Bagaimana Memulai di Dunia Insinyur Data – Bagian 1

Permintaan untuk insinyur dan ilmuwan data yang terampil sedang meningkat pesat. Organisasi saat ini memiliki lebih banyak data daripada yang mereka miliki satu dekade sebelumnya dan tumpukan ini hanya meningkat setiap saat. Dengan begitu banyak data, organisasi-organisasi ini sebagian besar terjebak dalam kesulitan ketika harus menemukan kandidat yang tepat untuk dipercaya dengan data ini. Kita berbicara tentang insinyur data, ya.
Ada kekurangan parah insinyur data yang terampil, tetapi ada banyak peluang untuk diraih. Misalnya, pencarian sederhana "Insinyur Data" di Naukri.com akan mencantumkan lebih dari 5.000 lowongan sebelum Anda. Ada kesenjangan yang parah antara permintaan dan pasokan profesional data yang terampil, dan terutama insinyur data.
Inilah upaya kami untuk membantu Anda berada di jalur yang benar sejak hari pertama. Ini adalah bagian pertama dari rangkaian dua bagian untuk membantu Anda mengatur fondasi Anda dengan benar untuk calon insinyur data.

Sangat penting untuk mengetahui apa peran kunci seorang insinyur data dan bagaimana mereka berbeda dari peran profesional data lainnya. Jadi, bagian ini akan memberi Anda gambaran tentang kehidupan sehari-hari seorang insinyur data dalam hal pekerjaan yang mereka lakukan.
Sangat penting untuk mengetahui apa peran kunci seorang insinyur data dan bagaimana mereka berbeda dari peran profesional data lainnya. Jadi, bagian ini akan memberi Anda gambaran tentang kehidupan sehari-hari seorang insinyur data dalam hal pekerjaan yang mereka lakukan.
Insinyur Data: Mitos vs. Realitas

Apa yang dilakukan seorang insinyur data?

Idealnya, peran seorang Insinyur Big Data mencakup membangun sistem, algoritme, dan proses, tergantung pada apa yang telah dirancang oleh Arsitek Big Data. Seorang Insinyur Big Data bertanggung jawab untuk mengembangkan, memelihara pengujian, dan mengevaluasi solusi Big Data dalam organisasi. Seorang insinyur Big Data diharapkan dapat langsung menggunakan teknologi berbasis Hadoop dan Hadoop seperti MapReduce, MongoDB/Cassandra, Hive, dll. Dengan menggunakan alat ini, seorang insinyur data besar mengembangkan sistem pemrosesan data skala besar. Seorang insinyur data juga harus dapat bekerja dengan solusi pergudangan data serta dengan teknologi Tidak Hanya SQL terbaru.
Pada akhirnya, seorang insinyur Big Data hanyalah seorang insinyur yang mengerjakan Big Data. Jadi, seperti insinyur perangkat lunak mana pun, seorang insinyur Big Data juga diharapkan memiliki sedikit pemahaman tentang siklus hidup pengembangan perangkat lunak dan konsep rekayasa perangkat lunak. Konsep-konsep teknik ini adalah dasar dan harus diketahui oleh setiap insinyur, Big Data atau tidak. Lebih sering daripada tidak, pemula cenderung melewatkan konsep rekayasa perangkat lunak, dan itu menyakitkan mereka nanti ketika mereka mengembangkan solusi Big Data skala besar.
Seorang insinyur Big Data diperlukan untuk membuat kode, dan karenanya disarankan untuk memiliki pengalaman langsung dengan desain berorientasi objek, pengkodean, dan pola pengujian. Selain itu, terlibat langsung dengan platform rekayasa dan infrastruktur data berskala besar sangat membantu dalam karir setiap insinyur data. Sebagai seorang insinyur data terkemuka, Anda akan bekerja dengan puluhan ribu GB data dan kurangnya pengetahuan tentang cara mengelola kumpulan data skala besar seperti itu mungkin menjadi perangkap utama. Pemahaman dan pengetahuan mendalam tentang cara kerja algoritme dan kemampuan untuk menilai kompleksitasnya serta membangun algoritme berkinerja tinggi juga berguna selama perjalanan.
Pelanggaran Data dan Semua itu, Sekarang Apa

