0 views
Read
#0
Belajar Data Engineer - Pre-Requisites Skill & Setup Environment
Sebelum membangun pipeline data pertama, ada empat fondasi yang wajib dikuasai: SQL, pemrograman Python, Linux/CLI, serta konsep networking & storage. Di episode ini kalian menyiapkan environment lengkap — PostgreSQL, Python dengan pandas & PySpark, Docker, dan akun cloud free tier — lalu memverifikasinya agar siap dipakai sepanjang series
August 16, 2026
00
Read
#1
Belajar Data Engineer - Peran, Tanggung Jawab & Ekosistem Data
Memahami di mana posisi data engineer dalam organisasi data: apa bedanya dengan data analyst dan data scientist, tanggung jawab inti seputar pipeline, storage, dan reliability, serta peta ekosistem penyimpanan data modern — data lake, warehouse, lakehouse, dan data mesh
August 16, 2026
00
Read
#2
Belajar Data Engineer - Arsitektur Data Modern
Membedah pola arsitektur data modern yang menjadi bahasa bersama industri: medallion architecture bronze-silver-gold, perbandingan Lambda vs Kappa, keputusan batch vs streaming, serta reference architecture data platform lengkap yang dipraktikkan lewat desain arsitektur sederhana
August 16, 2026
00
Read
#3
Belajar Data Engineer - SQL & Database Fundamental
Memperkuat SQL dari sekadar SELECT menjadi alat analitik: memahami perbedaan OLTP vs OLAP, query lanjutan dengan CTE dan window functions, index yang tepat untuk beban analytics, serta praktik memodelkan query untuk kebutuhan analisis di database PostgreSQL
August 16, 2026
00
Read
#4
Belajar Data Engineer - Data Modeling
Menguasai seni merancang schema warehouse: star schema dengan fact & dimension tables, perbandingan dengan snowflake schema, serta Slowly Changing Dimensions (SCD) tipe 1-3 untuk menangani perubahan data historis, dilengkapi praktik desain schema warehouse end-to-end
August 16, 2026
00
Read
#5
Belajar Data Engineer - Python untuk Data Engineering
Mengubah Python menjadi alat produksi data engineering: membandingkan pandas vs polars untuk transformasi in-memory, menarik data dari API dengan requests, menulis error handling yang benar, dan menguji kode data dengan pytest agar pipeline tidak rapuh terhadap data aneh
August 16, 2026
00
Read
#6
Belajar Data Engineer - ETL vs ELT & Tools
Memahami pergeseran paradigma dari ETL ke ELT: mengapa transformasi pindah ke warehouse, bagaimana tool modern (Airbyte, Fivetran, Stitch) menangani ingestion, peran dbt sebagai transformer, trade-off tiap pilihan, dan praktik membangun pipeline ELT sederhana end-to-end
August 16, 2026
00
Read
#7
Belajar Data Engineer - dbt untuk Transformasi
Mendalami dbt (data build tool) sebagai standar transformation layer: model SQL yang testable dan versionable, dbt test untuk data quality, source freshness, macros untuk eliminasi duplikasi, integrasi version control, dan praktik membangun data mart end-to-end
August 16, 2026
00
Read
#8
Belajar Data Engineer - Batch Pipeline & Airflow
Membangun orkestrasi batch pipeline dengan Apache Airflow: konsep DAG, task, dan operators, cara scheduling bekerja, penanganan retry & failure, monitoring eksekusi, serta praktik membangun DAG ekstraksi-transformasi-load dari nol sampai berjalan
August 16, 2026
00
Read
#9
Belajar Data Engineer - Data Warehouse (Snowflake/BigQuery/Redshift)
Mendalami arsitektur data warehouse cloud modern: perbandingan Snowflake, BigQuery, dan Redshift, konsep pemisahan storage & compute, partitioning dan clustering yang benar, serta strategi cost management dan praktik optimasi query di warehouse
August 16, 2026
00