Kursus AWS, Azure, dan GCP Terbaik untuk Calon Data Cloud Engineer

Jika Anda mencari kursus cloud data engineering, Anda mungkin kewalahan oleh banyaknya sumber dan bingung harus mempelajari yang mana, atau berapa banyak dari 3 penyedia besar itu. Jawaban yang sering disepakati komunitas adalah mulai dari satu dulu dan baru tambahkan cloud kedua saat pilihan pertama sudah terasa membosankan. Jika sekarang Anda bertanya, mana yang harus dipilih, berikut kerangka keputusan untuk Anda:

• Pelajari AWS terlebih dahulu jika Anda menginginkan jangkauan lowongan kerja terluas
• Pelajari GCP terlebih dahulu jika pekerjaan yang Anda incar banyak menggunakan BigQuery dan Dataflow
• Pelajari Azure terlebih dahulu jika perusahaan Anda sudah menjalankan SQL Server dan Power BI.

Daftar ini ditujukan bagi mereka yang beralih ke peran data cloud engineering: analis yang ingin mengelola pipeline, software engineer yang bergerak ke platform data, dan data engineer yang saat ini menjalankan Spark on-premise dan sekarang perlu Glue, Synapse, atau Dataflow. Saya memilih sumber-sumber ini berdasarkan apakah silabusnya selaras dengan cetak biru sertifikasi nyata (CLF-C02, AZ-900, DP-203, Google Professional Data Engineer), mencakup layanan data alih-alih hanya administrasi cloud umum, dan direkomendasikan oleh para praktisi.

Saya berasumsi Anda mengetahui sedikit Python dan SQL. Jika belum, kekurangan itu lebih penting daripada cloud mana yang Anda pilih. Sebelum memilih cloud, tutup celah itu dengan career track Associate Data Engineer in SQL dari DataCamp, yang membangun fondasi SQL dan ETL/ELT yang diasumsikan oleh setiap layanan managed-Spark.

Ringkasnya

1. DataCamp: Understanding Cloud Computing Course

Kursus Understanding Cloud Computing adalah titik awal yang tepat jika Anda belum pernah memiliki akun AWS, Azure, atau GCP dan ingin memiliki kosakata bersama sebelum mulai mengutak-atik konsol. Kursus ini bersifat konseptual, bukan hands-on, dan itu memang yang Anda butuhkan pada jam nol.

Materinya mencakup model layanan (IaaS, PaaS, SaaS), model penyebaran (publik, privat, hibrida), bagaimana perbedaan penyedia utama, serta letak tanggung jawab keamanan dan tata kelola antara Anda dan vendor. Karena netral terhadap penyedia, Anda akan bisa membaca tutorial AWS Glue dan tutorial Azure Data Factory dan melihat bahwa keduanya menyelesaikan masalah yang sama dengan istilah yang berbeda. #

Kursus berjalan di browser, jadi tidak ada penyiapan lokal dan tidak ada tagihan cloud saat Anda belajar. Paket personal biayanya sekitar $25 hingga $33 per bulan, ditagihkan tahunan, untuk akses tanpa batas ke semua kursus DataCamp yang tercantum di daftar ini.

• Tingkat: Pemula, tidak perlu akun cloud
• Format: Kursus interaktif, tanpa prasyarat coding
• Terbaik untuk: Analis dan pengalih karier yang membutuhkan konsep cloud sebelum konsol cloud

2. DataCamp: AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) Skill Track

Jika konsensus r/dataengineering mengarahkan Anda ke cloud Amazon, AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) adalah cara termurah untuk memasukkan lanskap layanan ke dalam kepala Anda dalam satu alur terstruktur. Track ini dibangun berdasarkan cetak biru ujian CLF-C02, bukan tur acak di konsol.

Anda akan mempelajari konsep cloud, layanan inti AWS (termasuk S3, EC2, dan IAM), keamanan dan model tanggung jawab bersama, serta sisi penagihan dan harga yang sering diabaikan pemula sampai mereka meninggalkan klaster EMR menyala sepanjang akhir pekan. Bagi data engineer, bab penagihan ini punya tempatnya: pengendalian biaya adalah bagian dari deskripsi pekerjaan, bukan renungan belakangan.