Menghadapi terabyte atau bahkan exabyte data setiap hari seharusnya tidak menjadi sumber ketakutan bagi setiap insinyur Big Data pemula. Untuk mengembangkan solusi big data yang dapat diskalakan serta inovatif, seorang insinyur Big Data harus memiliki pengetahuan yang memadai tentang berbagai bahasa pemrograman dan skrip seperti Java, C++, Ruby, Python, dan/atau R. Pengetahuan ahli juga harus ada mengenai berbagai (NoSQL atau RDBMS) database seperti MongoDB atau Redis.
Sistem yang dikembangkan oleh seorang insinyur data harus mampu mengumpulkan, menguraikan, mengelola, menganalisis, dan memvisualisasikan kumpulan data yang besar untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Selanjutnya, mereka juga perlu memutuskan kebutuhan desain perangkat keras dan perangkat lunak mereka dan mengerjakan hal yang sama. Hal terpenting yang dilakukan insinyur Big Data adalah mengembangkan prototipe dan bukti konsep untuk solusi yang dipilih.
Selain apa yang telah kami jelaskan di atas, ada beberapa ciri lain yang selalu ditemukan di setiap insinyur data yang sukses:

• Menikmati tantangan dan memecahkan masalah yang kompleks, tidak teratur, setiap hari.
• Memiliki keterampilan komunikasi yang sangat baik sebagai Insinyur Data bertindak seperti perantara antara pemangku kepentingan organisasi dan klien.
• Kemahiran dalam merancang alur kerja ETL yang efisien dan kuat;
• Kemampuan untuk bekerja di cloud
• Kemampuan untuk bekerja secara efisien sambil berkolaborasi dengan tim besar.

Bagaimana seorang insinyur data berbeda dari seorang ilmuwan data?

Meskipun ada sejumlah tumpang tindih antara peran semua profesional data dalam hal keterampilan dan tanggung jawab, kedua peran ini semakin dipisahkan menjadi peran yang berbeda dan khusus,
Ilmuwan data lebih fokus pada interaksi dengan data daripada membangun atau memelihara solusi yang dapat diskalakan. Mereka sering diminta untuk melakukan riset pasar dan operasi bisnis tingkat tinggi. Penelitian ini membantu dalam mengidentifikasi tren dan hubungan. Untuk hal yang sama, mereka menggunakan berbagai mesin dan metode canggih untuk berinteraksi dan bertindak berdasarkan data.

Ilmuwan Data, tidak seperti Insinyur Data, harus berpengalaman dengan pembelajaran mesin dan teknik statistik tingkat lanjut. Pekerjaan mereka berkisar pada pengambilan data mentah dan mengubahnya menjadi konten yang dapat ditindaklanjuti dan dimengerti. Ini tidak dapat dicapai tanpa bantuan model dan algoritma matematika tingkat lanjut. Informasi ini sering digunakan sebagai sumber analisis untuk menyampaikan “gambaran yang lebih besar” kepada para pemangku kepentingan.
Jadi, secara keseluruhan, apa yang membuat data engineer berbeda dari data scientist? Secara umum, perbedaan utama adalah fokus. Sementara Insinyur Data berfokus pada pembangunan infrastruktur dan sistem untuk pembuatan data; Ilmuwan Data fokus pada analisis matematika dan statistik tingkat lanjut pada data mentah. Sederhananya, Insinyur Data bekerja dengan data yang disediakan oleh Ilmuwan Data dan membangun sistem yang dapat dipelihara untuk mencerna data tersebut dan memfasilitasi proses analisis.
Siapa Ilmuwan Data, Analis Data, dan Insinyur Data?

Sekarang waktunya istirahat sebentar. Sekarang, Anda sudah mengetahui apa itu Data Engineer, dan apa yang bukan. Selanjutnya, kita akan berbicara tentang berbagai alat, teknologi, dan keterampilan yang harus Anda kuasai. Selain itu, kita akan melihat beberapa sertifikasi dan kursus yang akan membantu Anda memperkuat pembelajaran serta kredibilitas Anda.
Nantikan bagian kedua!

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.