lanjutkan dengan mempelajari SQL dan database. Mulai dari query sederhana seperti SELECT, WHERE, dan JOIN, kemudian lanjutkan ke pengolahan data yang lebih kompleks.
Di tahap ini, jangan hanya menghafalkan syntax. Cobalah menggunakan SQL untuk mengolah dataset sederhana agar kamu terbiasa memahami masalah dan mencari data yang dibutuhkan.
3. Pelajari Programming untuk Data Engineering
Programming menjadi bekal penting untuk mengolah data dan mengotomatisasi berbagai proses. Python bisa menjadi salah satu pilihan bagi pemula karena banyak digunakan dalam berbagai kebutuhan data.
Mulailah dari konsep dasar seperti variable, conditional, looping, function, dan struktur data. Setelah itu, kamu bisa mulai mengenal library Python yang sering digunakan untuk pengolahan data.
4. Kenali Proses ETL dan Data Pipeline
Selanjutnya, pahami bagaimana data berpindah dari satu sumber ke sistem lainnya. Kamu bisa mulai dengan mempelajari konsep ETL (Extract, Transform, Load), yaitu mengambil data dari sumber, mengolahnya, lalu memuatnya ke sistem tujuan.
Setelah memahami konsepnya, coba buat pipeline sederhana. Dengan begitu, kamu tidak hanya mengetahui teori ETL, tetapi juga memahami bagaimana data dapat diproses secara terstruktur dan otomatis.
5. Pelajari Cloud dan Teknologi Data
Ketika sudah memahami dasar database, programming, dan data pipeline, kamu bisa mulai mengenal cloud computing dan teknologi data lainnya.
Pelajari konsep dasarnya terlebih dahulu, seperti cloud storage, compute, database, dan layanan untuk pemrosesan data. Setelah itu, kamu bisa memilih platform seperti AWS, Google Cloud, atau Microsoft Azure untuk dipelajari lebih lanjut.
6. Praktik dengan Project Sederhana
Skill Data Engineering akan lebih mudah berkembang jika dibarengi dengan praktik. Tidak perlu langsung membuat sistem data yang kompleks. Mulailah dari project sederhana menggunakan dataset yang tersedia.
Misalnya, kamu bisa membuat pipeline yang mengambil data dari sumber tertentu, membersihkannya menggunakan Python, menyimpannya ke database, lalu menghasilkan data yang siap dianalisis.
Dari project seperti ini, kamu bisa sekaligus melatih SQL, programming, data processing, dan data pipeline dalam satu proses.
7. Bangun Portfolio Data Engineering
Project yang sudah kamu kerjakan bisa dikembangkan menjadi portfolio. Dokumentasikan prosesnya, mulai dari masalah yang ingin diselesaikan, sumber data, teknologi yang digunakan, hingga hasil akhirnya.
Portfolio dapat membantu menunjukkan kemampuan yang kamu miliki secara lebih konkret. Jadi, jangan hanya mencantumkan “bisa Python” atau “bisa SQL”, tetapi tunjukkan bagaimana skill tersebut kamu gunakan untuk menyelesaikan sebuah project.
BACA JUGA: Apakah Pemula Tanpa Basic Coding Bisa Belajar AI Engineering? Ini Jawabannya
Apa yang Perlu Dipersiapkan Sebelum Belajar Data Engineer?
Selain menentukan materi yang ingin dipelajari, ada beberapa hal yang perlu dipersiapkan agar proses belajar Data Engineer lebih terarah. Terutama bagi pemula, persiapan ini bisa membantu kamu menjaga konsistensi dan tidak mudah merasa kewalahan dengan banyaknya teknologi yang perlu dipelajari.
1. Tentukan Tujuan Belajar
Tentukan alasan kamu ingin mempelajari Data Engineering. Apakah untuk menambah skill, mempersiapkan career switch, mengembangkan portfolio, atau mengejar peluang kerja di bidang data?
Tujuan yang jelas akan membantu kamu menentukan materi dan project yang perlu diprioritaskan.
