✨PROMO SPESIAL 11.11!✨
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 170K!
0 Hari 4 Jam 26 Menit 48 Detik

Buat Proyek Open Source untuk Portofolio Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 21-Juli-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-kamis-04-2024-07-19-203452_x_Thumbnail800.jpg

Data Engineer merupakan salah satu profesi di bidang data yang memiliki fokus dan tanggung jawab untuk membangun, mengelola, dan mengoptimalkan infrastruktur data. Namun, banyak para pemula yang ingin memulai karir sebagai Data Engineer kesulitan untuk membangun portofolio yang berkualitas dan sesuai kebutuhan industri.


Nah, membangun portofolio dengan proyek open source dapat menjadi solusi alternatif sekaligus cara yang efektif untuk menunjukkan keterampilan praktis dan mendapatkan pengakuan di industri. Proyek open source memungkinkan data engineer untuk memperlihatkan kemampuan mereka dalam menghadapi tantangan dunia nyata dan berkolaborasi dengan profesional lainnya.


Penasaran bagaimana caranya membuat proyek open source untuk mengembangkan portofolio Data Engineer? Yuk, kupas langkah-langkahnya berikut ini!


1. Mengapa Proyek Open Source Penting untuk Data Engineer

Berpartisipasi dalam proyek open source memberikan beragam manfaat, baik untuk pemula, bahkan para profesional sekalipun. Salah satunya adalah peningkatan keterampilan teknis seperti pemrograman, manajemen database, dan penggunaan alat-alat big data.


Selain itu, keterampilan non-teknis seperti kolaborasi, komunikasi, dan pemecahan masalah juga diasah. Berkontribusi pada proyek open source dapat meningkatkan visibilitas profesional kamu dan membuka peluang karir melalui jaringan yang terbentuk dalam komunitas.

  • Pengembangan Keterampilan Teknis dan Non-Teknis 

    Dengan terlibat dalam proyek open source, kamu akan terus mengasah kemampuan teknis seperti coding, manajemen database, dan penggunaan teknologi terbaru. Di sisi lain, kemampuan non-teknis seperti kolaborasi tim, komunikasi yang efektif, dan manajemen proyek juga akan terasah.

  • Peningkatan Visibilitas di Komunitas Profesional 

    Setiap kontribusi kamu akan dilihat oleh komunitas global yang berpotensi membuka peluang karir dan jaringan profesional baru. Proyek open source seringkali dijadikan referensi oleh recruiter untuk menilai kemampuan dan keaktifan seorang profesional.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


2. Langkah-langkah Memulai Proyek Open Source

Memulai langkah untuk membuat proyek open source juga menjadi tahap yang penting untuk diperhatikan, karena akan bisa mempengaruhi hasil portofolio yang kamu buat. Oleh sebab itu, kamu harus menerapkan langkah-langkah yang tepat agar portofolio yang kamu hasilkan berkualitas dan sesuai dengan kebutuhan industri. Berikut adalah langkah-langkah yang dapat diterapkan:

  • Menentukan Bidang atau Masalah yang Ingin Diselesaikan 

    Identifikasi bidang yang kamu minati atau masalah spesifik yang ingin kamu selesaikan. Ini bisa berupa optimasi data pipeline, pembuatan alat visualisasi data, atau pengembangan algoritma analisis data.

  • Memilih Teknologi dan Alat yang Tepat

    Pilih bahasa pemrograman, framework, atau alat yang kamu kuasai atau ingin pelajari. Misalnya, Python untuk scripting, Apache Kafka untuk data streaming, atau Tableau untuk visualisasi data.

  • Membuat Rencana Proyek yang Jelas

    Rencanakan fitur-fitur utama, tujuan jangka pendek dan panjang, serta milestone proyek kamu. Buat dokumentasi yang jelas dan mudah diikuti oleh kontributor lain.


3. Contoh Proyek Open Source untuk Data Engineer

Ada berbagai macam proyek open source yang dapat kamu jadikan sebagai portofolio untuk memulai karir sebagai seorang data engineer. Berikut adalah beberapa contoh proyek yang dapat dikembangkan:

  • Proyek ETL (Extract, Transform, Load) 

    Bangun sebuah sistem yang dapat mengumpulkan data dari berbagai sumber, memprosesnya, dan menyimpannya dalam bentuk yang siap digunakan. Contohnya, kamu bisa membuat pipeline ETL menggunakan Apache Airflow.

  • Data Pipeline 

    Kembangkan pipeline yang dapat mengotomatisasi aliran data dari satu tahap ke tahap berikutnya dengan efisien. Misalnya, pipeline untuk membersihkan dan menggabungkan data dari berbagai sumber menggunakan Apache NiFi.


  • Data Visualization dan Dashboard 

    Buat alat visualisasi data atau dashboard yang membantu pengguna untuk memahami data secara intuitif dan interaktif. Gunakan tools seperti D3.js atau Plotly untuk membuat visualisasi interaktif.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


4. Tips Berkontribusi pada Proyek Open Source

Menemukan proyek open source yang sesuai dengan minat dan keterampilan kamu adalah langkah pertama yang penting. Platform seperti GitHub atau GitLab adalah tempat yang baik untuk memulai pencarian kamu, dengan menggunakan tag seperti "good first issue" atau "help wanted" untuk menemukan tugas yang dapat diakses oleh pemula. Setelah menemukan proyek yang cocok, berkomunikasilah dengan komunitas dan maintainer proyek tersebut. 


Tak hanya itu, kamu juga perlu untuk aktif dalam diskusi, ajukan pertanyaan, dan minta umpan balik untuk memahami kebutuhan proyek dan stkamur yang diharapkan. Saat mengirimkan pull request, pastikan kamu telah mengikuti panduan kontribusi dan dokumentasi proyek. Buat perubahan yang berkualitas dan deskripsikan secara jelas dalam pull request kamu. Menggunakan template pull request yang disediakan oleh maintainer sering kali membantu memastikan kontribusi kamu sesuai dengan harapan.


Kamu tertarik untuk mengembangkan portofolio Data Engineer yang lebih berkualitas? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 


Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO yakni Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!


Penulis: Lisya Zuliasyari

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login