CLF-C02 adalah sertifikasi tingkat dasar, jadi ini tidak akan mengajarkan Anda cara menulis job Glue atau memodelkan skema Redshift. Perlakukan sebagai peta, lalu lanjutkan ke AWS Skill Builder Data Engineer path pada entri 6 untuk pekerjaan pipeline yang sebenarnya.

• Tingkat: Pemula, selaras dengan cetak biru ujian CLF-C02
• Format: Skill track, beberapa kursus interaktif
• Terbaik untuk: Pembelajar yang berkomitmen ke AWS terlebih dahulu karena luasnya pasar kerja

3. DataCamp: Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) Skill Track

Mulailah di sini alih-alih track AWS jika perusahaan Anda sudah menjalankan SQL Server, Power BI, dan Active Directory, yang merupakan kasus bagi banyak tim data perusahaan. AZ-900 adalah titik masuk yang dirancang Microsoft tepat untuk situasi ini.

Track Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) membahas konsep inti Azure, keluarga layanan utama, manajemen dan tata kelola, serta opsi harga dan dukungan. Di sini Anda akan mengenal Azure Blob Storage dan Data Lake Storage sebagai nama layanan, yang cukup menjadi konteks agar materi DP-203 terasa masuk akal, bukan membingungkan.

Satu catatan praktis soal biaya: pembelajaran adalah satu tagihan, sertifikat adalah tagihan lain. Ujian AZ-900 sendiri sekitar $99 hingga $120, tergantung wilayah, dan Anda tidak perlu mengikutinya untuk mendapatkan nilai dari track ini. Saya hanya akan membayar ujian jika lowongan pekerjaan atau proses promosi internal secara spesifik memintanya.

• Tingkat: Pemula, prasyarat minimal
• Format: Skill track yang dipetakan ke domain AZ-900
• Terbaik untuk: Profesional data di organisasi yang berat pada ekosistem Microsoft

4. John Savill's Technical Training (YouTube)

Playlist YouTube gratis Savill adalah alasan mengapa Anda tidak selalu harus membayar pelatihan fondasi Azure. Seri studi AZ-900 dan AZ-104 miliknya sering disebut sebagai titik awal gratis namun bagus.

Materi AZ-104 berfokus pada administrator, dan itulah intinya bagi data engineer: identitas, jaringan, akun penyimpanan, dan tata kelola adalah hal-hal yang akan Anda perdebatkan ketika pipeline Data Factory Anda tidak bisa mencapai private endpoint. Ia juga mengadakan sesi belajar live dan penjelasan di papan tulis yang sering lebih baik daripada banyak video berbayar.

Yang tidak akan Anda dapatkan di sini adalah pembelajaran interaktif atau desain pipeline. Tidak ada pemodelan dimensional Synapse, tidak ada pola muat inkremental, dan tidak ada dbt. Gunakan playlist untuk memperkuat lapisan infrastruktur, lalu habiskan waktu belajar Anda pada jalur DP-203.

• Tingkat: Pemula hingga menengah
• Format: Playlist YouTube gratis dan sesi belajar live
• Terbaik untuk: Pembelajar Azure tanpa anggaran yang butuh fondasi infrastruktur

5. DataCamp: Introduction to GCP Course

Pilih kursus Introduction to GCP dari DataCamp jika target pekerjaan Anda berat pada analitik, karena GCP secara konsisten dipuji di thread r/dataengineering untuk tooling datanya dan betapa sedikitnya seremoni yang dibutuhkan BigQuery dibandingkan menyiapkan klaster Redshift.

Kursus ini memperkenalkan lanskap layanan GCP, opsi penyimpanan dan komputasi, serta bagaimana BigQuery masuk dalam stack analitik. Alasan saya menaruhnya di atas materi vendor adalah urutan: lab Google Cloud Skills Boost mengasumsikan Anda sudah tahu apa itu project, service account, dan region, dan kursus ini memberikannya dalam beberapa sesi.

