Halo sobat aliyhafiz kali ini yang akan kita bahas adalah mengenai Data Engineer: Pengertian, Pekerjaan, dan Gajinya. Meningkatnya animo untuk menjadi seorang data engineer dilihat dari jumlah orang yang belajar data science.
Peran Data Engineer dengan cepat mendapatkan tempat di ekosistem data science atau ilmu data. Menurut Laporan Pekerjaan Teknologi DICE 2020, Data Engineer adalah pekerjaan berorientasi teknologi dengan pertumbuhan tercepat pada tahun 2019.
Pengertian Data Engineer
Data engineer adalah seorang profesional yang bertanggung jawab untuk membangun, mengelola, dan memelihara sistem untuk menangani data yang besar dan kompleks. Data engineer bertanggung jawab untuk merancang dan membangun infrastruktur yang dibutuhkan untuk mengumpulkan, menyimpan, memproses, dan menganalisis data tersebut.
Lalu data engineer juga bertanggung jawab untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber yang berbeda dan memastikan bahwa data tersebut terstruktur dengan baik dan tersedia untuk digunakan oleh tim data scientist atau analis data.
Kemudian, seorang data engineer harus memiliki kemampuan teknis yang kuat, terutama dalam pemrograman dan basis data, serta memiliki pemahaman yang baik tentang sistem pengolahan data yang besar.
Pekerjaan tersebut juga muncul dalam Laporan Pekerjaan Baru AS LinkedIn 2020 di antara 15 pekerjaan baru yang paling menonjol dalam lima tahun terakhir, dengan tingkat pertumbuhan perekrutan yang telah meningkat sebesar 35% sejak 2015.
Laporan serupa dari tahun 2021 menunjukkan bahwa meskipun beberapa peran ilmu data melambat, wawancara data engineer meningkat sebesar 40% dari tahun ke tahun.
Kurikulum Pembelajaran Data Engineer
Jika hendak mempertimbangkan untuk menjadi seorang Data Engineer, artikel ini memiliki semua yang perlu diketahui. Kita akan mengeksplorasi apa itu data Engineer , apa peran dan tanggung jawab dalam pekerjaan, dan mengapa bekerja sebagai data engineer adalah pilihan yang bagus saat ini.
Selain itu, kita juga akan melihat keterampilan dan kualifikasi yang dibutuhkan untuk menjadi seorang data engineer dan tips menjadi seorang data engineer yang sukses.
Namun jelasnya, jalur pembelajaran data engineer adalah sebagai berikut:
- Menjadi mahir dalam pemrograman dalam bahasa seperti Python dan Scala.
- Pelajari otomatisasi dan pembuatan skrip
- Pahami manajemen basis data dan kembangkan keterampilan SQL
- Teknik pengolahan data induk
- Kembangkan komputasi awan pengetahuan pada platform seperti AWS
- Kembangkan pengetahuan tentang alat infrastruktur seperti Docker dan Kubernetes
- Pahami alur data lake dan data warehouse
Tugas Data Engineer
Data Engineer bertanggung jawab untuk meletakkan dasar untuk akuisisi, penyimpanan, transformasi, dan pengelolaan data dalam suatu organisasi. Mereka mengelola desain, pembuatan, dan pemeliharaan arsitektur database dan keamanan database serta sistem pemrosesan data; ini memastikan bahwa pekerjaan analisis, visualisasi, dan pengembangan model pembelajaran mesin selanjutnya dapat dilakukan dengan lancar, berkelanjutan, aman, dan efektif.
Singkatnya, Data Engineer adalah profil paling teknis di bidang ilmu data, memainkan peran penting yang menjembatani antara pengembang perangkat lunak dan aplikasi dan posisi ilmu data tradisional.
Data Engineer bertanggung jawab atas tahap pertama alur kerja ilmu data tradisional: proses pengumpulan dan penyimpanan data. Mereka memastikan bahwa sejumlah besar data yang dikumpulkan dari berbagai sumber menjadi bahan baku yang dapat diakses oleh spesialis ilmu data lainnya, seperti analis data dan ilmuwan data.
