Sertifikasi AWS untuk Data Engineer di 2026: Panduan Lengkap

Sertifikasi Paling Relevan untuk Data Engineer

Sekarang setelah Anda tahu apa itu sertifikasi AWS, mari lihat yang paling penting bagi data engineer. Masing-masing berfokus pada keterampilan untuk merancang, membangun, dan mengelola sistem data berbasis cloud, dan saya akan membantu Anda memilih jalur yang tepat berdasarkan pengalaman Anda.

Sertifikasi data engineer AWS. Gambar oleh Penulis. 

AWS Certified Data Engineer (Tingkat Associate)

Sertifikasi AWS Certified Data Engineer ditujukan bagi mereka yang ingin membangun dan mengelola data pipeline di AWS. Fokusnya pada memindahkan data ke AWS, memprosesnya menggunakan alur kerja ETL, dan menyimpannya di layanan serta format yang tepat untuk analisis dan penggunaan jangka panjang.

Anda akan bekerja dengan alat seperti AWS Glue dan SQL untuk membersihkan, mentransformasi, dan memindahkan data. Anda juga akan mempelajari cara menyimpan data tersebut di Amazon S3, memilih antara berbagai format file berdasarkan biaya dan kinerja, serta bekerja dengan basis data seperti Redshift dan DynamoDB, sesuai kasus penggunaan Anda.

Selain pemrosesan dan penyimpanan, sertifikasi ini juga mencakup cara mengorganisasi data agar mudah ditemukan dan dipelihara di berbagai proyek. Di sisi keamanan, Anda akan mempelajari cara mengelola akses menggunakan IAM, mengamankan koneksi jaringan, dan melindungi basis data mengikuti praktik terbaik AWS.

Sertifikasi ini ideal jika Anda ingin berspesialisasi dalam alur kerja data yang mengutamakan cloud dan memahami cara merancang sistem yang andal dan aman di AWS.

AWS Certified Solutions Architect (Tingkat Associate)

Sertifikasi AWS Certified Solutions Architect berfokus pada perancangan solusi cloud, termasuk arsitektur data. Ini adalah pilihan kuat bagi data engineer yang ingin mempelajari cara membangun sistem yang aman, andal, dan dapat diskalakan di AWS.

Anda akan mendapat pengalaman langsung dengan layanan inti seperti EC2 untuk komputasi, S3 untuk penyimpanan, dan AWS IAM untuk mengelola akses dan keamanan. Ini semua adalah bagian penting dalam menyiapkan dan menjalankan data pipeline berbasis cloud.

AWS Certified Developer (Tingkat Associate)

Meskipun AWS Certified Developer ditujukan untuk pengembang, sertifikasi ini juga bermanfaat bagi data engineer yang bekerja pada data pipeline yang melibatkan integrasi aplikasi.

Anda akan mempelajari cara:

• Membangun dan menerapkan aplikasi serverless menggunakan alat seperti AWS Lambda, Amazon SQS, dan API Gateway
• Mengikuti praktik terbaik keamanan AWS dengan layanan seperti IAM (untuk kontrol akses), KMS (untuk manajemen kunci), dan MFA (untuk autentikasi multi-faktor)

AWS Certified Machine Learning (Tingkat Specialty)

AWS Certified Machine Learning bermanfaat jika Anda bekerja dengan model machine learning atau berkolaborasi dengan tim data science. Sertifikasi ini berfokus pada tahap awal pipeline machine learning — bagian di mana data engineer berperan penting. Di sini Anda akan mempelajari cara:

• Mempersiapkan data untuk ML, termasuk membersihkan dan mentransformasi dataset serta membuat fitur untuk pelatihan.
• Menggunakan alat inti AWS seperti Amazon Kinesis untuk mengumpulkan data streaming dan Amazon SageMaker untuk melatih dan menerapkan model.

Format dan Persyaratan Ujian

Setelah Anda siap, saatnya mengikuti ujian. Ujian AWS memvalidasi bagaimana Anda menerapkan pengetahuan dalam situasi nyata. Ujian ini menguji kemampuan Anda membuat keputusan dan memecahkan masalah menggunakan layanan AWS.

