Transisi dari SysAdmin ke Data Engineer bisa menjadi pilihan karir yang sangat strategis. Data Engineering adalah profesi yang menekankan pada pengumpulan, pemrosesan, dan penyimpanan data. Ini berbeda dengan Data Science, yang lebih fokus pada analisis dan interpretasi data.
Pra-Persiapan: Menentukan Kebutuhan Dasar
Keahlian Dasar
- SQL: Untuk berinteraksi dengan database.
- Python: Sering digunakan dalam skrip dan tugas otomasi data.
- Data Warehousing: Memahami konsep seperti ETL (Extract, Transform, Load) adalah penting.
Sertifikasi yang Dapat Ditambahkan
- Google Certified Professional Data Engineer
- Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
txtCopy code
# cat data_engineer_requirements.txt - SQL - Python - Data Warehousing # EOF
Learning Path untuk Menjadi Data Engineer
Fase 1: Belajar Dasar-dasar Teknologi Data
- Pahami Database Relasional dan NoSQL: MySQL, PostgreSQL, MongoDB.
- Belajar tentang Data Warehousing Tools: Seperti Redshift, BigQuery.
Fase 2: Lanjutkan ke Teknologi Big Data
- Hadoop: Belajar mengenai HDFS, MapReduce.
- Spark: Menggunakan Spark untuk pemrosesan data dalam real-time.
Fase 3: Pemrosesan dan Pipelining Data
- ETL Tools: Belajar menggunakan alat ETL seperti Talend, Apache Nifi.
- Stream Processing: Kafka untuk real-time data streaming.
Fase 4: Orkestrasi dan Otomasi
- Airflow: Untuk orkestrasi workflow data.
- Docker/Kubernetes: Untuk kontainerisasi dan orkestrasi.
Fase 5: Proyek dan Portofolio
- Bangun Proyek Sendiri: Misalnya, sebuah dashboard analitik menggunakan data real-time.
- Kontribusi ke Proyek Open Source: Ini akan menambah kredibilitas Anda.
Fase 6: Persiapkan untuk Interview
- Soal Teknis: Soal-soal wawancara yang biasanya diajukan untuk Data Engineer.
- Soft Skills: Komunikasi, problem-solving.
Setiap fase ini akan mempersiapkan Anda untuk menjadi seorang Data Engineer yang kompeten, mulai dari memahami dasar-dasar hingga menjadi ahli dalam topik yang lebih lanjutan.