Selain itu, yang perlu diperhatikan oleh seorang data engineer adalah keamanan data atau data security. Data security menjadi sangat penting karena data adalah aset kita.
Job Desk Data Engineer
Data Engineer adalah pemain kunci dalam pengembangan dan pemeliharaan arsitektur data perusahaan mana pun. Mereka ahli dalam menyiapkan kumpulan data besar untuk digunakan oleh analis. Ketika seorang analis perlu menginterpretasikan informasi, Data Engineer membuat program dan rutinitas untuk menyiapkan data dalam tata letak yang sesuai.
Proses ETL (Extract, Transform, Load) termasuk mengembangkan tugas ekstraksi data, transformasi, dan pemuatan, dan memindahkan data di antara lingkungan yang berbeda. Proses Pembersihan Data sehingga tiba secara normal dan terstruktur ke tangan analis dan ilmuwan data.
Tetapi proses pengumpulan dan penyimpanan data bisa sangat rumit. Mungkin ada sumber data berbeda yang terlibat, dan sumber data ini mungkin memiliki tipe data berbeda. Ketika volume, variasi, dan kecepatan data meningkat, begitu pula kompleksitas pekerjaan Data Engineer .
Untuk memastikan bahwa tugas yang dilakukan tepat waktu, kuat, dan dapat diskalakan, para Data Engineer mengembangkan apa yang disebut jalur pipa data. Pipa data memindahkan data ke tahapan yang ditentukan, salah satu contohnya adalah memuat data dari database lokal ke layanan cloud.
Fitur utamanya adalah pipeline mengotomatiskan gerakan ini. Alih-alih meminta Data Engineer untuk menjalankan program secara manual setiap kali data baru dibuat, mereka dapat menjadwalkan tugas untuk dipicu setiap jam atau setiap hari atau mengikuti peristiwa tertentu.
Karena prosesnya otomatis, jalur pipa data perlu dipantau. Untungnya, peringatan dapat dihasilkan secara otomatis. Pipa data tidak diperlukan untuk semua proyek ilmu data, tetapi saat bekerja dengan banyak data dari sumber yang berbeda, seperti yang biasanya terjadi di perusahaan berbasis data.
Jika ertarik untuk mempelajari cara kerja pipeline data dalam praktiknya, kami menyarankan Anda untuk melihat kursus Membangun Pipeline Rekayasa Data dengan Python.
Langkah Menjadi Data Engineer
Berikut ini adalah langkah atau step menjadi seorang data engineer,
Langkah 1: Kualifikasi Pendidikan Data Engineer
Rekayasa data adalah pekerjaan yang sedang berkembang. Dengan demikian, hanya sedikit universitas dan perguruan tinggi yang memiliki gelar teknik data. Data Engineer biasanya memiliki latar belakang Ilmu Data, Rekayasa Perangkat Lunak, Matematika, atau bidang terkait bisnis.
Langkah 2: Bangun Skill Data Engineer
Data Engineer memerlukan serangkaian keterampilan teknis yang signifikan untuk menangani tugas mereka yang sangat kompleks. Namun, sangat sulit untuk membuat daftar keterampilan dan pengetahuan yang mendetail dan komprehensif untuk berhasil dalam peran rekayasa data apa pun; pada akhirnya, ekosistem ilmu data berkembang pesat, dan teknologi serta sistem baru terus bermunculan.
Artinya, para Data Engineer harus terus belajar untuk mengimbangi terobosan teknologi. Meskipun demikian, berikut adalah daftar keterampilan yang tidak lengkap yang perlu diembangkan untuk menjadi seorang Data Engineer :
Manajemen basis data
Data Engineer menghabiskan sebagian besar dari basis data operasi harian mereka, baik untuk mengumpulkan, menyimpan, mentransfer, membersihkan, atau hanya berkonsultasi data. Oleh karena itu, Data Engineer harus memiliki pengetahuan yang baik tentang manajemen basis data.
Ini berarti fasih dengan SQL (Structured Query Language), bahasa dasar untuk berinteraksi dengan basis data, dan memiliki keahlian dengan beberapa dialek SQL paling populer, termasuk MySQL, SQL Server, dan PostgreSQL.
Selain basis data relasional, Data Engineer harus terbiasa dengan basis data NoSQL (“Tidak hanya SQL”), yang dengan cepat menjadi sistem masuk untuk Big Data dan aplikasi waktu nyata.
Oleh karena itu, meskipun jumlah mesin NoSQL terus meningkat, para Data Engineer setidaknya harus memahami perbedaan antara tipe database NoSQL dan kasus penggunaan untuk masing-masingnya. Jika Anda bingung tentang NoSQL dan perbedaannya dari SQL, kursus Konsep NoSQL kami adalah tempat yang tepat untuk mendapatkan kejelasan.
Bahasa pemrograman
Seperti dalam peran ilmu data lainnya, pengkodean adalah keterampilan wajib untuk Data Engineer . Selain SQL, Data Engineer menggunakan bahasa pemrograman lain untuk berbagai tugas. Ada banyak bahasa pemrograman yang dapat digunakan dalam rekayasa data, tetapi Python tentunya merupakan salah satu pilihan terbaik.
Python adalah lingua franca dalam ilmu data, dan sangat cocok untuk mengeksekusi pekerjaan ETL dan menulis jaringan pipa data. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang kegunaan Python di pos terpisah.
Alasan lain untuk menggunakan Python adalah integrasinya yang hebat dengan alat dan kerangka kerja yang sangat penting dalam rekayasa data, seperti Apache Airflow dan Apache Spark.
Banyak dari framework open-source ini berjalan di Java Virtual Machine. Jika perusahaan Anda bekerja dengan kerangka kerja ini, Anda mungkin juga perlu mempelajari Java atau Scala.
Kerangka komputasi terdistribusi
Dalam beberapa tahun terakhir, sistem terdistribusi telah ada di mana-mana dalam ilmu data. Sistem terdistribusi adalah lingkungan komputasi di mana berbagai komponen tersebar di beberapa komputer (juga dikenal sebagai cluster) di jaringan.
Sistem terdistribusi membagi pekerjaan di seluruh cluster, mengoordinasikan upaya untuk menyelesaikan pekerjaan dengan lebih efisien. Kerangka kerja komputasi terdistribusi, seperti Apache Hadoop dan Apache Spark, dirancang untuk pemrosesan data dalam jumlah besar, dan menyediakan dasar untuk beberapa aplikasi Data Besar yang paling mengesankan.
Memiliki beberapa keahlian dalam salah satu kerangka kerja ini adalah hal yang harus dimiliki oleh setiap calon Data Engineer .
Cloud computing
Komputasi awan atau cloud computing adalah salah satu topik terpanas dalam ilmu data. Permintaan akan solusi berbasis cloud mengubah lanskap dengan cepat. Saat ini, menjadi seorang Data Engineer memerlukan, sebagian besar, menghubungkan sistem bisnis perusahaan Anda ke sistem berbasis cloud.
Dengan munculnya layanan seperti Amazon Web Services (AWS), Azure, dan Google Cloud, seluruh alur kerja data dapat dilakukan di dalam Cloud.
Oleh karena itu, seorang data engineer yang baik harus mengetahui dan memiliki pengalaman dalam penggunaan layanan cloud, kelebihan, kekurangan, dan penerapannya dalam proyek Big Data. Anda setidaknya harus terbiasa dengan platform seperti AWS atau Azure, karena platform tersebut paling tersebar luas.
Kerangka kerja ETL (Extract, Transform, Load)
Salah satu peran utama data engineer adalah membuat jalur pipa data dengan teknologi ETL dan kerangka kerja orkestrasi. Di bagian ini, kami dapat membuat daftar banyak teknologi, tetapi teknisi data harus mengetahui atau terbiasa dengan beberapa yang paling terkenal–seperti Apache Airflow dan Apache NiFi.
Aliran udara adalah kerangka kerja orkestrasi. Ini adalah alat sumber terbuka untuk merencanakan, membuat, dan melacak jaringan pipa data. NiFi sangat cocok untuk proses ETL data besar yang dapat diulang dan mendasar.