2. Siapkan Waktu untuk Praktik
Belajar Data Engineer tidak cukup hanya dengan membaca materi atau menonton tutorial. Sisihkan waktu khusus untuk mencoba langsung apa yang sudah dipelajari.
Misalnya, setelah mempelajari SQL, langsung gunakan dataset untuk membuat query. Setelah belajar Python, coba gunakan untuk membersihkan atau mengolah data. Dengan cara ini, pemahaman akan terbentuk melalui praktik.
3. Pilih Sumber Belajar yang Terstruktur
Ada banyak materi Data Engineering yang bisa ditemukan secara online. Namun, terlalu banyak sumber juga bisa membuat pemula bingung harus mulai dari mana.
Pilih sumber belajar yang memiliki urutan materi jelas dan sesuai dengan level kemampuanmu. Dengan alur belajar yang terstruktur, kamu bisa mempelajari skill dari fundamental hingga praktik tanpa harus berpindah-pindah materi secara acak.
4. Jangan Hanya Mengandalkan Teori
Memahami konsep memang penting, tetapi kemampuan Data Engineering juga perlu dibangun melalui praktik. Setelah mempelajari satu materi, coba langsung terapkan dalam latihan atau project sederhana.
Semakin sering kamu menghadapi dataset, error, dan masalah teknis secara langsung, semakin terbiasa kamu mencari solusi dan memahami bagaimana teknologi data digunakan dalam situasi nyata.
BACA JUGA: Apa Itu Augmented Reality? Pengertian, Cara Kerja, dan Contohnya
Kesimpulan
Belajar Data Engineer untuk pemula bisa dimulai dari memahami fundamental data, kemudian mempelajari SQL, database, programming, data processing, data pipeline, hingga cloud computing. Setiap skill tersebut sebaiknya dipelajari secara bertahap dan diimbangi dengan praktik melalui project agar tidak hanya memahami konsep, tetapi juga terbiasa menerapkannya.
Selain skill teknis, membangun portfolio dan menjaga konsistensi belajar juga penting untuk mempersiapkan diri memasuki bidang data. Dengan tujuan yang jelas, sumber belajar yang terstruktur, dan pengalaman mengerjakan project, kamu bisa terus mengembangkan kemampuan dan mengeksplorasi berbagai peluang karier di dunia data.
BACA JUGA: 10 Rekomendasi Tools Machine Learning Terbaik
Perdalam Skill Data Science bersama Digital Skola!
Setelah memahami bagaimana data dikelola dan diproses, kamu juga bisa memperluas kemampuan ke bidang Data Science untuk mempelajari bagaimana data dapat dianalisis lebih lanjut, menemukan pola, hingga menghasilkan insight dan prediksi.
Melalui Bootcamp Data Science Digital Skola, kamu bisa mempelajari praktik Data Science dan AI melalui project nyata sekaligus membangun 7 portfolio profesional. Program ini juga dilengkapi sertifikasi nasional BNSP, sertifikasi internasional Azure, dan real experience internship untuk membantu memperkaya pengalaman belajar.
Tertarik mendalami Data Science dan mengembangkan skill di bidang data? Konsultasikan Bootcamp Data Science bersama Digital Skola untuk mengetahui detail programnya.
FAQ
1. Apakah Data Engineer cocok untuk pemula?
Ya. Data Engineering bisa dipelajari dari dasar, terutama jika kamu memulainya dengan memahami fundamental data, SQL, dan database sebelum masuk ke teknologi yang lebih kompleks.
2. Apakah harus bisa coding untuk menjadi Data Engineer?
Kemampuan coding akan sangat membantu, tetapi kamu tidak harus langsung mahir. Pemula bisa mulai dari dasar programming, kemudian menggunakannya secara bertahap untuk mengolah data dan membuat proses otomatis.
3. Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk belajar Data Engineering?
Tidak ada waktu yang sama untuk semua orang. Lama belajar bergantung pada tujuan, kemampuan awal, dan konsistensi belajar. Yang penting, fokus memahami fundamental dan rutin mempraktikkan skill yang dipelajari.