Cara Menjadi Insinyur Big Data [Panduan Utama 2022]

Apakah Anda bertanya-tanya bagaimana perusahaan menggunakan data yang mereka kumpulkan? mengapa itu penting?

Bagaimana mereka mengubah data yang dikumpulkan menjadi informasi yang berguna? Bagaimana mereka mengembangkan solusi untuk menggunakan data ini?

Jika pertanyaan seperti itu menggelitik rasa ingin tahu Anda, maka bidang rekayasa data besar pasti akan menarik minat Anda.

Ini adalah bidang yang luas dengan cakupan yang cerah di India, yang mencakup pengumpulan data, pemrosesan data, dan banyak bidang lainnya.

Pada artikel ini, kita akan membahas bidang teknik data dan membantu Anda mengetahui cara menjadi insinyur data besar.

Siap? Mari kita mulai.

Apa itu Rekayasa Data?

Rekayasa data adalah cabang ilmu data yang berfokus pada aplikasi praktis dari analisis dan pengumpulan data.

Seperti cabang teknik lainnya, teknik data berkaitan dengan penerapan ilmu data di dunia nyata.

Rekayasa data tidak terkait dengan desain eksperimental. Ini lebih fokus pada pengembangan sistem untuk aliran dan akses informasi yang lebih baik.

Apa Perbedaan Antara Insinyur Data dan Ilmuwan Data?

Ilmuwan data mengembangkan solusi, sementara insinyur data membuat sistem untuk mengimplementasikannya.

Ini adalah titik perbedaan paling signifikan antara keduanya. Ilmuwan data bekerja pada abstrak, tetapi insinyur data mengerjakan proyek-proyek praktis.

Keduanya penting. Tanpa ilmuwan data, insinyur tidak akan memiliki apa pun untuk dikerjakan.

Demikian pula, tanpa seorang insinyur data, pekerjaan ilmuwan data tidak akan memiliki nilai apa pun. Dari memecahkan masalah bisnis hingga mengubah kode menjadi proyek, insinyur data melakukan berbagai tugas berharga.

Apa yang Dilakukan Insinyur Data?

Seorang insinyur data harus mengembangkan dan memelihara arsitektur data (seperti database). Mereka menjaga pengumpulan data dan konversi data mentah menjadi data yang dapat digunakan.

Tanpa seorang insinyur data, Anda tidak dapat mengumpulkan data. Perusahaan mengharuskan insinyur data mereka untuk terbiasa dengan SQL, Java, AWS, Scala, dll.

Rekayasa data membutuhkan latar belakang dalam pengembangan atau pemrograman backend.

Jika Anda seorang insinyur data, Anda harus mengelola pengumpulan data dan menangani penyimpanannya, serta memprosesnya untuk digunakan lebih lanjut.

Beberapa keterampilan yang dicari perusahaan dalam insinyur data adalah:

• Pengetahuan tentang Jawa
• Struktur Data
• Data Besar (Hadoop dan Kafka)

Persyaratan dapat bervariasi terutama menurut perusahaan. Beberapa perusahaan tidak memerlukan banyak rekayasa data sama sekali, sementara beberapa (raksasa TI) memerlukan beberapa aplikasi insinyur data.

Bagaimana Menjadi Insinyur Data

Untuk menjadi seorang insinyur data, Anda harus terbiasa dengan semua konsepnya.

Rekayasa data terdiri dari mengumpulkan, mengelola, dan mengolah data. Sementara ilmuwan data ahli dalam Matematika dan Statistik, insinyur data ahli dalam Ilmu Komputer dan Pemrograman.

Namun, Anda tidak harus memiliki latar belakang ilmu komputer untuk memasuki bidang ini. Seperti bidang terkait data lainnya, Anda juga akan menemukan orang-orang dari berbagai latar belakang di sektor ini.

Untuk menjadi seorang insinyur data, Anda harus mempelajari hal-hal berikut:

algoritma

Algoritma adalah instruksi untuk serangkaian tindakan untuk dilakukan dalam urutan tertentu. Biasanya, algoritma tidak tergantung pada bahasa pemrograman.

Ini berarti Anda dapat menggunakan algoritme terlepas dari bahasa pemrograman yang Anda gunakan.

Dalam struktur data, Anda akan menggunakan algoritme untuk tugas-tugas berikut:

• Menemukan item dalam database
• Memasukkan item dalam database
• Menyortir item dalam urutan tertentu
• Menghapus item

Ini adalah konsep dasar rekayasa data. Jadi, Anda harus meluangkan banyak waktu untuk menguasainya.

Struktur data

Struktur data adalah cara mengatur data untuk pengelolaan yang lebih baik. Saat menangani data, Anda harus menyimpannya dalam urutan yang efisien sehingga Anda dapat mengaksesnya dengan mudah.

Struktur data (juga dikenal sebagai database) memiliki tipe yang berbeda. Anda harus membiasakan diri dengan masing-masing dari mereka.

Beberapa dari mereka adalah:

• Himpunan
• Tumpukan
• Pohon Biner
• Grafik
• Antre
• Matriks

Setelah Anda terbiasa dengan struktur data dasar, Anda dapat beralih ke struktur data abstrak.

SQL

SQL adalah singkatan dari Structured Query Language). Telah hadir di pasar sejak tahun 70-an dan telah menjadi pilihan pertama bagi banyak pengembang, insinyur, dan analis.

Tidak peduli apa kata orang, SQL tetap ada. Seorang insinyur data harus tahu bahasa ini.

