Ini 5 Ide cemerlang untuk Portfolio Data Engineer

Menampilkan proyek dalam portofolio tidak hanya menunjukkan keahlian teknis, tetapi juga kemampuan kalian dalam mengelola dan mengoptimalkan alur data, dari pengumpulan hingga analisis. Sebagai seorang Data Engineer, kalian perlu menyiapkan portfolio tersebut dan sebaiknya dengan beragam fokus keahlian. Mulai dari pengolahan data real-time hingga pengelolaan data dalam skala besar. Kira-kira apa saja ide portofolio yang bisa kalian buat? Berikut beberapa contohnya!

1. Pipeline ETL

Pipeline ETL (Extract, Transform, Load) merupakan salah satu komponen utama dalam pekerjaan seorang Data Engineer. Pipeline ETL bertugas untuk mengekstraksi data dari berbagai sumber, mengubah data sesuai kebutuhan bisnis, dan memuatnya ke dalam data warehouse atau sistem lain yang dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut.

Misalnya, kalian dapat membuat pipeline ETL yang mengambil data penjualan dari sistem ERP, menggabungkannya dengan data pelanggan dari CRM, membersihkannya dari duplikasi, dan kemudian memuatnya ke dalam data warehouse seperti Amazon Redshift atau Google BigQuery.

Dalam proses ini, kalian bisa menggunakan tools seperti Apache NiFi, Talend, atau bahkan skrip Python yang dikombinasikan dengan library seperti Pandas dan SQLAlchemy. Membuat pipeline ETL yang efisien dan handal menunjukkan kemampuan kalian dalam mengelola data dari hulu ke hilir, yang sangat penting bagi perusahaan yang ingin membuat keputusan berbasis data.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya!

2. Streaming Data

Streaming data adalah teknologi yang memungkinkan pengolahan data secara real-time. Hal ini sangat relevan di era digital saat ini, di mana data terus-menerus tersedia dari berbagai sumber seperti sensor IoT, log server, transaksi keuangan, dan media sosial. Implementasi pipeline streaming data bisa menjadi salah satu proyek yang menarik dan menantang untuk portofolio.

Misalnya, menggunakan Apache Kafka untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, kemudian menggunakan Apache Flink atau Spark Streaming untuk memproses data tersebut secara real-time, dan menyimpannya dalam database atau data lake. Proyek semacam ini menunjukkan kemampuan kalian dalam menangani data dengan volume tinggi dan kecepatan tinggi, serta kemampuan dalam memilih dan mengkonfigurasi alat yang tepat untuk pengolahan data real-time.

3. Data Warehouse

Data warehouse adalah sistem yang dirancang untuk menganalisis dan melaporkan data, serta digunakan sebagai repositori data yang terstruktur. Membuat dan mengoptimalkan data warehouse adalah salah satu tugas utama seorang Data Engineer. Kalian bisa membangun data warehouse menggunakan layanan cloud seperti Snowflake, Google BigQuery, atau Amazon Redshift.

Dalam proyek ini, kalian dapat menunjukkan cara mengatur skema database, mengoptimalkan kueri untuk kinerja yang lebih baik, dan mengelola partisi dan indeks untuk menghemat ruang dan waktu proses. Selain itu, kalian juga bisa menunjukkan bagaimana data warehouse terintegrasi dengan alat analisis dan visualisasi seperti Tableau atau Power BI. Proyek data warehouse ini menunjukkan kemampuan kalian dalam mengelola dan mengoptimalkan data skala besar untuk analisis yang mendalam.

4. Data Lake

Data lake adalah repositori penyimpanan yang dapat menampung data dalam berbagai format, baik terstruktur, semi-terstruktur, maupun tidak terstruktur. Data lake memungkinkan perusahaan untuk menyimpan semua data di satu tempat dan membuatnya tersedia untuk analisis dan pembelajaran mesin.

Sebagai Data Engineer, kalian bisa membuat data lake menggunakan Apache Hadoop atau layanan cloud seperti AWS S3. Dalam proyek ini, kalian bisa menunjukkan cara mengatur data dalam berbagai lapisan (raw, refined, dan curated), serta memastikan data yang disimpan tetap terorganisir dan mudah diakses. Selain itu, tunjukkan juga cara menangani keamanan dan kepatuhan data dengan mengimplementasikan enkripsi dan kontrol akses.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

5. Data Integration

Data integration adalah proses menggabungkan data dari berbagai sumber menjadi satu tampilan yang konsisten dan mudah diakses. Ini adalah tugas yang sangat penting bagi perusahaan yang memiliki data tersebar di berbagai sistem dan aplikasi. Dalam portofolio, kalian bisa menunjukkan proyek data integration dengan menggabungkan data dari berbagai sumber seperti database relasional, API, file flat, dan layanan cloud.

Kalian bisa menggunakan tools seperti Apache NiFi, Talend, atau Fivetran untuk melakukan integrasi. Proyek yang dilakukan pun bisa mencakup pembersihan data, transformasi, dan normalisasi untuk memastikan data yang digabungkan konsisten dan dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. 

Ada banyak ide yang bisa kalian terapkan untuk menjadi porfolio nih. Tapi yang pasti, untuk bisa punya portfolio, SahabatDQ harus memiliki pemahaman yang menyeluruh terkait beragam skill yang diperlukan untuk menjadi data engineer. 

Bingung memilih tempat belajar terbaik? Kalian bisa mulai belajar di DQLab loh. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri menjadi data engineer andal!