Keterbatasan jujurnya adalah kedalaman. Anda tidak akan keluar dari kursus pengantar mampu merancang pipeline streaming dengan Pub/Sub dan Dataflow, dan memang tidak seharusnya. Itulah tujuan entri berikutnya.

• Tingkat: Pemula
• Format: Kursus interaktif, berbasis browser
• Terbaik untuk: Analis dan engineer yang mengarah ke pekerjaan data berpusat pada BigQuery

6. DataCamp: Google Cloud Data Engineer Skill Track

Google Cloud Data Engineer di DataCamp adalah rute paling langsung di daftar ini dari \"Saya bisa sedikit SQL\" ke \"Saya bisa membangun pipeline di GCP,\" dan ini track yang akan saya sarankan untuk sebagian besar pengalih karier. Fokusnya tetap pada layanan data, bukan melantur ke administrasi cloud umum.

Fokusnya adalah sisi GCP untuk data engineer: penyimpanan, BigQuery, dan memindahkan data melalui pipeline, di wilayah yang sama dengan cakupan sertifikasi Google Professional Data Engineer: BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer, dan Dataproc. Mengerjakannya di browser berarti Anda tidak perlu repot dengan peringatan penagihan dan error IAM sambil juga belajar agregasi berjendela untuk pertama kalinya.

Satu hal yang perlu Anda tahu: Ini mengasumsikan Python dan SQL, dan jika Anda lemah pada salah satunya, Anda akan menghabiskan waktu mengatasi error sintaks alih-alih belajar desain pipeline. DataCamp juga menawarkan career track Associate Data Engineer in SQL untuk menutup celah itu sebelum masuk lebih dalam ke GCP.

• Tingkat: Menengah, mengasumsikan Python dan SQL
• Format: Skill track, beberapa kursus dan proyek interaktif
• Terbaik untuk: Calon data engineer yang telah memilih GCP dan ingin praktik, bukan slide

7. Adrian Cantrill's AWS Certified Solutions Architect Associate (SAA-C03)

Kursus SAA-C03 Cantrill terus muncul sebagai pilihan komunitas untuk fondasi AWS terbaik, dan reputasi itu diraih berkat kedalaman pada \"pipa\" alih-alih lebar pada layanan yang berkilau. 

Bagi data cloud engineer, nilainya terkonsentrasi pada bagian yang sering di-skip oleh kursus data lain: peran dan kebijakan IAM, jaringan VPC dan endpoint, kelas penyimpanan dan aturan lifecycle, serta enkripsi dengan KMS.

Ini kursus berbayar yang dijual langsung di situs Cantrill, dengan harga ditetapkan di sana dan bervariasi sesuai promosi, dan komitmennya panjang diukur dalam pekan, bukan malam. Ini juga bukan kursus data engineering, jadi perlakukan sebagai lapisan di bawah entri 11, bukan pengganti.

• Tingkat: Menengah, mengasumsikan latar belakang IT dasar
• Format: Kursus video berbayar dengan lab dan diagram arsitektur
• Terbaik untuk: Engineer yang ingin memahami mengapa pipeline AWS rusak, bukan hanya cara membangunnya

8. Google Cloud Skills Boost: Data Engineer Learning Path

Platform pelatihan resmi Google adalah tempat terbaik untuk praktik GCP hands-on tanpa perlu menyediakan apa pun sendiri, karena lab dalam Data Engineer Learning Path memberi Anda project sementara dengan API yang sudah diaktifkan. Beberapa kursus dan lab gratis.

Jalur data engineer mencakup BigQuery untuk warehousing dan analitik SQL, Dataflow untuk transformasi batch dan streaming, Pub/Sub untuk ingest peristiwa, Cloud Composer untuk orkestrasi berbasis Airflow, dan Dataproc untuk Spark terkelola. Daftar layanan itu pada dasarnya adalah cetak biru ujian Google Professional Data Engineer, jadi jalur ini juga cocok untuk persiapan sertifikasi.

Biaya bervariasi menurut rute. Lab dan quest gratis mencakup banyak hal, sementara versi yang di-host partner untuk track yang sama biasanya berada di kisaran langganan $39 hingga $79 per bulan, jadi periksa apakah jalur gratis sudah memenuhi kebutuhan Anda sebelum membayar dua kali untuk silabus yang sama.