Prasyarat dan pengalaman yang direkomendasikan

Anda tidak memerlukan kualifikasi resmi untuk mengikuti ujian — siapa pun bisa mencobanya. Namun AWS merekomendasikan beberapa hal agar Anda lebih siap:

• Pengalaman langsung (hands-on): Idealnya, Anda sudah menghabiskan setidaknya satu tahun bekerja dengan AWS pada proyek nyata. Mungkin Anda telah membantu membangun sistem yang andal dan dapat diskalakan atau mendukung tim yang melakukannya.
• Pengetahuan layanan inti AWS: Anda sebaiknya mengetahui dasar-dasar layanan terkait komputasi, penyimpanan, jaringan, dan basis data — cukup untuk memahami fungsi masing-masing dan kapan menggunakannya.
• Pemahaman arsitektural dasar: Akan membantu jika Anda dapat menganalisis masalah, memahami kebutuhan teknis, dan menentukan layanan AWS yang paling sesuai.

Detail ujian

Berikut yang dapat Anda harapkan pada hari ujian untuk sebagian besar sertifikasi:

Total biaya untuk mengikuti ujian tingkat Associate AWS adalah $150, dan $300 untuk tingkat Specialty (dapat berubah seiring waktu, jadi periksa harga ujian untuk detail lebih lanjut). 

Saat Anda siap memesan ujian, buka aws.training, masuk, dan buka bagian Certification. Dari sana, Anda dapat menjadwalkan ujian melalui Pearson VUE atau PSI. 

Topik Kunci untuk Dipelajari

Setiap sertifikasi AWS mencakup berbagai konsep, tetapi beberapa topik lebih sering muncul dan layak mendapat waktu belajar ekstra. Mari lihat apa saja: 

Layanan inti AWS

Berikut beberapa layanan inti yang perlu Anda pahami untuk sebagian besar sertifikasi AWS dan untuk bekerja dengan sistem nyata di cloud. Layanan ini menjadi fondasi untuk membangun dan memantau infrastruktur data:

• Amazon S3 (penyimpanan objek yang dapat diskalakan): Menyimpan data seperti file, log, atau cadangan, dan mengaksesnya secara andal dalam skala apa pun. Anda akan melihatnya digunakan di data lake, pipeline, dan sebagai landing zone untuk data mentah atau terproses.
• Amazon EC2 (server virtual): Menjalankan workload komputasi sesuai permintaan. Anda dapat menyesuaikan ukuran instance berdasarkan kebutuhan kinerja, sehingga ideal untuk pemrosesan yang dapat diskalakan.
• AWS Lambda (komputasi tanpa server): Menjalankan kode tanpa mengelola server. Lambda bersifat event-driven, sehingga cocok untuk otomasi ringan dan merespons pemicu di dalam pipeline.
• Identity and Access Management: Menentukan siapa yang dapat mengakses apa di lingkungan AWS Anda. Dengan cara ini, Anda dapat mengamankan infrastruktur dan memastikan hanya orang atau layanan yang tepat yang dapat berinteraksi dengan sumber daya Anda.
• Amazon CloudWatch (pemantauan dan observabilitas): Melacak kinerja, menetapkan peringatan, dan memungkinkan Anda melihat log dari layanan AWS. Dengan demikian, Anda dapat mendeteksi masalah dan menjaga sistem tetap berjalan lancar.

Layanan data

Berikut beberapa layanan AWS kunci yang digunakan dalam data pipeline modern. Anda perlu mengetahui fungsi masing-masing dan bagaimana mereka bekerja sama untuk mengumpulkan dan menganalisis data: 

• Amazon Redshift: Data warehouse terkelola yang menjalankan kueri cepat dan kompleks pada dataset besar. 
• Kinesis: Mengumpulkan dan memproses data streaming secara real time, ideal untuk kasus penggunaan seperti dasbor langsung dan deteksi penipuan.
• AWS Glue: Mentransformasi dan memindahkan data tanpa mengelola infrastruktur. Dengan demikian, kita dapat menyiapkan data untuk pipeline analitik dan machine learning.
• Amazon EMR: Menjalankan workload big data menggunakan alat seperti Apache Spark, Hive, atau Hadoop. Ini mempermudah penskalaan dan pengelolaan klaster.
• Athena: Menjalankan kueri SQL langsung pada data yang disimpan di S3. Layanan ini bersifat serverless, jadi tidak ada setup, sangat membantu untuk wawasan cepat atau analisis ad-hoc tanpa ETL yang kompleks.

