Bagaimana Mengembangkan Keterampilan Rekayasa Data Anda dan Menjadi Profesional

Diterbitkan: 2022-10-20

Peran insinyur data semakin menarik dalam ekosistem ilmu data. Laporan Pekerjaan Teknologi 2020 DICE mengungkapkan bahwa Insinyur Data adalah karier teknologi yang tumbuh paling cepat. Selain itu, pekerjaan itu berada di peringkat ke-15 di antara pekerjaan baru yang paling menonjol di LinkedIn Emerging Jobs Report of 2020, dengan peningkatan perekrutan 35% sejak 2015.

Sudahkah Anda mempertimbangkan untuk menjadi seorang insinyur data? Kami di sini untuk membantu. Tujuan kami di blog ini adalah untuk menjelaskan apa yang dilakukan oleh seorang insinyur data dan mengapa ini adalah jalur karier yang hebat saat ini. Juga, kita akan membahas keterampilan dan kualifikasi yang biasanya dibutuhkan oleh para insinyur data.

Rekayasa Data — 101

Insinyur data organisasi meletakkan dasar untuk memperoleh, menyimpan, mengubah, dan mengelola data. Tanggung jawab mereka termasuk merancang, membuat, dan memelihara arsitektur database dan sistem pemrosesan data, mengembangkan model pembelajaran mesin, analisis, visualisasi, dan pemrosesan data yang berkelanjutan, mulus, aman, dan efektif.

Dengan kata lain, peran insinyur data dalam ilmu data adalah untuk menjembatani kesenjangan antara posisi ilmu data tradisional dan pengembang perangkat lunak dan aplikasi.

Alur kerja ilmu data tradisional dimulai dengan pengumpulan dan penyimpanan data, yang merupakan tanggung jawab para insinyur data. Spesialis ilmu data lainnya, seperti analis data dan ilmuwan, dapat menggunakan volume besar data yang dikumpulkan dari banyak sumber.

Di satu sisi, ini membutuhkan pembuatan dan pemeliharaan infrastruktur data yang dapat diskalakan yang sangat tersedia, berkinerja, dan mampu mengintegrasikan teknologi baru. Seorang insinyur data juga harus memantau status dan pergerakan data melalui sistem ini.

Keterampilan yang Diperlukan untuk Menjadi Insinyur Data Profesional

Untuk mengatasi tugas mereka yang sangat kompleks, insinyur data memerlukan berbagai keterampilan teknis. Tidak mudah untuk menyusun daftar lengkap keterampilan dan pengetahuan yang diperlukan untuk sukses dalam peran rekayasa data karena ekosistem ilmu data terus berkembang.

Oleh karena itu, para insinyur data harus terus belajar untuk tetap berada di puncak kemajuan teknologi. Yang mengatakan, berikut adalah beberapa keterampilan yang akan diuntungkan oleh setiap insinyur data.

Manajemen Basis Data

Insinyur data menghabiskan sebagian besar waktunya untuk mengumpulkan, menyimpan, mentransfer, membersihkan, atau berkonsultasi dengan database. Oleh karena itu, pemahaman yang baik tentang manajemen basis data sangat penting bagi para insinyur data.

Untuk mencapai ini, Anda harus fasih dalam SQL (Structured Query Language), bahasa utama untuk berinteraksi dengan database, dan Anda harus memiliki keahlian dalam MySQL, SQL Server, dan PostgreSQL, yang merupakan dialek SQL paling populer.

Selain database relasional, insinyur data perlu mengetahui tentang database NoSQL (“Tidak hanya SQL”), yang diadopsi dengan cepat untuk Big Data dan aplikasi waktu nyata. Oleh karena itu, insinyur data disarankan untuk setidaknya memahami berbagai jenis database NoSQL dan kasus penggunaannya.

Pemrograman

Seperti peran ilmu data lainnya, insinyur data harus mahir dalam pengkodean. Berbagai tugas dapat dilakukan oleh insinyur data menggunakan bahasa pemrograman yang berbeda selain SQL. Python tidak diragukan lagi salah satu bahasa pemrograman terbaik untuk rekayasa data.

Melakukan pekerjaan ETL dan menulis jalur pipa data menjadi mudah dengan Python, lingua franca dalam ilmu data. Selain integrasi yang sangat baik dengan alat rekayasa data, Python memungkinkan akses mudah ke Apache Airflow dan kerangka kerja Spark.

