Syarat Penting dalam Menyusun Portofolio Data Engineer
Portofolio data engineer merupakan sebuah bukti bahwa seorang kandidat pernah mengerjakan proyek-proyek yang berkaitan dengan pengolahan, pemrosesan, dan manajemen data dalam skala besar. Portofolio ini biasanya mencakup hasil kerja dalam membangun pipeline data, mengoptimalkan performa database, serta menerapkan solusi berbasis teknologi big data.
Selain itu, portofolio data engineer juga dapat menunjukkan pengalaman dalam merancang arsitektur data, memanipulasi data dari berbagai sumber, serta memastikan integritas dan keamanan data selama proses pengelolaan.
Menyusun portofolio sebagai data engineer merupakan langkah penting untuk memamerkan kemampuan teknis, proyek yang pernah dikerjakan, dan kesiapan menghadapi tantangan nyata di industri. Bagi pemula, menyiapkan portofolio bisa menjadi tantangan karena mereka belum memiliki banyak pengalaman. Berikut ini adalah beberapa prasyarat khusus yang perlu diketahui oleh pemula saat menyusun portofolio data engineer. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!
1. Pemahaman Dasar tentang Alur Kerja Data Engineering
Sebelum memulai menyusun portofolio, penting untuk memahami alur kerja data engineering secara mendasar. Data engineer bertanggung jawab atas pengumpulan, pembersihan, pengolahan, dan penyimpanan data untuk keperluan analitik. Beberapa tahapan yang harus dipahami adalah:
ETL (Extract, Transform, Load): Memindahkan data dari berbagai sumber ke dalam database atau data warehouse.
Pipeline Data: Alur proses yang menghubungkan sumber data dengan tempat penyimpanan atau analitik.
Arsitektur Data: Rancangan sistem yang mengatur bagaimana data diproses, disimpan, dan diakses.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Menguasai Tools dan Teknologi Penting
Seorang data engineer harus menguasai beberapa alat dan teknologi penting yang biasa digunakan dalam proses pengolahan data. Beberapa alat yang wajib dikuasai pemula antara lain:
Bahasa Pemrograman: Python dan SQL adalah dua bahasa utama yang sering digunakan untuk mengelola dan memanipulasi data.
Database dan Data Warehouse: Memahami cara kerja basis data seperti MySQL, PostgreSQL, serta teknologi data warehouse seperti Amazon Redshift, Google BigQuery, dan Snowflake.
Tools Pemrosesan Data: Hadoop, Apache Spark, dan Apache Airflow adalah alat penting dalam pengelolaan dan pemrosesan data besar (big data).
Cloud Platform: Pemahaman tentang cloud computing seperti AWS, Google Cloud, atau Microsoft Azure sangat dibutuhkan karena banyak perusahaan kini beralih ke solusi cloud.
3. Menguasai Konsep Database dan Optimasi
Pengetahuan tentang manajemen database sangat penting untuk data engineer. Selain memahami SQL, pemula perlu menguasai:
Normalisasi dan Denormalisasi: Teknik untuk mengorganisasi database agar efisien dan menghindari duplikasi data.
Indexing dan Query Optimization: Cara mengoptimalkan query untuk mempercepat akses dan pengambilan data.
Penguasaan konsep optimasi database akan menunjukkan bahwa kamu memahami aspek penting dalam desain sistem skala besar yang efisien dan cepat.
Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist
4. Memilih Proyek yang Relevan untuk Dimuat
Portofolio yang baik harus menampilkan proyek-proyek yang relevan dengan tanggung jawab seorang data engineer. Pemula bisa memulai dengan proyek sederhana namun mencerminkan proses data engineering yang lengkap. Beberapa contoh proyek yang bisa dipertimbangkan:
Membangun pipeline data sederhana: Mulai dengan mengimpor data dari API, membersihkannya, dan menyimpannya di database.
Proyek ETL: Proyek ini bisa melibatkan proses ekstraksi data dari sumber tertentu (misalnya CSV atau API), mentransformasikan datanya, dan memuatnya ke dalam database.
Analisis Data Real-Time: Membangun aplikasi sederhana yang melakukan pemrosesan data secara real-time menggunakan Apache Kafka atau Amazon Kinesis.
Migrasi Data ke Cloud: Jika kamu memahami layanan cloud, cobalah proyek migrasi data dari database lokal ke solusi cloud.
Bagi pemula, menyusun portofolio data engineer yang solid memerlukan pemahaman mendasar tentang konsep, tools, dan praktik terbaik dalam data engineering. Selain itu, pemilihan proyek yang relevan, penggunaan alat yang tepat, dan dokumentasi yang jelas akan membuat portofolio kamu lebih menarik bagi perekrut. Portofolio yang terus berkembang akan mencerminkan profesionalisme dan kesiapan untuk tantangan nyata di industri data.
Apakah kamu ingin bercita-cita menjadi seorang data engineer? Namun, belum memiliki skill dan dasar pengetahuan yang cukup? Tak usah khawatir
DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup.