Data Engineer
Di halaman ini
- Bagaimana rasanya menjadi a Data Engineer?
- Cara menjadi Data Engineer
- Lowongan Data Engineer terbaru
- Keahlian dan pengalaman teratas untuk Data Engineers
Bagaimana rasanya menjadi Data Engineer?
Data Engineer adalah ahli ilmu komputer yang mengembangkan cara baru untuk menyimpan dan mengakses data dalam jumlah besar. Data Engineer bertugas mengumpulkan data, merancang, membangun, dan menguji arsitektur dan alat data yang dapat mempermudah akses dan interpretasi data untuk mendukung kebutuhan bisnis. Arsitektur data yang dimaksud dapat berupa database, pipeline, data warehouse, dan sistem lainnya yang dirancang untuk memproses data berskala besar.
Tugas dan kewajiban
- Membangun alat yang mempermudah akses dan interpretasi data.
- Memperoleh kumpulan data yang sesuai dengan kebutuhan bisnis.
- Menguji dan menerapkan alat dan teknik analisis data tingkat lanjut seperti algoritma dan machine learning.
- Mengembangkan algoritma untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan.
- Mengembangkan, membangun, menguji, dan memelihara arsitektur data.
- Membuat metode validasi data dan alat analisis data.
Cara menjadi Data Engineer
Untuk menjadi Data Engineer, seseorang minimal memiliki pengalaman kerja di bidang IT dan perlu memiliki keterampilan analitik dan pemrograman tingkat lanjut. Meskipun banyak Data Engineer yang tidak memiliki latar belakang pendidikan formal yang relevan, akan lebih baik jika kamu memiliki gelar di bidang terkait.
- 1.
Memiliki gelar S1 Ilmu Komputer, Teknik Komputer, Teknik Informatika, Statistika atau yang sejenisnya. Pendidikan ini biasanya dapat ditempuh dalam waktu 3-4 tahun.
- 2.
Menempuh pendidikan lanjutan untuk mendapatkan gelar S2 Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Manajemen Informatika, dan lainnya. Pendidikan ini dapat ditempuh dalam waktu 2 tahun.
- 3.
Mendapatkan sertifikasi Data Engineer dari Associate Big Data Engineer, Cloudera Certified Professional Data Engineer, IBM Certified Data Engineer, atau Google Cloud Certified Professional Data Engineer.
- 4.
Mengembangkan keterampilan dalam bahasa pemrograman (SQL, NoSQL, Python, Java, R, dan Scala), relational dan non-relational database, sistem ETL (Xplenty, Stitch, Alooma, dan Talend), data storage, automation dan scripting, machine learning, big data tools, data security, serta platform cloud computing (Amazon Web Services, Google Cloud Platform, dan Microsoft Azure).
- 5.
Membuat portofolio proyek data engineering di Wix, Squarespace, atau GitHub untuk semakin menambah kesempatan diterima di perusahaan impianmu.