Keterampilan yang Harus Ditonjolkan dalam Portfolio Data Engineer

Bayangkan kamu menjadi seorang pelukis, dan setiap sapuan kuas kamu adalah kode atau infrastruktur yang membentuk alur data yang sempurna. Sebagai data engineer, kamu adalah seniman di balik layar yang memastikan data mengalir tanpa hambatan, seperti sungai yang jernih. Namun, seni itu tidak bisa dinilai hanya dari apa yang kamu kerjakan di balik layar. Di dunia yang serba digital ini, keahlian kamu perlu dipamerkan dengan cara yang strategis dan menonjol.

Portfolio menjadi alat ajaib untuk melakukan itu. Ini bukan sekadar daftar tugas atau proyek; portfolio adalah etalase yang memperlihatkan siapa kamu sebagai seorang profesional, bagaimana kamu menyelesaikan masalah kompleks, dan mengapa kamu adalah pilihan terbaik untuk sebuah pekerjaan.

Untuk menjadi data engineer yang benar-benar diperhitungkan, kamu perlu menunjukkan lebih dari sekadar "saya bisa menggunakan SQL" atau "saya paham dengan Python." Yang ingin dilihat oleh perusahaan adalah bagaimana kamu mengubah data yang rancu menjadi lebih terstruktur dan elegan, bagaimana proyek kamu berdampak, serta bagaimana kamu membawa efisiensi yang nyata ke meja kerja.

Di artikel ini, kita akan menggali keterampilan-keterampilan utama yang perlu kamu tonjolkan dalam portfolio kamu. Ini bukan hanya tentang teknis, tetapi juga bagaimana kamu menyampaikan cerita melalui karya kamu. Dengan pendekatan yang tepat, portfolio kamu tidak hanya akan menjadi bukti keahlian, tetapi juga menjadi alat untuk memukau audiens, bahkan sebelum wawancara dimulai.

Penasaran keterampilan apa saja yang harus ditonjolkan dalam portofolio data engineer kamu? Yuk, cari tahu selengkapnya melalui pembahasan berikut ini!

1. Keterampilan Teknis Utama

Pertama dan yang paling utama adalah penguasaan bahasa pemrograman. Bagi seorang data engineer, bahasa seperti Python dan SQL adalah teman sehari-hari. Python bukan sekadar bahasa pemrograman biasa; fleksibilitasnya memungkinkan kamu untuk membuat pipeline data yang kompleks, melakukan data wrangling, hingga mengintegrasikan berbagai API.

Sementara itu, SQL adalah tulang punggung dari semua interaksi dengan database. Saat menampilkan keterampilan ini di portfolio, cobalah menunjukkan proyek konkret, seperti membangun ETL pipeline yang mentransfer data dari berbagai sumber ke dalam data warehouse. Proyek semacam ini tidak hanya menunjukkan kemampuan teknis kamu, tetapi juga memahami logika bisnis.

Tidak berhenti di situ, pengalaman dengan teknologi Big Data adalah poin besar lainnya. Tools seperti Apache Spark atau Hadoop adalah elemen penting untuk menangani data dalam skala besar. Di era ini, ketika data dalam ukuran terabyte bahkan petabyte menjadi hal biasa, keterampilan kamu dalam menggunakan teknologi ini sangat dihargai.

Tambahkan cerita bagaimana kamu menggunakan Spark untuk memproses data besar secara real-time atau bagaimana Kafka membantu kamu mengelola aliran data dengan efisien.

Berbicara tentang data, tentunya keterampilan database management juga tidak boleh terlewatkan. Di dunia kerja, kamu akan sering berhadapan dengan relational databases seperti MySQL atau PostgreSQL dan NoSQL databases seperti MongoDB. kamu perlu menunjukkan bahwa kamu tidak hanya memahami perbedaan keduanya, tetapi juga tahu kapan dan bagaimana memilih yang paling tepat untuk sebuah proyek.

Misalnya, kamu bisa menambahkan proyek yang menunjukkan pengelolaan data transaksi menggunakan PostgreSQL dan penggunaan MongoDB untuk menyimpan data tidak terstruktur seperti log aplikasi.

