✨PROMO SPESIAL 11.11!
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 170K!
0 Hari 1 Jam 8 Menit 55 Detik

Ide Portfolio Data Engineer dengan Teknologi Cloud

Belajar Data Science di Rumah 05-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-kamis-04-2024-10-04-203310_x_Thumbnail800.jpg

Menjadi Data Engineer yang “bersinar” bisa dimulai dengan membangun portfolio data yang bisa menunjukkan skill yang dimiliki, baik itu hard skill maupun soft skill. Untuk membuat portfolio yang menonjol, Data Engineer harus update dengan kasus dan juga teknologi terbaru. Misalnya saja teknologi cloud yang semakin menjadi standar dalam pengelolaan big data. 


Data Engineer bisa memfokuskan portfolio pada cara penggunaan fitur cloud untuk mengelola big data, meningkatkan skalabilitas, mengoptimalkan biaya, serta memastikan keamanan data.


Dengan begitu, mereka bisa menunjukkan kemampuan untuk menangani infrastruktur data yang efisien dan scalable dalam lingkungan cloud. Dalam artikel ini, kita akan melihat beberapa contoh ide portfolio Data Engineer yang memanfaatkan teknologi cloud. Yuk, simak pembahasannya!


1. Pipeline ETL di Cloud dengan AWS Glue dan Amazon Redshift


Project ini dapat digunakan untuk menunjukkan kemampuan Data Engineer dalam membangun pipeline ETL (Extract, Transform, Load) dengan menggunakan layanan cloud dari AWS. AWS Glue adalah layanan ETL yang sepenuhnya terkelola, sementara Amazon Redshift adalah layanan data warehouse yang memungkinkan analisis data dalam skala besar.


Dalam project ini, Data Engineer bisa menampilkan bagaimana mereka menggunakan AWS Glue untuk mengekstrak data dari sumber seperti Amazon S3, mentransformasikan data sesuai kebutuhan bisnis, dan memuatnya ke Amazon Redshift untuk dianalisis lebih lanjut. 


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Real-Time Data Streaming dengan Google Cloud Pub/Sub dan Dataflow


Dalam dunia yang serba cepat, data real-time semakin sering digunakan. Project yang memanfaatkan Google Cloud Pub/Sub dan Google Cloud Dataflow ini dapat menampilkan kemampuan Data Engineer dalam menangani data streaming. Pub/Sub berfungsi sebagai platform messaging yang scalable untuk memproses data streaming, sedangkan Dataflow akan membuat pemrosesan data secara real-time dengan pipeline dapat terkelola secara penuh.


Data Engineer dapat membuat project yang menggunakan data real-time dari sumber seperti aplikasi IoT atau perangkat sensor, kemudian memprosesnya dengan Dataflow, dan menyimpannya di BigQuery atau Cloud Storage untuk analisis. Project ini dapat menonjolkan skill mereka dalam menangani data streaming, dimana kemampuan ini sangat dibutuhkan untuk berbagai aplikasi modern seperti pemantauan sistem atau rekomendasi secara real time.


3. Data Warehouse Skalable dengan Snowflake dan AWS


Dalam project ini, Data Engineer bisa menunjukkan skill saat menggunakan Snowflake, yaitu platform data warehouse yang berjalan di cloud dan terintegrasi dengan layanan AWS seperti S3. Snowflake ini menawarkan kemampuan untuk menskalakan komputasi dan penyimpanan secara independen, sehingga cocok untuk beban kerja yang membutuhkan fleksibilitas tinggi.


Data Engineer bisa membuat pipeline data yang mengekstrak data dari S3, lalu memproses dan membuatnya ke dalam Snowflake agar bisa digunakan dalam analitik. Project ini juga bisa menampilkan kemampuan integrasi Snowflake dengan tools visualisasi seperti Tableau atau Power BI untuk analisis data. 


4. Machine Learning Pipeline di Cloud dengan Azure Databricks

Pict by Databrick


Pada project ini, Data Engineer bisa menampilkan skill dalam mengimplementasikan pipeline Machine Learning di cloud dengan menggunakan Azure Databricks. Azure Databricks adalah platform berbasis Apache Spark yang dirancang untuk menangani big data dan membangun model Machine Learning secara scalable di lingkungan cloud.


Data Engineer bisa menampilkan bagaimana pipeline ini mengekstrak data dari Azure Data Lake, kemudian memprosesnya di Databricks, lalu menerapkan algoritma Machine Learning untuk melakukan prediksi atau klasifikasi. Project ini bisa menunjukkan kemampuan mereka dalam mengintegrasikan big data dengan machine learning, serta menggunakan layanan cloud yang dapat diandalkan secara efisien.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Dengan menampilkan project-project yang memanfaatkan layanan cloud seperti AWS, Google Cloud, atau Azure, portfolio Data Engineer akan lebih menonjol. Project yang berbasis cloud tersebut tidak hanya bisa menunjukkan skill teknis, namun juga untuk menunjukkan skill dalam menangani big data dan mengoptimalkan solusi cloud untuk kebutuhan bisnis. Portfolio yang mencakup ide-ide ini akan memperkuat kredibilitas seorang Data Engineer yang siap menghadapi tantangan industri data saat ini.


Untuk membangun portofolio tersebut, kamu bisa mulai dengan mempelajari bahasa pemrograman dan tools yang lebih umum, seperti Python, R, dan Tableau yang disediakan di modul DQLab sebelum mempelajari tools khusus Data engineer.


DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login