• Tingkat: Menengah
• Format: Kursus vendor plus lab hands-on berdurasi, level gratis dan berbayar
• Terbaik untuk: Pembelajar GCP yang ingin praktik konsol tanpa akun penagihan pribadi

9. Grow Data Skills: Data Engineering Tracks for AWS, Azure, and GCP

Grow Data Skills menjalankan track mandiri terpisah per cloud, dan nilai jualnya adalah output portofolio, bukan jam ceramah. Bagi seseorang tanpa riwayat kerja cloud, proyek lebih penting daripada sertifikat.

Setiap track dimulai dengan dasar-dasar seperti pemodelan data, warehousing, dan perbedaan batch vs stream, lalu berlanjut ke modul cloud-spesifik untuk ingest, penyimpanan, transformasi, dan orkestrasi. Pekerjaan proyek adalah pembeda: pipeline ujung-ke-ujung dan arsitektur lakehouse yang bisa Anda taruh di repositori dan jelaskan saat wawancara.

Ini track berbayar dengan harga ditampilkan saat checkout dan bervariasi menurut wilayah dan promosi, serta mengasumsikan Python dan SQL dasar, plus sedikit familiaritas cloud. Jika Anda belum menuntaskan track pemula, selesaikan itu dulu, jika tidak Anda akan menghabiskan proyek menyalin perintah yang tidak Anda pahami.

• Tingkat: Menengah
• Format: Video mandiri plus proyek terarah, berbayar
• Terbaik untuk: Pengalih karier yang butuh tiga atau empat pipeline portofolio, bukan sertifikat lagi

10. Smart Data Learning: Data Engineering With Azure, AWS & GCP

Ini adalah program live virtual 14 minggu yang mencakup ketiga cloud dalam satu silabus, dan merupakan opsi yang patut dipertimbangkan jika video mandiri sudah dua kali gagal untuk Anda. Tenggat dan kohort cocok untuk sebagian orang, dan berpura-pura sebaliknya adalah saran yang buruk.

Strukturnya menjalankan konsep inti data engineering terlebih dahulu, lalu implementasi spesifik cloud: S3, Glue, Redshift, dan EMR di AWS; Data Lake, Data Factory, dan Synapse di Azure; BigQuery, Dataflow, dan Pub/Sub di GCP. Tugas dan lab berjalan bersamaan dengan sesi live, jadi ada pekerjaan terstruktur, bukan menonton pasif.

Pengalaman Python dan SQL sebelumnya direkomendasikan, dan sebenarnya diperlukan. Harganya berupa biaya program tetap yang tercantum di halaman kursus dan bervariasi menurut wilayah, yang kurang transparan dari yang saya harapkan; mintalah angkanya secara tertulis sebelum Anda berkomitmen 14 minggu.

• Tingkat: Menengah; pengalaman pemrograman, Python, dan SQL direkomendasikan
• Format: Kohort virtual live, 14 minggu, tugas dan lab
• Terbaik untuk: Pembelajar yang memerlukan jadwal pengajaran dan ingin ketiga cloud dalam satu lintasan

11. AWS Skill Builder: AWS Certified Data Engineer – Associate Learning Path

Jalur belajar di AWS Skill Builder ini adalah tujuan bagi pembelajar AWS setelah CLF-C02, karena ini satu-satunya sumber AWS dalam daftar ini yang dibangun khusus mengelilingi layanan data engineering, bukan arsitektur umum. Ini adalah platform pelatihan milik Amazon, jadi kontennya mengikuti panduan ujian terbaru.

Jalur ini berpusat pada layanan yang akan Anda jalankan di pekerjaan: AWS Glue untuk ETL, Lake Formation untuk data lake yang diatur, Amazon Redshift untuk warehousing, EMR untuk beban Spark dan Hadoop, dan Kinesis untuk ingest streaming. Harganya campuran, dengan porsi pelatihan digital yang gratis dan langganan Individual Skill Builder sekitar $29 per bulan atau $299 per tahun untuk lab dan materi persiapan ujian.

Lompatan kesulitan dari CLF-C02 itu nyata. Materi ini menargetkan kedalaman setara ujian dan mengasumsikan Anda sudah bisa menavigasi konsol, membaca kebijakan IAM, dan bernalar tentang penempatan VPC, jadi jangan mulai dari sini sebagai paparan pertama AWS Anda.

• Tingkat: Lanjutan; direkomendasikan setelah CLF-C02 dan sedikit pengalaman hands-on
• Format: Jalur belajar vendor, kursus gratis plus tingkat langganan berbayar
• Terbaik untuk: Engineer yang menargetkan ujian AWS Certified Data Engineer – Associate

12. Microsoft Learn: Azure Data Engineering (DP-203) Path

Kurikulum Azure data engineering tingkat lanjut gratis terbaik datang dari Microsoft sendiri, dan jalur DP-203 adalah yang harus dipelajari setelah konsep AZ-900 dikuasai. Semua modul Learn gratis untuk dibaca dan dikerjakan.

Cakupannya adalah stack data Azure yang sesungguhnya: Azure Data Lake Storage, Synapse Analytics untuk warehousing dan Spark pools, Data Factory untuk orkestrasi dan aktivitas salin, Stream Analytics untuk kueri streaming, dan Azure Databricks untuk transformasi berbasis notebook. Jika tim Anda melakukan standarisasi pada beban kerja Synapse era Fabric, inilah materi yang paling dekat dengan pekerjaan Anda sehari-hari.

Ada dua masalah jujur. Microsoft Learn berat pada bacaan dan bisa terasa seperti dokumentasi dengan bilah progres, jadi padukan dengan langganan Anda sendiri dan bangun sesuatu alih-alih hanya mengklik Next. Dan biaya ujian DP-203 sekitar $165, item paling mahal di daftar ini per jam belajar.

• Tingkat: Lanjutan; direkomendasikan setelah AZ-900 dan sedikit pengalaman hands-on
• Format: Modul mandiri gratis, ujian berbayar
• Terbaik untuk: Azure data engineer yang menginginkan cakupan akurat dari vendor tanpa biaya kursus

13. r/dataengineering cloud-choice threads

Sumber gratis paling berguna di daftar ini bukanlah kursus sama sekali: subreddit r/dataengineering. Thread seperti \"Which cloud provider is best to learn for someone just starting out in the Data Engineering field?\" dan \"Data engineering in GCP, Azure, or AWS is best to upskill and switch\" adalah tempat keputusan sebenarnya dibuat, dan para praktisi yang menjawab adalah orang-orang yang duduk di panel perekrutan.

Posisi yang berulang cukup konsisten untuk diringkas: AWS disebut sebagai investasi karier paling aman karena pangsa pasar, GCP direkomendasikan untuk beban kerja yang berat data dan ML berkat kekuatan BigQuery dan Dataflow, dan Azure menang ketika perusahaan berpusat pada Microsoft atau pasar lokalnya demikian. Saran berulang lainnya adalah pilih satu cloud, kuasai, lalu tambahkan cloud kedua.

Bacalah thread untuk detail regional yang tidak dimiliki silabus kursus mana pun. Apakah lowongan kerja di kota Anda menyebut Synapse atau Snowflake adalah pertanyaan yang hanya bisa dijawab praktisi lokal, dan itu harus mengesampingkan semua rekomendasi lain di sini.

• Tingkat: Semua
• Format: Diskusi komunitas gratis
• Terbaik untuk: Menentukan cloud mana yang akan dipilih sebelum mengeluarkan uang untuk pelatihan

Keterampilan yang Dibutuhkan Data Cloud Engineer

Seorang data cloud engineer merancang, membangun, dan menjalankan pipeline data di AWS, Azure, atau GCP, yang dalam praktiknya berarti job ETL dan ELT yang memasok data lake dan data warehouse, plus pengamanan dan pengendalian biaya di sekitarnya. Pekerjaan ini berada di antara software engineering dan analitik, dan daftar keterampilannya mencerminkan hal itu.