Framework pemrosesan streaming
Beberapa aplikasi sains data paling inovatif menggunakan data real-time. Akibatnya, permintaan akan kandidat yang dibiasakan dalam kerangka pemrosesan aliran terus meningkat. Itulah sebabnya, mempelajari cara menggunakan alat pemrosesan streaming seperti Flink, Kafka Streams, atau Spark Streaming adalah langkah mulus bagi para Data Engineer yang ingin meningkatkan karier mereka ke level berikutnya.
Shell
Sebagian besar pekerjaan dan rutinitas Cloud serta alat dan kerangka kerja Big Data lainnya dijalankan menggunakan perintah dan skrip shell. Data Engineer harus terbiasa dengan terminal untuk mengedit file, menjalankan perintah, dan menavigasi sistem. Pelajari lebih lanjut dengan tutorial skrip bash kami.
Keterampilan komunikasi
Selain itu, Data Engineer juga membutuhkan keterampilan komunikasi untuk bekerja lintas departemen dan memahami kebutuhan analis data dan ilmuwan data serta pemimpin bisnis.
Bergantung pada organisasinya, teknisi data mungkin juga perlu mengetahui cara mengembangkan dasbor, laporan, dan visualisasi lainnya untuk berkomunikasi dengan pemangku kepentingan.
Langkah 3: Kerjakan portofolio Data Engineer
Langkah selanjutnya untuk menjadi seorang Data Engineer adalah mengerjakan beberapa proyek yang akan menunjukkan keterampilan dan pemahaman Anda tentang mata pelajaran inti. Anda dapat melihat panduan lengkap kami tentang membangun portofolio ilmu data untuk mendapatkan inspirasi.
Anda ingin mendemonstrasikan keterampilan yang telah kami uraikan untuk mengesankan calon pemberi kerja, yang berarti mengerjakan berbagai proyek berbeda.
DataCamp Workspace menyediakan notebook kolaboratif berbasis cloud yang memungkinkan Anda mengerjakan proyek Anda sendiri, artinya Anda dapat menganalisis data, berkolaborasi dengan orang lain, dan berbagi wawasan.
Anda juga dapat menerapkan pengetahuan Anda ke berbagai proyek ilmu data, memungkinkan Anda
Langkah 4: Melamar Pekerjaan
Data engineering adalah salah satu posisi yang paling diminati di industri data science atau ilmu data. Dari perusahaan teknologi besar Silicon Valley hingga perusahaan rintisan penggerak data kecil di berbagai sektor, bisnis mencari untuk mempekerjakan data engineer untuk membantu mereka meningkatkan dan memanfaatkan sumber daya data mereka sebaik-baiknya.
Pada saat yang sama, perusahaan kesulitan menemukan kandidat yang tepat, mengingat keahlian yang luas dan sangat terspesialisasi yang diperlukan untuk memenuhi kebutuhan organisasi.
Mengingat konteks khusus ini, tidak ada formula sempurna untuk mendapatkan pekerjaan rekayasa data pertama Anda. Dalam banyak kasus, Data Engineer tiba di posisinya setelah transisi dari peran ilmu data lain dalam perusahaan yang sama, seperti ilmuwan data atau administrator basis data.
Gaji Data Engineer
Berapa gaji atau salary seorang data engineer? Rekayasa data atau data engineering adalah pekerjaan yang sedang berkembang, dan tidak selalu mudah bagi perekrut untuk menemukan kandidat yang tepat.
Persaingan untuk bakat yang sulit ditemukan ini tinggi di antara perusahaan, dan itu berarti beberapa gaji tertinggi di antara peran ilmu data.
Menurut sebagian besar portal pekerjaan, gaji rata rata untuk data engineer di AS berkisar antara $76.000 atau mendekati Rp 1 Milyar hingga $166.000 arau Rp 2 Milyar. Sangat besar bukan gaji atau salary dari seorang data engineer? Berminat menjadi data engineer?
Kesimpulan
Rekayasa data atau data engineer adalah salah satu pekerjaan yang paling diminati dalam lanskap ilmu data dan tentunya merupakan pilihan karir yang bagus untuk calon profesional data. Demikianlah bahasan mengenai data engineer mulai dari pengertian, tugas, dan gaji dari seorang data engineer semoga bermanfaat.