Roadmap Menjadi Data Engineer: Panduan Lengkap untuk Pemula

Ingin berkarier di dunia data tapi tidak tahu harus mulai dari mana? Profesi Data Engineer adalah salah satu peran penting di era digital saat ini. Mereka bertanggung jawab membangun infrastruktur data yang memungkinkan analisis data berskala besar dilakukan dengan efisien.

Kalau kamu tertarik menjadi Data Engineer, artikel ini akan memandumu dari nol hingga siap kerja!

---

Apa Itu Data Engineer?

Data Engineer adalah seorang profesional IT yang bertugas membangun pipeline data, menyimpan, memproses, dan menyediakan data yang bersih untuk dianalisis oleh Data Analyst atau Data Scientist.

Mereka berperan sebagai “arsitek data” yang memastikan semua data dari berbagai sumber bisa diakses dengan aman dan cepat.

---

Kenapa Profesi Ini Penting?

Dengan jumlah data yang terus tumbuh, perusahaan membutuhkan sistem yang bisa menangani data dalam volume besar, real-time, dan akurat. Di sinilah peran Data Engineer jadi krusial — membangun sistem backend untuk dunia data modern.

---

Roadmap Menjadi Data Engineer

Berikut ini adalah roadmap atau tahapan belajar yang direkomendasikan jika kamu ingin menjadi Data Engineer dari awal:

1. Dasar-Dasar (Fundamental)

• Python: Bahasa pemrograman utama untuk scripting dan automation.

• SQL: Bahasa wajib untuk query data dari database.

• Format Data: Pahami format seperti CSV, JSON, Parquet, Avro.

2. Database & Data Modeling

• Pelajari database relasional seperti PostgreSQL atau MySQL.

• Kenalan juga dengan NoSQL seperti MongoDB.

• Pelajari data modeling: ERD, star schema, dan snowflake schema.

3. ETL / ELT (Extract, Transform, Load)

• Pahami konsep ETL vs ELT.

• Coba bangun pipeline ETL sederhana dengan Python + Pandas.

• Pelajari tools seperti Apache Airflow dan dbt.

4. Big Data & Distributed Processing

• Mulai belajar Apache Spark untuk proses data besar.

• Kenalan dengan Apache Kafka untuk streaming data.

• Hadoop (optional) — sudah jarang dipakai untuk pemula, tapi tetap bagus untuk tahu konsep dasarnya.

5. Cloud Platform & Data Warehouse

• Pilih satu cloud platform (misalnya Google Cloud, AWS, atau Azure).

• Fokus pada penyimpanan data (GCS, S3).

• Gunakan data warehouse seperti BigQuery, Snowflake, atau Redshift.

6. DevOps & Versioning

• Kuasai Git untuk version control.

• Pelajari CI/CD untuk automasi pipeline.

• Kenali Docker untuk packaging environment pipeline.

7. Proyek & Portfolio

• Buat minimal 2–3 proyek pribadi:

  • Ambil data dari API / scraping.

  • Simpan dan transformasikan data.

  • (Opsional) Visualisasikan hasilnya.

• Upload ke GitHub atau buat blog post dokumentasinya.

---

Tips Belajar Efektif

• Mulai dari proyek sederhana, lalu tambah kompleksitasnya.

• Gabung komunitas seperti forum Data Engineer Indonesia atau LinkedIn Group.

• Konsisten lebih penting dari cepat. Belajar 1 jam/hari pun cukup asal rutin.

---

Penutup

Menjadi Data Engineer bukan hal instan, tapi sangat mungkin dipelajari dari nol. Profesi ini dibutuhkan di berbagai industri dan menawarkan karier yang menjanjikan. Ikuti roadmap di atas, dan kamu akan selangkah lebih dekat menjadi Data Engineer profesional!

---

Kalau kamu suka artikel ini, jangan lupa share atau bookmark!
Punya pertanyaan? Tinggalkan di kolom komentar, ya.