Satu lagi keterampilan teknis yang penting adalah pemahaman tentang cloud computing. Di era pekerjaan remote dan hybrid seperti sekarang, banyak perusahaan mengandalkan platform seperti AWS, Google Cloud, atau Azure untuk mengelola infrastruktur mereka.

Jika kamu pernah membangun pipeline data yang berjalan di AWS atau menggunakan Google Cloud untuk memproses data dengan BigQuery, pastikan untuk menyertakannya dalam portfolio kamu. Jangan lupa tambahkan detail seperti penghematan waktu atau biaya yang dihasilkan dari solusi kamu.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

2. Keterampilan Non-Teknis yang Krusial

Seorang data engineer tidak hanya bekerja dengan kode dan server, tetapi juga dengan orang lain. Salah satu keterampilan non-teknis yang penting adalah problem-solving. Dunia data penuh dengan tantangan mulai dari data yang hilang, duplikasi, hingga pipeline yang tiba-tiba gagal.

Portfolio kamu sebaiknya memuat contoh bagaimana kamu memecahkan masalah ini, misalnya, dengan menulis skrip Python untuk membersihkan data yang rusak atau mengatur monitoring system untuk mendeteksi error lebih awal.

Kemampuan kolaborasi juga merupakan keterampilan vital yang harus ditonjolkan. Sebagai data engineer, kamu sering menjadi penghubung antara tim data science, manajemen produk, dan bahkan tim pemasaran. Kamu tidak hanya membangun infrastruktur, tetapi juga menjelaskan cara penggunaannya kepada tim lain. Jika kamu pernah bekerja dalam tim lintas fungsi untuk proyek besar, seperti membuat dashboard analitik untuk tim pemasaran, ini adalah cerita yang bagus untuk disertakan.

Manajemen waktu adalah satu lagi aspek yang sering kali diremehkan, tetapi sangat berharga di mata pemberi kerja. Ketepatan waktu dalam menyelesaikan proyek, terutama dalam industri yang bergerak cepat, menunjukkan profesionalisme kamu. Tunjukkan bahwa kamu dapat mengatur prioritas, misalnya, dengan menyelesaikan proyek ETL dalam waktu yang lebih singkat dari target tanpa mengorbankan kualitas.

3. Tips Membuat Portfolio yang Menarik

Menyusun portfolio yang baik adalah seni tersendiri. Tidak cukup hanya mencantumkan daftar proyek, kamu perlu menceritakan kisah di balik proyek-proyek tersebut. Mulailah dengan menyusun struktur yang jelas: apa tujuan proyek, apa tantangan yang kamu hadapi, alat apa yang kamu gunakan, dan bagaimana hasil akhirnya. Jika memungkinkan, tambahkan angka atau metrik yang konkret, seperti "pipeline data yang saya bangun berhasil meningkatkan kecepatan pemrosesan data sebesar 40%."

Visualisasi juga memainkan peran besar, terutama ketika menyasar audiens Gen Z dan milenial. Jangan ragu untuk menambahkan grafik, diagram alur, atau bahkan video demo singkat untuk membuat portfolio kamu lebih hidup. Gunakan platform seperti GitHub atau personal website untuk memamerkan kode kamu, dan LinkedIn untuk memberikan konteks profesional.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

Elemen storytelling juga penting. Jangan hanya menulis "Saya membangun pipeline data," tetapi ceritakan bagaimana proyek itu membantu tim atau perusahaan mencapai tujuan. Jika kamu membuat sebuah data lake untuk mengintegrasikan data dari berbagai departemen, ceritakan bagaimana ini memecahkan masalah sebelumnya, seperti kesulitan mendapatkan laporan yang akurat dan cepat.

Dengan pendekatan ini, portfolio kamu tidak hanya berbicara tentang apa yang kamu kerjakan, tetapi juga dampaknya.

Gimana? Kamu tertarik untuk mengembangkan karier sebagai Data Engineer yang handal di era ML dan AI ini? 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 (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 juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari