Tips Memilih Project untuk Portfolio Data Engineer
Di dunia data engineering yang kompetitif, memiliki portofolio yang kuat adalah langkah penting untuk menonjol di antara kandidat lainnya. Portfolio data engineer tidak hanya menjadi sarana untuk menunjukkan kemampuan teknis, tetapi juga menjadi bukti nyata dari pemahaman mendalam tentang alur kerja data, kreativitas dalam menyelesaikan masalah, dan keahlian dalam teknologi big data.
Portfolio yang baik dapat memberikan gambaran kepada perekrut atau klien tentang bagaimana seorang data engineer mampu menghadapi tantangan nyata dalam pengelolaan dan pemrosesan data.
Namun, membangun portofolio yang efektif membutuhkan perencanaan yang cermat. Salah satu tantangan terbesar adalah memilih proyek yang tepat. Tidak semua proyek data engineering memberikan nilai yang sama dalam konteks portfolio. Proyek yang relevan adalah yang mampu menunjukkan keterampilan utama seperti membangun data pipeline, merancang infrastruktur data yang scalable, atau mengintegrasikan teknologi big data seperti Apache Spark atau Hadoop.
Selain itu, proyek yang baik juga harus mencerminkan kemampuan seorang data engineer dalam memberikan solusi nyata terhadap permasalahan data yang kompleks. Dalam artikel ini, DQLab akan membahas langkah-langkah memilih proyek yang ideal untuk membangun portfolio Data Engineer yang menarik dan relevan. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Pilih Proyek yang Relevan dengan Industri
Fokuslah pada proyek yang mencerminkan kebutuhan dunia nyata. Misalnya, jika kita ingin bekerja di perusahaan e-commerce, buatlah pipeline data untuk memproses data transaksi dan menghasilkan laporan penjualan. Proyek yang relevan dengan industri akan menarik perhatian perekrut dan membuktikan bahwa kita memahami kebutuhan bisnis.
Jika kamu masih pemula, kamu bisa mulai mengeksplorasi penggunaan tools database. Berikut adalah modul DQLab yang direkomendasikan untuk memperkuat basic skill data engineering kamu.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Tampilkan Keahlian dalam Teknologi Big Data
Pastikan proyek kita melibatkan penggunaan alat atau teknologi big data seperti Apache Spark, Hadoop, atau Kafka. Misalnya, buat pipeline data yang memproses data streaming menggunakan Kafka dan menyimpan hasilnya di data warehouse berbasis cloud seperti Amazon Redshift atau Google BigQuery.
3. Perlihatkan Kemampuan dalam Pemrosesan Data Skala Besar
Saat ini data engineer sering diperlukan untuk mengelola data berukuran besar. Oleh karena kit, buatlah proyek yang melibatkan dataset besar untuk menunjukkan kemampuanmu menangani data dalam skala besar. Kita dapat menggunakan dataset publik dari platform seperti Kaggle, Google Dataset Search, atau Data.gov untuk membuat proyek yang menonjol. Jika kamu masih kesulitan dalam menggunakan database, kamu bisa coba belajar dahulu melalui modul DQLab berikut ini.
4. Buat Proyek dengan Fokus pada Automasi
Automasi adalah inti dari banyak tugas data engineering. Buatlah pipeline ETL (Extract, Transform, Load) otomatis dengan menggunakan alat seperti Apache Airflow atau Prefect. Tunjukkan bagaimana pipeline tersebut dapat memperbarui data secara berkala tanpa intervensi manual.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Memilih proyek untuk portfolio data engineer memerlukan strategi yang matang. Proyek harus relevan dengan kebutuhan industri, menonjolkan keahlian teknis, dan mencerminkan pemahaman tentang solusi dunia nyata. Dengan memilih proyek yang mencakup teknologi big data, automasi, dan pemrosesan data skala besar, kita dapat menunjukkan kemampuan yang dicari oleh perusahaan. Dengan pendekatan yang tepat, portfolio tidak hanya menjadi alat untuk melamar pekerjaan, tetapi juga menjadi cerminan kompetensi kita sebagai data engineer yang siap menghadapi tantangan di dunia profesional.
Yuk akses modul 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