• Pemrograman dan query: Python dan SQL, tidak bisa ditawar
• Object storage: Amazon S3, Azure Blob dan Data Lake Storage, atau Google Cloud Storage
• Warehouse dan mesin analitik: Redshift, BigQuery, atau Synapse, serta Snowflake ketika lingkungan multi-cloud
• Orkestrasi: Airflow, plus penjadwal native (AWS Step Functions, pipeline Azure Data Factory, Cloud Composer)
• Streaming: Kinesis, Azure Event Hubs, atau Pub/Sub, dan Kafka ketika tim menjalankan brokernya sendiri
• Infrastruktur sebagai kode: Terraform, CloudFormation, atau Bicep
• Dasar operasi: Linux, jaringan, Git, dan nyaman di shell

Untuk materi setingkat sertifikasi di bagian bawah daftar ini, harapkan 6 hingga 12 bulan pengalaman cloud hands-on sebagai baseline. Jalur DP-203 dan AWS Data Engineer tidak akan ramah sebelum itu.

Jalur Belajar yang Disarankan

Inilah urutan yang akan saya ikuti jika saya memulai sebagai analis hari ini dan ingin sudah wawancara untuk peran cloud data engineering dalam satu tahun.

Tahap 1: Kuasai kosakata dan pilih satu cloud

Tuntaskan Understanding Cloud Computing, lalu baca beberapa thread pilihan cloud di r/dataengineering sambil membuka daftar lowongan lokal Anda. Komit ke satu penyedia sebelum membeli yang lain.

Tahap 2: Pelajari fondasi satu penyedia dengan benar

Ambil track AWS Cloud Practitioner (CLF-C02), track Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900), atau Introduction to GCP ditambah beberapa kursus pertama dari track Google Cloud Data Engineer, tergantung tahap 1. Jika Anda memilih Azure, benar-benar tanpa anggaran, dan tidak butuh konten interaktif, playlist AZ-900 dan AZ-104 John Savill mencakup hal yang sama secara gratis.

Tahap 3: Dalami layanan data cloud tersebut

Di sinilah Anda menjadi layak kerja.

• Pembelajar GCP harus menuntaskan track Google Cloud Data Engineer lalu menjalankan lab gratis BigQuery, Dataflow, dan Pub/Sub di Google Cloud Skills Boost.
• Pembelajar AWS lanjut ke Skill Builder Data Engineer path untuk Glue, Lake Formation, Redshift, dan Kinesis.
• Pembelajar Azure lanjut ke jalur Microsoft Learn DP-203 gratis untuk Data Lake Storage, Synapse, dan Data Factory.

Tahap 4: Bangun proyek dan perkuat lapisan infrastruktur

Kirim dua atau tiga pipeline ujung-ke-ujung yang bisa Anda jelaskan, baik melalui modul proyek Grow Data Skills atau mandiri dengan Terraform dan Airflow. Secara paralel, kursus SAA-C03 Cantrill mengisi celah IAM, VPC, dan enkripsi yang tertinggal oleh kursus khusus data. Jika tenggat adalah masalah nyata Anda alih-alih konten, tukar tahap ini dengan kohort Smart Data Learning selama 14 minggu.

Pikiran Akhir

Bagi kebanyakan orang yang membaca ini, urutannya adalah Understanding Cloud Computing, diikuti track fondasi dari satu penyedia, lalu jalur layanan data untuk penyedia tersebut. Dua minggu belajar konsep menghemat sebulan kebingungan kemudian, dan memilih satu cloud lebih baik daripada mencicipi tiga.

Satu hal yang perlu diketahui: Biaya ujian bisa berubah, dan $99 hingga $120 untuk AZ-900, $165 untuk DP-203, dan $299 per tahun untuk AWS Skill Builder adalah angka pada saat penulisan, bukan jaminan.

Peringatan penting lainnya adalah yang tidak ingin diucapkan siapa pun yang menjual kursus. Tidak satu pun sumber ini akan membuat Anda langsung diterima kerja; yang membuat Anda dipanggil wawancara adalah dua atau tiga pipeline yang Anda bangun, pernah rusak, dan bisa Anda jelaskan, idealnya dengan Terraform di repositori. Sertifikat membuka panggilan penyaringan; proyek yang memenangkannya.