Tips Buat Portfolio Data Engineer, Persiapan Karir 2025
Seiring dengan meningkatnya permintaan akan data engineer di berbagai industri, memiliki portfolio yang menarik dan efektif menjadi salah satu kunci untuk menunjukkan keunggulan diri di mata recruiter. Portfolio yang baik tidak hanya menunjukkan keterampilan teknis, tetapi juga mencerminkan kemampuan kalian dalam menyelesaikan masalah nyata.
Artikel ini membahas pentingnya portfolio, elemen-elemen kunci yang harus ada, langkah-langkah untuk membuatnya, serta cara mengintegrasikan portfolio dengan resume dan profil profesional.
1. Mengapa Portfolio Penting untuk Data Engineer?
Portfolio adalah strategi visual untuk memamerkan kemampuan kalian dalam memproses dan menganalisis data, serta menciptakan solusi teknis yang relevan. Berbeda dengan deskripsi pekerjaan di resume, portfolio memberikan bukti nyata dari keterampilan yang kalian miliki melalui proyek-proyek yang telah dikerjakan.
Untuk seorang data engineer, portfolio berfungsi sebagai "etalase" kemampuan teknis seperti pengelolaan data besar, optimasi pipeline data, dan implementasi infrastruktur data. Portfolio yang kuat dapat meningkatkan peluang kalian untuk menarik perhatian perekrut atau calon klien, terutama jika kalian belum memiliki pengalaman kerja formal yang signifikan.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya!
2. Elemen-Elemen Kunci dalam Portfolio Data Engineer
Portfolio yang menarik memuat elemen-elemen berikut:
Profil Singkat: Jelaskan siapa kalian, apa spesialisasi yang dimiliki, dan apa yang membuat kalian unik sebagai data engineer.
Proyek Relevan: Tampilkan proyek yang mencerminkan keahlian utama kalian, seperti pengelolaan data besar (Big Data), ETL (Extract, Transform, Load), atau optimalisasi pipeline data.
Deskripsi Proyek: Berikan penjelasan singkat tentang setiap proyek, termasuk tujuan, teknologi yang digunakan, dan hasil akhir.
Kode yang Terstruktur: Pastikan kode kalian rapi, terdokumentasi dengan baik, dan mudah diikuti.
Visualisasi: Sertakan diagram arsitektur, alur data, atau grafik untuk mempermudah pemahaman.
Link ke Repositori atau Demo: Buat portofolio kalian dapat diakses dengan mudah melalui platform seperti GitHub atau GitLab.
3. Langkah-Langkah Menciptakan Portfolio Data Engineer yang Efektif
Memilih platform yang sesuai adalah langkah pertama dalam membangun portfolio. Platform seperti GitHub, GitLab, atau Portfoliobox memungkinkan kalian untuk meng-host proyek dan menyajikan kode secara profesional. GitHub dan GitLab sangat ideal untuk data engineer karena memberikan akses mudah ke kode sumber, mendukung dokumentasi proyek, serta memiliki fitur kolaborasi.
Pastikan repositori kalian diatur secara publik sehingga perekrut atau klien dapat mengaksesnya dengan mudah. Jika kalian ingin menambahkan desain visual yang menarik, gunakan platform seperti Portfoliobox untuk memamerkan proyek dengan estetika yang lebih profesional.
Hindari menampilkan semua proyek yang pernah kalian kerjakan. Sebaliknya, pilih proyek-proyek yang paling relevan dan menunjukkan kemampuan utama kalian, seperti pengelolaan data besar menggunakan Hadoop atau Spark, pembuatan pipeline data menggunakan Airflow, atau implementasi database menggunakan SQL atau NoSQL.
Misalnya, proyek yang melibatkan optimasi pipeline ETL dengan volume data besar dapat memberikan kesan mendalam kepada perekrut.
Deskripsi proyek adalah salah satu elemen terpenting dalam portfolio. Sertakan informasi singkat namun lengkap, seperti:
Tujuan Proyek: Jelaskan masalah apa yang kalian selesaikan.
Tantangan: Sebutkan kendala teknis yang kalian hadapi.
Solusi: Paparkan teknologi atau strategi yang kalian gunakan.
Hasil: Jelaskan pencapaian atau manfaat dari proyek tersebut, seperti peningkatan efisiensi atau penghematan biaya. Contoh: "Membangun pipeline data otomatis menggunakan Apache Airflow untuk memproses data log server sebesar 500GB/hari, yang mengurangi waktu pemrosesan dari 12 jam menjadi 3 jam."
Kode yang rapi mencerminkan profesionalisme sebagai seorang data engineer. Gunakan format yang konsisten, tambahkan komentar yang relevan, dan atur struktur folder agar mudah diikuti. Misalnya:
Buat folder terpisah untuk scripts, data, dan documentation.
Gunakan README.md untuk memberikan panduan kepada pengguna tentang cara menjalankan proyek. Kode yang bersih tidak hanya memudahkan orang lain untuk memahaminya, tetapi juga meningkatkan kredibilitas kalian sebagai profesional.
Portfolio kalian harus selalu mencerminkan keahlian terkini. Tambahkan proyek baru, teknologi yang baru kalian pelajari, atau pencapaian terbaru. Dengan ini, kalian selalu terlihat berkembang dan mengikuti trend teknologi. Misalnya, jika kalian baru saja mempelajari Apache Kafka, tambahkan proyek kecil yang relevan untuk menunjukkan kemampuan kalian menggunakan teknologi tersebut.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
4. Tambahkan Portofolio pada Resume dan Profil Profesional
Setelah kalian menyusun portfolio, langkah berikutnya adalah mengintegrasikannya dengan resume dan profil profesional seperti LinkedIn. Tambahkan link ke portfolio kalian dalam bagian contact atau projects pada resume. Untuk LinkedIn, unggah deskripsi singkat dari proyek kalian dengan tautan langsung ke repositori atau demo.
Dengan cara ini, perekrut dapat langsung mengakses karya kalian dengan mudah. Selain itu, aktiflah dalam komunitas profesional dengan berbagi artikel atau kontribusi pada proyek open-source untuk memperkuat jaringan dan memperluas peluang karier kalian.
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!