Tips & Tricks Jitu Membuat Portofolio Data Engineer

Dalam dunia data engineering yang semakin berkembang pesat, membangun portofolio yang kuat menjadi langkah krusial bagi para profesional yang ingin menonjol di pasar kerja yang kompetitif. Sebagai seorang Data Engineer, memiliki portofolio yang menonjol tidak hanya menunjukkan keterampilan teknis yang dimiliki, tetapi juga mengilustrasikan kemampuan kita dalam menghadapi tantangan nyata dan berkontribusi pada proyek data yang kompleks.

Portofolio yang baik memberikan gambaran menyeluruh tentang proyek-proyek yang telah kita kerjakan, alat dan teknologi yang telah kita kuasai, serta solusi inovatif yang telah kita implementasikan. Oleh karena itu, portfolio bukan hanya tentang daftar keterampilan atau sertifikasi, tetapi tentang bagaimana kita telah menerapkan pengetahuan untuk menyelesaikan masalah praktis dan memberikan nilai tambah bagi organisasi.

Membuat portfolio yang menarik relatif tricky, karena portfolio harus mencakup semua aspek namun tidak terlalu bertele-tele. Pada artikel ini, DQLab akan membahas mengenai tips and tricks untuk membuat portofolio Data Engineer.

1. Proyek Data End-to-End

Menyajikan proyek data end-to-end dalam portofolio kita dapat menunjukkan kemampuan untuk menangani seluruh siklus pengolahan data. Proyek semacam ini dapat mencakup pengumpulan data, pembersihan data, transformasi data, analisis, dan visualisasi hasil. 

Contoh proyek yang bisa kita kerjakan berupa membangun pipeline data yang mengumpulkan data dari API publik, memprosesnya dengan alat seperti Apache Spark atau Pandas, dan menyajikannya dalam bentuk dashboard menggunakan alat visualisasi seperti Tableau atau Power BI.

Dengan memastikan bahwa proyek ini terdokumentasi dengan baik, akan membantu pemberi kerja atau rekan sejawat memahami proses yang kita lakukan dan hasil yang dicapai. Kita juga bisa menggunakan README yang jelas dan detail di repository GitHub untuk menjelaskan setiap langkah dalam proyek.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Kontribusi ke Proyek Open Source

Berpartisipasi dalam proyek open source adalah cara yang baik untuk menunjukkan keterampilan kolaboratif dan teknis kita. Dengan berkontribusi ke proyek yang relevan dengan data engineering, kita bisa menunjukkan kemampuan dalam bekerja dengan tim, memahami kode yang kompleks, dan menambah nilai pada proyek.

Kita bisa memulai dengan mencari proyek open source di platform seperti GitHub atau Kaggle yang sesuai dengan minat dan keahlian kita. Hal penting yang tidak boleh terlewat adalah pastikan untuk mencantumkan kontribusi ini dalam portofolio kita, dengan menjelaskan peran dan dampak dari kontribusi kita.

3. Tulisan dan Artikel Teknis

Menyusun tulisan atau artikel teknis tentang topik data engineering yang kita kuasai dapat menambah kredibilitas dan menampilkan kemampuan komunikasi. Kita bisa menulis tentang pengalaman dengan teknologi tertentu, studi kasus proyek yang telah kita kerjakan, atau tutorial tentang alat atau teknik yang kita gunakan.

Mempublikasikan artikel di platform seperti Medium, LinkedIn, atau blog pribadi dapat membantu menjangkau audiens yang lebih luas. Artikel-artikel ini dapat dimasukkan dalam portofolio kita sebagai bukti kemampuan untuk mengkomunikasikan konsep teknis dengan jelas dan mendalam.

4. Demonstrasi Keahlian Khusus

Selain proyek dan kontribusi yang lebih umum, menampilkan keahlian khusus yang relevan dengan peran data engineer juga penting. Misalnya, bisa berupa keahlian dalam alat tertentu seperti Apache Kafka untuk streaming data, penggunaan Docker untuk containerization, atau pengetahuan tentang layanan cloud seperti AWS atau Google Cloud Platform.

Agar lebih detail, kita bisa membuat proyek kecil yang berfokus pada keahlian khusus ini dan jelaskan bagaimana kita menerapkannya untuk menyelesaikan masalah atau meningkatkan efisiensi dalam pipeline data. Dengan mendemonstrasikan keahlian ini, kita dapat menunjukkan nilai tambah yang bisa kita bawa ke tim atau organisasi.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

Portofolio yang kuat dan menarik dapat menjadi pembeda dalam karier data engineer kita. Dengan menyertakan proyek end-to-end, kontribusi open source, tulisan teknis, dan demonstrasi keahlian khusus, kita bisa menampilkan kemampuan dan potensi kepada calon pemberi kerja atau mitra bisnis. Pastikan untuk terus memperbarui portofolio dengan proyek dan pencapaian terbaru, sehingga tetap relevan dan menarik bagi audiens target kita.

Yuk bangun portfolio  data engineer bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.

Penulis: Galuh Nurvinda K