Tutorial Portfolio Data Engineer yang Era Gempuran Teknologi

Dalam dunia teknologi yang semakin kompetitif, memiliki portfolio yang kuat adalah salah satu kunci kesuksesan bagi seorang data engineer. Portfolio tidak hanya sekadar daftar pengalaman kerja, tetapi merupakan cerminan dari keahlian teknis, proyek-proyek nyata yang telah dikerjakan, serta kemampuan dalam memecahkan masalah kompleks.
Dengan menunjukkan hasil nyata dari pekerjaan yang dilakukan, portfolio membantu seorang data engineer memperlihatkan bagaimana mereka menerapkan keterampilan mereka dalam situasi dunia nyata, sekaligus membuktikan kemampuannya dalam merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur data yang efisien.
Portfolio yang baik akan membantu seorang data engineer membedakan dirinya dari kandidat lain di pasar kerja yang sangat kompetitif. Di luar CV dan wawancara, portfolio menjadi gambaran bagi perekrut untuk melihat langsung kualitas dan kedalaman keterampilan yang dimiliki.
Proyek-proyek yang melibatkan pengolahan big data, pembangunan pipeline data, atau integrasi sistem machine learning dapat memberikan wawasan tentang kemampuan teknis, kreativitas, dan pemahaman yang mendalam terhadap teknologi modern seperti Apache Spark, Hadoop, atau cloud computing.
Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas mengenai panduan untuk membuat portfolio Data Engineer yang menarik dan efektif. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Tampilkan Proyek dengan Data yang Relevan dan Scalable
Proyek yang kita tampilkan dalam portfolio harus menunjukkan kemampuan kita dalam bekerja dengan data skala besar dan memprosesnya secara efisien. Data Engineer sering kali bekerja dengan volume data yang sangat besar, sehingga penting untuk menunjukkan bahwa kita mampu mengelola data dalam skala besar dan menggunakan alat-alat big data seperti Apache Spark, Hadoop, atau layanan cloud seperti AWS atau Google Cloud.
Contoh proyek yang bisa ditampilkan adalah membangun data pipeline yang memproses data terstruktur dan tidak terstruktur, ETL (Extract, Transform, Load) data dari berbagai sumber, seperti database SQL dan NoSQL, dan mengintegrasikan pipeline data dengan solusi penyimpanan cloud seperti Amazon S3 atau Google BigQuery.
Proyek-proyek ini menunjukkan kemampuan kita dalam mengelola dan memproses data dengan cara yang efisien, serta menyiapkan data untuk dianalisis lebih lanjut atau digunakan dalam aplikasi Machine Learning. Jika kamu masih sangat awam dengan project di atas, kamu bisa mulai dengan mengerjakan modul DQLab di bawah ini.
Credit Gambar: Module Premium DQLab
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Fokus pada Pemecahan Masalah Nyata
Perusahaan yang ‘hidup’ di era IT mencari Data Engineer yang tidak hanya memiliki keterampilan teknis, tetapi juga mampu menyelesaikan masalah bisnis nyata. Oleh karena itu, sangat penting untuk memamerkan proyek yang menunjukkan bagaimana kita menggunakan data untuk memecahkan masalah atau membuat proses bisnis lebih efisien.
Beberapa contoh proyek yang relevan adalah membuat sistem rekomendasi dengan menganalisis data pengguna untuk meningkatkan penjualan, mengoptimalkan proses supply chain dengan memprediksi permintaan berdasarkan data historis, dan mengembangkan sistem pemantauan real-time untuk mendeteksi anomali dalam data transaksi atau log server.
Proyek-proyek seperti ini menunjukkan kemampuan kita dalam menerapkan solusi berbasis data untuk mencapai hasil bisnis yang nyata dan berdampak. Namun jika kamu masih bingung harus mulai dari mana untuk mengisi portfolio kamu, kamu juga bisa mulai dari basic dengan mengerjakan modul DQLab berikut dan menjelaskan apa saja yang kamu lakukan di modul tersebut dalam portfoliomu.
Credit Gambar: Module Premium DQLab
3. Perlihatkan Pengalaman dengan Teknologi Terbaru
Dalam dunia teknologi yang terus berkembang, penting bagi data engineer untuk menunjukkan bahwa mereka menguasai teknologi terbaru. Selain teknologi big data, kita juga harus menampilkan pengalaman bekerja dengan alat modern untuk Machine Learning, data streaming, atau data warehousing berbasis cloud.
Beberapa alat dan teknologi terbaru yang bisa ditonjolkan dalam portfolio adalah Apache Kafka atau Apache Flink untuk memproses data streaming, Docker dan Kubernetes untuk containerization dan pengelolaan aplikasi data yang terdistribusi, MLlib di Apache Spark untuk mengembangkan pipeline Machine Learning, dan Snowflake atau Databricks untuk data warehousing modern.
Penguasaan teknologi-teknologi ini menunjukkan bahwa kita siap menghadapi tantangan data engineering yang terus berkembang di perusahaan teknologi modern. Namun, tools di atas merupakan tools advanced yang sudah digunakan oleh data engineer profesional.
Jika kamu baru akan memulai karir di bidang data engineer, ada baiknya isi portfolio kamu dengan hal dasar SQL untuk menggambarkan skill query yang kamu miliki dengan mengerjakan modul berikut.
Credit Gambar: Module Premium DQLab
4. Berikan Dokumentasi dan Penjelasan yang Jelas
Salah satu aspek yang sering diabaikan ketika membuat portfolio adalah dokumentasi dan penjelasan mengenai proyek-proyek yang dikerjakan. Portfolio kita harus menyertakan deskripsi proyek secara jelas, mencakup tujuan proyek, teknologi yang digunakan, serta tantangan yang dihadapi dan bagaimana kita mengatasinya.
Dokumentasi yang baik membantu perekrut atau manajer teknis memahami sejauh mana kemampuan kita dalam menerapkan solusi data engineering di dunia nyata, dan bagaimana kita menghadapi tantangan teknis yang kompleks.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Membangun portfolio yang efektif adalah salah satu langkah terpenting dalam mengembangkan karier sebagai Data Engineer. Dengan menampilkan proyek yang relevan, fokus pada pemecahan masalah nyata, menunjukkan penguasaan teknologi terbaru, dan memberikan dokumentasi yang jelas, kita dapat membuat portfolio yang menarik dan meyakinkan bagi calon perekrut.
Portfolio yang baik tidak hanya menunjukkan keterampilan teknis kita, tetapi juga kemampuan dalam memberikan solusi bisnis berbasis data yang berdampak.
Yuk akses semua modul DQLab di atas! 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