Konsep data lake dan ETL

Data lake adalah tempat terpusat untuk menyimpan sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur. Di AWS, layanan seperti S3, Lake Formation, dan Glue memudahkan membangun dan mengelola data lake yang mendukung analitik dan machine learning dalam skala besar.

Kita harus menggunakan pipeline ETL untuk membawa data ke dalam lake (singkatan dari Extract, Transform, dan Load). Pipeline ini:

• Extract data dari berbagai sumber
• Transform data menjadi format yang dapat digunakan
• Load ke data lake atau data warehouse Anda

AWS Glue mempermudah pembangunan dan pengelolaan alur kerja ini. Karena bersifat serverless, kita tidak perlu menangani infrastruktur, dan Glue mendukung orkestrasi, yang mengotomatisasi dan menskalakan perpindahan data end-to-end.

Keamanan dan kepatuhan

Keamanan adalah bagian penting saat bekerja dengan AWS, terutama ketika menangani data sensitif atau berskala besar. Berikut area kunci untuk difokuskan saat belajar atau merancang sistem yang aman:

• Enkripsi dengan KMS: AWS Key Management Service (KMS) memungkinkan kita membuat dan mengelola kunci enkripsi. Ini melindungi data mulai dari kunci API hingga file yang disimpan, baik saat tidak aktif maupun saat transit.
• Kontrol akses dengan IAM: IAM menentukan siapa yang bisa melakukan apa. Alih-alih kredensial jangka panjang, peran IAM memberikan akses sementara, yang lebih aman. Namun, kita harus rutin meninjau izin untuk mengikuti prinsip least privilege.
• Multi-factor authentication (MFA): Menambahkan MFA adalah cara sederhana untuk melindungi akun berisiko tinggi dan mencegah akses tidak sah.
• Pemantauan dan kepatuhan: Kita menggunakan alat seperti CloudTrail dan CloudWatch untuk melacak perubahan dan mendeteksi perilaku tidak biasa. Alat ini membantu kita mematuhi standar internal dan industri.

Strategi Persiapan

Setelah membaca sejauh ini, Anda mungkin merasa banyak yang harus dipelajari. Namun dengan pendekatan yang tepat, semuanya dapat dikelola. Jadi, saya membagi proses persiapan menjadi tiga area utama agar Anda dapat mengambil pendekatan yang terstruktur.

Materi belajar dan kursus

Mulailah dengan sumber daya AWS karena mereka menyediakan lebih dari 600 kursus digital gratis dan panduan ujian resmi untuk setiap sertifikasi. Ini adalah cara yang tepat untuk memahami topik ujian dan konsep kunci yang akan diuji.

Selain itu, Anda juga dapat mengeksplor DataCamp, yang menawarkan kursus ramah pemula seperti AWS Concepts dan AWS Cloud Technology and Services Concepts untuk membantu Anda membangun fondasi yang kuat.

Saya menyarankan memadukan konten resmi dan pihak ketiga untuk mendapat pandangan yang lebih menyeluruh, karena ini akan membantu Anda menemukan gaya belajar yang lebih selaras.

Latihan langsung (hands-on)

Latihan langsung membantu membangun kepercayaan. AWS menawarkan Free Tier yang memberi Anda akses ke banyak layanan tanpa biaya sehingga Anda bisa mencoba di lingkungan nyata. Anda dapat menggunakannya untuk membangun proyek kecil yang menerapkan pembelajaran Anda. Misalnya:

• Menyiapkan situs web statis menggunakan S3 dan CloudFront
• Membuat data pipeline dasar menggunakan S3, Glue, dan Redshift
• Memicu fungsi serverless dengan Lambda dan CloudWatch

Latihan praktis ini membantu memperkuat apa yang telah kita pelajari dan mempersiapkan kita untuk skenario nyata yang mungkin muncul di ujian dan di pekerjaan.

