Macam Aspek Penting dalam Portfolio Data Engineer
Data Engineer adalah posisi yang lebih banyak bekerja secara teknis, sehingga tidak heran jika hampir semua lowongan untuk terbuka di posisi ini akan melakukan tes untuk menguji kemampuan teknis para kandidat yang mengajukan lamaran. Proses pengujian ini bisa berupa tes yang diberikan waktu selama beberapa hari untuk dikerjakan, tes yang dikerjakan sambil dipantau user, atau tes yang dikerjakan dan langsung dipresentasikan hasilnya di hadapan user.
Namun sebelum sampai ke tahap mengerjakan tes, proses seleksi awal yang akan dihadapi oleh kandidat adalah seleksi CV dan berkas lainnya termasuk portfolio data. Portfolio seorang Data Engineer dapat terdiri dari berbagai proyek, kontribusi, atau bukti keterampilan yang menunjukkan skill dan pengalaman yang mereka miliki dalam mengelola dan menganalisis data. Dalam artikel ini akan dibahas beberapa contoh konkrit dari elemen-elemen yang dapat dimasukkan ke dalam portofolio seorang Data Engineer. Yuk, lihat pembahasannya!
1. Project Pengolahan Data
Data Engineer dapat menampilkan pembangunan sistem pengolahan big data dengan menggunakan teknologi seperti Apache Spark, Hadoop, atau Apache Flink untuk mengelola dan menganalisis data dalam skala besar. Selain itu, mereka juga bisa menampilkan proses membangun pipeline data end-to-end yang mencakup proses pengumpulan, penyaringan, transformasi, dan penyimpanan data menggunakan alat seperti Apache Airflow atau Apache Nifi.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Analisis dan Visualisasi Data
Data Engineer juga bisa menampilkan hasil analisis dan visualisasi data. Misalnya melakukan analisis sentimen media sosial atau ulasan produk dengan menggunakan algoritma Machine Learning dan visualisasi data untuk memahami pola dan tren. Pembuatan dashboard interaktif menggunakan tools seperti Tableau atau Power BI dapat digunakan untuk menyajikan data dengan cara yang mudah dimengerti serta interaktif.
3. Kontribusi pada Project Open Source atau Komunitas
Data Engineer juga dapat menampilkan hasil kontribusinya pada project open source terkait data engineering seperti Apache Spark, Pandas, atau Scikit-learn dengan menulis kode baru maupun memperbaiki bug. Data Engineer juga bisa berpartisipasi dalam forum atau grup diskusi online yang berfokus pada topik-topik terkait data engineering. Mereka bisa ikut memberikan saran atau solusi terhadap masalah yang dihadapi oleh sesama anggota komunitas.
4. Pengalaman Kerja atau Proyek Klien
Dalam portfolio tersebut, Data Engineer juga dapat menyajikan project-project atau inisiatif kerja yang telah dilakukan dalam pengelolaan dan analisis data, termasuk tanggung jawab dan pencapaian yang telah dicapai. Mereka juga dapat menyertakan testimoni atau rekomendasi dari atasan, rekan kerja, serta klien yang pernah ditangani. Hal ini bertujuan untuk memperkuat reputasi dan kredibilitas sebagai Data Engineer.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Tertarik menjadi Data Engineer? Kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab. 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