Panduan Roadmap Junior Data Engineer untuk Pemula 2025

Roadmap Junior Data Engineer bisa terasa membingungkan karena banyak keterampilan teknis yang harus dikuasai. Namun, dengan roadmap yang jelas, perjalananmu akan lebih terarah dan terstruktur.

Peran Junior Data Engineer sangat dibutuhkan di berbagai industri yang mengandalkan data untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Dengan keterampilan yang tepat, kamu akan siap menghadapi tantangan di dunia data engineering.

Yuk, simak panduan ini untuk mengetahui langkah-langkah penting yang perlu kamu ambil agar sukses dalam karir Junior Data Engineer!

Baca juga: Panduan Memilih Bootcamp Data Engineering Terbaik untuk Karier

Apa Itu Junior Data Engineer?

Junior Data Engineer adalah posisi entry-level di bidang data engineering yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, membersihkan, dan mempersiapkan data untuk analisis. 

Mereka bekerja dengan tim data scientist dan analis data untuk memastikan data yang digunakan sudah dalam kondisi yang baik dan siap dianalisis. 

Tugas utama mereka termasuk mengelola pipeline data, mengoptimalkan aliran data, serta menggunakan berbagai alat dan teknologi untuk memproses data dalam skala besar. 

Sebagai pemula, seorang Junior Data Engineer akan banyak belajar tentang pemrograman, basis data, dan alat pengolahan data seperti Hadoop dan SQL.

Baca juga: Feature Engineering: Panduan Lengkap untuk Pemula dalam ML

Roadmap Junior Data Engineer 2025

Sumber: Canva

Menjadi Junior Data Engineer di tahun 2025 membutuhkan keterampilan teknis yang kuat dan pemahaman mendalam tentang alur data. 

Roadmap ini akan membantu kamu mengetahui langkah-langkah penting yang harus ditempuh untuk memulai karir di bidang data engineering.

1. Pelajari Dasar-Dasar Pemrograman dan SQL

Langkah pertama dalam roadmap ini adalah menguasai dasar-dasar pemrograman, terutama bahasa seperti Python atau Java. 

Kamu juga harus menguasai SQL, bahasa yang digunakan untuk mengelola dan mengquery database, karena hampir semua pekerjaan data engineering melibatkan pengolahan data dalam database.

Dengan keterampilan dasar ini, kamu bisa mulai memahami bagaimana data diolah dan disimpan dalam sistem. 

Penguasaan SQL akan membantumu berinteraksi dengan database untuk menarik dan memanipulasi data.

Keterampilan yang perlu dikuasai:

1. Python atau Java untuk pemrograman.
2. SQL untuk query dan manipulasi data.
3. Pemahaman dasar tentang sistem basis data (relasional dan NoSQL).

2. Pelajari Tools Big Data seperti Hadoop dan Spark

Setelah menguasai dasar-dasar pemrograman dan SQL, saatnya mempelajari alat big data seperti Hadoop dan Apache Spark. 

Kedua tools ini digunakan untuk mengelola dan memproses data dalam jumlah besar yang tidak bisa diproses oleh sistem tradisional.

Menguasai alat-alat ini akan membantumu memahami cara data besar disimpan, diproses, dan dianalisis secara efisien. 

Spark memungkinkan pemrosesan data secara cepat, sedangkan Hadoop memungkinkan penyimpanan data dalam skala besar.

Tools yang perlu dipelajari:

1. Hadoop untuk penyimpanan data besar.
2. Apache Spark untuk pemrosesan data cepat.
3. Kafka untuk streaming data.

3. Kenali dan Kuasai Tools ETL (Extract, Transform, Load)

Proses ETL adalah inti dari pekerjaan data engineering. Sebagai Junior Data Engineer, kamu harus memahami cara mengextract data dari berbagai sumber, mentransformasikan data ke dalam format yang diinginkan, dan memuatnya ke dalam data warehouse atau sistem penyimpanan.

Penguasaan alat seperti Talend, Apache Nifi, atau Informatica akan membantu kamu mengotomatisasi proses ini. 

Hal ini penting karena alur data yang efisien memastikan data yang digunakan oleh tim data scientist dan analis selalu akurat dan tepat waktu.

Tools yang perlu dipelajari:

1. Talend untuk ETL otomatis.
2. Apache Nifi untuk aliran data yang lebih fleksibel.
3. Informatica untuk integrasi data.

Baca juga: 10 Contoh Data Engineer Portfolio dan Cara Membuatnya

4. Pengolahan Data dengan Python

Di dunia data engineering, Python sangat berguna dalam mengelola dan memproses data. Dengan Python, kamu bisa bekerja dengan berbagai pustaka seperti Pandas dan NumPy untuk manipulasi data, serta PySpark untuk pemrosesan data besar.

Kemampuan ini akan memudahkanmu dalam membangun pipeline data yang efektif. Selain itu, dengan Python, kamu bisa mengotomatisasi banyak tugas pengolahan data, membuatnya lebih efisien dan mudah dipelihara.

Keterampilan yang perlu dikuasai:

1. Pandas dan NumPy untuk manipulasi data.
2. PySpark untuk pengolahan data besar dengan Python.
3. Membuat skrip untuk otomatisasi data.

5. Mempelajari Data Warehousing dan Pengelolaan Data

Sebagai Junior Data Engineer, kamu juga perlu memahami konsep data warehousing dan bagaimana menyimpan data secara efisien untuk analisis. 

Ini termasuk mempelajari bagaimana merancang, membangun, dan mengelola data warehouse yang besar dan dapat diakses oleh tim lain.

Mengetahui cara menggunakan Amazon Redshift, Google BigQuery, atau Snowflake untuk penyimpanan data akan memperluas kemampuanmu dalam pengelolaan data. 

Kamu harus memahami struktur penyimpanan data dan bagaimana memaksimalkan kinerja query.

Tools yang perlu dipelajari:

1. Amazon Redshift untuk data warehousing cloud.
2. Google BigQuery untuk analisis data besar.
3. Snowflake untuk penyimpanan data berbasis cloud.

6. Keterampilan dalam Pengujian dan Debugging Data

Penting untuk memahami bagaimana cara menguji dan mendebug alur data yang ada dalam pipeline. Ini memastikan bahwa data yang diproses tetap konsisten, akurat, dan bebas dari kesalahan. 

Untuk itu, kamu harus mempelajari teknik-teknik untuk melakukan pengujian pada kode dan data yang dikirimkan.

Pengujian unit untuk proses ETL, debugging untuk kesalahan aliran data, dan validasi data akan membantumu menjaga kualitas pipeline yang dibangun. 

Keterampilan ini juga penting untuk memperbaiki bug yang muncul saat aliran data sedang berjalan.

Keterampilan yang perlu dikuasai:

1. Pengujian unit untuk alur data.
2. Debugging alur data dan kode.
3. Validasi dan verifikasi data untuk akurasi.

7. Bangun Portofolio dengan Proyek Data Nyata

Setelah menguasai keterampilan dasar dan alat yang diperlukan, kamu harus membangun portofolio yang dapat menunjukkan kemampuanmu. 

Ambil proyek nyata seperti pengolahan data open-source atau magang di perusahaan yang menyediakan pengalaman langsung.

Portofolio ini sangat penting untuk menunjukkan keahlianmu kepada calon pemberi kerja. Menggunakan platform seperti GitHub untuk membagikan proyek-proyek ini juga bisa membantu meningkatkan peluang karirmu.

Cara membangun portofolio:

1. Ambil proyek open-source yang berhubungan dengan data engineering.
2. Gunakan GitHub untuk membagikan proyek dan dokumentasi.
3. Berpartisipasi dalam kompetisi data atau proyek komunitas.

Baca juga: One Hot Encoding adalah: Arti, Manfaat, dan Penerapannya

Tips untuk Menjadi Junior Data Engineer

Untuk menjadi Junior Data Engineer, kamu perlu menguasai keterampilan teknis yang kuat. Berikut adalah beberapa tips untuk memulai karir di dunia data engineering:

1. Pelajari Dasar-Dasar Pemrograman dan SQL

Menguasai bahasa pemrograman seperti Python atau Java dan SQL sangat penting dalam pengolahan dan pengelolaan data. 

Keterampilan ini membantu kamu bekerja dengan berbagai jenis database dan memproses data secara efisien. Dengan dasar ini, kamu akan siap untuk menangani data dalam berbagai format.

2. Fokus pada Tools Big Data

Mempelajari alat seperti Hadoop dan Apache Spark sangat membantu dalam mengelola data besar. 

Tools ini memungkinkan kamu untuk memproses data dalam jumlah besar yang tidak dapat ditangani oleh sistem tradisional. 

Penguasaan big data tools membuka peluang untuk bekerja dengan perusahaan yang memanfaatkan data berskala besar.

3. Bangun Portofolio dengan Proyek Praktis

Cobalah mengambil proyek open-source atau magang untuk memperkuat keterampilan praktismu. 

Memiliki portofolio yang berisi proyek nyata akan mempermudah kamu untuk diterima di dunia kerja. Ini menunjukkan kemampuanmu dalam menangani tantangan dunia nyata di data engineering.

Baca juga: Apa Itu DML? Pengertian, Perintah, dan Manfaat untuk Bisnis

Ingin Jadi Data Engineer Profesional?

Setelah mempelajari Roadmap Junior Data Engineer 2025, sekarang saatnya memanfaatkan pengetahuan ini untuk memulai karirmu sebagai Data Engineer yang handal!

Yuk, ikuti Bootcamp Data Engineering di dibimbing.id! Di sini, kamu akan mempelajari berbagai keterampilan penting dalam data engineering, seperti pemrograman Python, pengolahan data besar dengan Hadoop dan Spark, serta alat-alat penting lainnya.

Belajar langsung dari mentor berpengalaman dengan kurikulum aplikatif yang membantumu memahami cara mengelola dan memproses data secara profesional. 

Dengan lebih dari 840+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni 96%, peluang kariermu di dunia data semakin terbuka lebar!

Jadi, tunggu apa lagi? Hubungi di sini dan daftar sekarang di dibimbing.id untuk mulai perjalananmu menjadi Data Engineer profesional. #BimbingSampeJadi

Referensi

1. The Ultimate Data Engineering Roadmap: From Beginner to Expert [Buka]