Ujian latihan dan mock test

Setelah Anda menyelesaikan materi belajar dan memperoleh pengalaman langsung, tes latihan adalah langkah berikutnya. Tes ini menguji pengetahuan Anda dan membuat Anda nyaman dengan format ujian.

Berikut titik awalnya:

• Ujian latihan resmi AWS: Meniru format dan tingkat kesulitan tes sesungguhnya, sehingga kita tahu apa yang diharapkan.
• Bonus persiapan: Latihan menjawab 50 pertanyaan wawancara AWS untuk mempertajam cara berpikir dan membiasakan diri menjelaskan pengetahuan Anda.

Dampak Karier dan Langkah Berikutnya

Setelah Anda lulus ujian, nilai nyata mulai terlihat pada apa yang Anda ketahui dan apa yang dapat dibuka untuk karier Anda. 

Bagaimana sertifikasi menambah nilai

Pemberi kerja sering mencari sertifikasi AWS sebagai bukti bahwa Anda memahami alat cloud dan dapat menerapkannya dalam skenario nyata. Ini juga dapat membuka penawaran yang lebih baik dan lebih banyak kesempatan untuk berkembang.

Di luar lamaran kerja, sertifikasi membangun kredibilitas. Ini menunjukkan bahwa Anda serius dengan keterampilan Anda dan membantu Anda dikenal di komunitas data engineering yang lebih luas.

Jika Anda ingin melangkah lebih jauh, Sertifikasi karier Data Engineer dari DataCamp adalah opsi kuat lain. Dirancang untuk menguji keterampilan dunia nyata dan memberi Anda kredensial yang dipercaya oleh manajer perekrutan.

Pendidikan berkelanjutan dan peran lanjutan

Setelah Anda memperoleh kualifikasi AWS, Anda dapat menargetkan peran lanjutan lainnya, seperti solutions architect, data scientist, atau machine learning specialist.

Jika itu langkah Anda berikutnya, jalur pembelajaran DataCamp dapat membantu Anda berkembang ke arah yang tepat. Jalur seperti Data Scientist atau Machine Learning Scientist akan memeberi Anda keterampilan dan struktur untuk mengambil peran yang lebih teknis dan berdampak tinggi.

Dan karena sertifikasi AWS perlu diperbarui setiap beberapa tahun, ada baiknya menjaga pengetahuan Anda tetap segar. DataCamp juga menawarkan dukungan sertifikasi berkelanjutan untuk membantu Anda tetap mutakhir seiring perkembangan alat dan praktik terbaik.

Pemikiran Akhir

Sertifikasi AWS untuk data engineer adalah langkah cerdas menuju peningkatan keterampilan dan pertumbuhan karier. Mulailah dengan memahami sertifikasi yang sesuai dengan pengalaman Anda, susun rencana belajar, dan praktik langsung menggunakan Free Tier AWS.

Tetapkan tujuan, tetap konsisten, dan manfaatkan apa yang Anda bangun sepanjang jalan — semua itu bermuara pada sertifikasi yang membuktikan Anda mampu mengerjakan pekerjaannya.

Dan jika Anda ingin terus belajar, berikut beberapa sumber bagus dari DataCamp untuk mendukung perjalanan Anda:

• AWS Cloud Technology and Services – pengantar yang solid untuk alat dan konsep inti AWS.
• AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) – jalur dasar untuk mempersiapkan ujian resmi AWS.
• Data Engineer in Python – jalur karier yang berfokus pada pembangunan pipeline, bekerja dengan big data, dan menggunakan alat cloud.
• Associate Data Engineer in SQL – sempurna untuk memperkuat keterampilan SQL Anda dalam skenario nyata.
• Professional Data Engineer in Python – jalur tingkat lanjut untuk memperdalam keterampilan dan menghadapi tantangan data yang lebih kompleks.