Java Virtual Machine adalah platform populer untuk menjalankan kerangka kerja sumber terbuka ini, jadi Scala dan Java adalah bahasa pemrograman lain yang mungkin ingin Anda pelajari.

Penguasaan Sistem Terdistribusi

Ilmu data semakin mengandalkan kerangka kerja komputasi terdistribusi dalam beberapa tahun terakhir. Lingkungan komputasi ini menggunakan banyak komputer (juga disebut cluster) pada jaringan untuk mendistribusikan berbagai komponen.

Sistem terdistribusi bekerja dengan membagi beban kerja di seluruh cluster dan mengoordinasikan upaya untuk menyelesaikan pekerjaan secepat dan seefisien mungkin. Beberapa aplikasi Big Data yang paling mengesankan didasarkan pada kerangka kerja komputasi terdistribusi, seperti Apache Hadoop dan Apache Spark.

Siapa pun yang bercita-cita untuk bekerja di bidang rekayasa data harus terbiasa dengan salah satu kerangka kerja ini. Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang Perusahaan rekayasa data, lihat daftar bisnis ini.

Keakraban Dengan Cloud Computing

Ilmu data semakin fokus pada komputasi awan. Telah terjadi pergeseran cepat menuju solusi berbasis cloud seiring dengan meningkatnya permintaan akan solusi tersebut. Saat ini, salah satu tanggung jawab utama seorang insinyur data adalah menghubungkan sistem bisnis perusahaan ke cloud.

Di dunia berbasis cloud saat ini, segala sesuatu mulai dari rantai pasokan data hingga pemrosesan data dapat dilakukan di dalam Cloud, dengan layanan seperti Google Cloud, Azure, dan Amazon Web Services (AWS).

Untuk menjadi seorang insinyur data yang efektif, seseorang perlu memahami layanan cloud, kelebihan dan kekurangannya, dan bagaimana layanan tersebut dapat diterapkan pada proyek Big Data. Kebanyakan orang akrab dengan AWS dan Azure karena mereka adalah platform yang paling banyak digunakan.

Menggunakan Teknologi ETL untuk Membuat Pipa Data

Membuat saluran data dengan teknologi ETL dan kerangka orkestrasi adalah salah satu tugas utama insinyur data. Meskipun banyak teknologi dapat dicantumkan di bagian ini, insinyur data setidaknya harus mengenal dua yang paling terkenal: Apache NiFi dan Airflow.

Kerangka kerja Airflow memungkinkan insinyur data untuk merencanakan, menghasilkan, dan melacak jalur pipa data. Ini secara efektif merupakan alat orkestrasi. Ketika berbicara tentang proses ETL dasar yang dapat diulang untuk data besar, NiFi adalah solusi sempurna.

Pemrosesan Aliran Data Real-Time

Aplikasi ilmu data yang menggunakan data real-time termasuk yang paling inovatif. Akibatnya, kandidat yang akrab dengan kerangka pemrosesan aliran sangat diminati. Alat pemrosesan streaming seperti Kafka Streams, Flink, atau Spark Streaming adalah pilihan yang sangat baik bagi para insinyur data yang ingin memajukan karir mereka.

Pengetahuan Script dan Perintah Shell

Sebagian besar tugas dan rutinitas di Cloud serta kerangka kerja dan alat Big Data lainnya dijalankan dengan perintah dan skrip shell. Insinyur data harus nyaman menggunakan terminal untuk menavigasi sistem, menjalankan perintah, dan mengedit file.

Keterampilan Lunak

Terakhir, insinyur data harus memiliki keterampilan komunikasi untuk bekerja melintasi batas-batas departemen dan untuk memahami kebutuhan para pemimpin bisnis, analis data, dan ilmuwan data. Mungkin perlu bagi insinyur data untuk mengembangkan dasbor, laporan, dan visual lainnya untuk berkomunikasi dengan pemangku kepentingan di organisasi khusus mereka.

Kesimpulan

Para profesional data yang bercita-cita tinggi dapat memilih dari banyak jalur karir yang menarik dalam ilmu data, termasuk rekayasa data. Jika Anda bertekad untuk menjadi seorang insinyur data tetapi tidak yakin harus mulai dari mana, semoga artikel ini memberi Anda beberapa gagasan tentang pengetahuan praktis khusus yang Anda butuhkan untuk berhasil.