Ada desas-desus bahwa SQL sedang sekarat atau kehilangan popularitas, tetapi semuanya palsu. SQL tidak sekarat. Ini adalah salah satu bahasa pemrograman paling populer di kalangan profesional data.

Mengapa SQL penting, dan mengapa begitu banyak profesional data menggunakannya?

Yah, SQL adalah bahasa utama yang digunakan untuk menghasilkan kueri ke database dari program klien. Dengan kata lain, ini memungkinkan server database Anda untuk mengedit dan menyimpan data di dalamnya.

Tanpa SQL, Anda tidak dapat melakukan tugas tersebut.

Selain itu, ini digunakan hampir di mana-mana, jadi mempelajarinya akan membantu memastikan bahwa Anda dapat bekerja dengan organisasi mana pun yang diperlukan.

Python dan Java (atau Scala)

Python hadir di mana-mana. Ini harus dimiliki oleh semua penggemar data. Ini sangat populer karena keserbagunaan dan kemudahan kerjanya.

Anda dapat menemukan pustaka Python untuk tugas apa pun yang ingin Anda lakukan. Java dan Scala sama pentingnya untuk Anda pelajari.

Itu karena sebagian besar alat penyimpanan data ditulis dalam bahasa ini, termasuk Hadoop, HBase, Apache Spark, dan Apache Kafka.

Anda tidak dapat menggunakan alat ini tanpa mempelajari bahasa ini. Ini akan membantu Anda dalam memahami cara kerja alat ini dan apa yang dapat Anda lakukan dengannya.

Masing-masing bahasa ini memiliki kualitasnya. Scala cepat, Java sangat luas, dan Python serbaguna.

Alat Data Besar

Ada alat yang populer di bidang ini. Mereka termasuk:

• Apache Hadoop
• Apache Spark
• Apache Kafka

Cobalah untuk belajar tentang mereka sebanyak yang Anda bisa. Mempelajari alat dan teknologi data besar ini diperlukan karena membuat tugas penyimpanan dan pengelolaan data menjadi lebih mudah.

Misalnya, para profesional menggunakan Hadoop untuk memecahkan masalah yang berkaitan dengan sejumlah besar data dan pengumpulan. Ini adalah sekelompok solusi dan kerangka kerja perangkat lunak sumber terbuka.

Demikian pula, Spark memberi Anda antarmuka untuk cluster pemrograman.

Banyak perusahaan mengharuskan kandidat untuk terbiasa dengan alat-alat ini.

Alat yang kami sebutkan di atas adalah yang paling populer di industri data besar. Namun, mereka bukan satu-satunya alat yang digunakan insinyur data untuk tugas mereka. Anda perlu mempelajari lebih banyak alat saat Anda mempelajari subjek lebih dalam.

Sistem Terdistribusi

Data hadir dalam cluster, yang berfungsi secara independen. Cluster besar akan memiliki peluang lebih tinggi untuk mengembangkan masalah dibandingkan dengan yang lebih kecil karena kehadiran lebih banyak node anggota.

Untuk menjadi seorang insinyur data, Anda harus belajar tentang klaster data dan sistemnya.

Anda juga harus belajar tentang berbagai jenis masalah yang dihadapi klaster data dan bagaimana menyelesaikannya.

Pipa Data

Pipa data adalah solusi perangkat lunak yang menciptakan jalur untuk aliran data dan menghapus beberapa langkah manual dari transfer data dari satu titik ke titik lainnya.

Meskipun jalur pipa data dapat mentransfer data ke gudang data, tujuannya tidak selalu harus seperti itu.

Anda juga dapat menggunakan jalur pipa data untuk mentransfer potongan data ke aplikasi.

Sebagai seorang insinyur data, Anda akan menghabiskan banyak waktu dalam membangun dan mengelola jalur pipa data. Pipeline data membantu menghasilkan sumber data yang melimpah, menyimpan data di cloud, dan melakukan analisis data.

Bagaimana cara mempelajari semua ini?

Topik yang kita bahas di bagian sebelumnya hanya dasar-dasarnya. Ada banyak bagian yang ada di bidang ini, termasuk pemrosesan data waktu nyata dan analitik data besar.

Untuk menjadi insinyur data, Anda harus memeriksa Sertifikasi PG kami di Teknik Data Besar .

Kursus ini mencakup semua dasar-dasar sambil mengajar Anda tentang konsep-konsep lanjutan juga.

Apakah Anda seorang pelajar atau profesional yang bekerja, Anda tidak akan menghadapi kesulitan apa pun saat mempelajari kursus ini.

Ini memiliki keuntungan sebagai berikut:

• Lebih dari 400 jam bahan belajar
• Status alumni BITS Pilani
• Lebih dari 7 studi kasus dan proyek
• Resolusi keraguan cepat

Dikembangkan bersama BITS Pilani, kursus ini juga dilengkapi dengan bantuan penempatan kerja. Sehingga nantinya Anda tidak akan kesulitan mendapatkan pekerjaan sebagai data engineer.

Anda juga akan mengembangkan jaringan profesional Big Data dengan bantuan kursus ini.

Kesimpulan

Bidang rekayasa data sangat besar. Dan ada banyak permintaan untuk orang-orang yang ahli di bidang ini. Yang diperlukan hanyalah satu langkah, jadi mulailah perjalanan belajar Anda hari ini.

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.

Pelajari Kursus Pengembangan Perangkat Lunak online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Lanjutan, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.