10 Contoh Data Engineer Portfolio dan Cara Membuatnya

Punya data engineer portfolio yang solid bisa jadi tiket emas buat dapetin peluang karier lebih luas. Nggak cuma kumpulan proyek, tapi bukti nyata skill analisis data dan pemrosesan pipeline. Mindi juga setuju kalau portfolio yang kuat bikin jalan ke dunia kerja makin lancar!

Buat warga bimbingan, bikin portfolio nggak harus ribet. Mulai dari proyek sederhana, kontribusi open-source, atau bangun pipeline data sendiri, semuanya bisa jadi nilai tambah yang bikin skill kamu lebih stand out.

Yuk, cek 10 contoh data engineer portfolio yang bisa jadi inspirasi, plus cara bikin yang bikin perekrut langsung tertarik sama kemampuan kamu!

Baca juga : Python untuk Data Engineer: Fungsi, Library, dan Contoh

Apa Itu Data Engineer Portfolio?

Data Engineer Portfolio adalah kumpulan proyek, keterampilan, dan pengalaman yang menunjukkan kemampuan seseorang dalam membangun, mengelola, dan mengoptimalkan pipeline data. 

Portfolio ini berisi contoh nyata pekerjaan seperti pemrosesan data skala besar, optimasi query, serta implementasi sistem ETL (Extract, Transform, Load). 

Dengan memiliki portofolio yang kuat, seorang data engineer bisa membuktikan keahliannya kepada perekrut atau klien, tanpa hanya mengandalkan sertifikasi atau pengalaman kerja formal. 

Selain itu, portfolio ini juga membantu menunjukkan pemahaman mendalam tentang teknologi seperti SQL, Python, Apache Spark, dan berbagai tools data engineering lainnya.

Baca juga : PySpark Adalah: Fungsi, Kelebihan, Kekurangan, dan Contoh

Komponen Wajib dalam Data Engineer Portfolio

Sumber: Canva

Untuk membuat Data Engineer Portfolio yang menarik, ada beberapa komponen utama yang harus disertakan agar lebih kredibel dan menunjukkan keahlian yang relevan. Berikut beberapa elemen penting yang wajib ada:

1. Deskripsi Diri dan Keahlian

Bagian ini berisi ringkasan singkat tentang siapa kamu, latar belakang pendidikan atau pengalaman, serta keahlian utama dalam data engineering. 

Pastikan untuk mencantumkan bahasa pemrograman yang dikuasai, database yang sering digunakan, serta framework yang familiar seperti Apache Spark atau Airflow. 

Informasi ini akan memberi gambaran awal tentang kemampuan teknismu kepada calon perekrut atau klien.

2. Proyek Data Engineering yang Relevan

Portfolio yang kuat harus mencantumkan proyek nyata yang pernah dikerjakan, baik dari pekerjaan, freelance, maupun proyek pribadi. 

Tampilkan bagaimana kamu menangani data dalam skala besar, membangun pipeline data, atau mengoptimalkan query untuk meningkatkan efisiensi sistem. 

Sertakan juga penjelasan teknis tentang teknologi dan pendekatan yang digunakan agar perekrut bisa melihat metode kerjamu.

3. Kode dan Dokumentasi yang Jelas

Tidak hanya mencantumkan proyek, kamu juga perlu menyediakan kode sumber yang bisa diakses, misalnya melalui GitHub atau GitLab. 

Pastikan kode yang ditampilkan memiliki struktur yang rapi, komentar yang jelas, serta dokumentasi mengenai cara kerja sistem. 

Dokumentasi yang baik akan menunjukkan bahwa kamu tidak hanya memahami teknis, tetapi juga bisa menyampaikan solusi secara profesional.

4. Diagram Arsitektur dan Pipeline Data

Data engineering erat kaitannya dengan sistem berskala besar, sehingga menampilkan diagram arsitektur dan pipeline data sangatlah penting. 

Diagram ini membantu perekrut memahami bagaimana kamu merancang alur data dari berbagai sumber, melakukan transformasi, hingga menyimpannya di database. 

Gunakan tools seperti Lucidchart atau Draw.io untuk membuat visualisasi yang lebih mudah dipahami.

5. Hasil dan Dampak dari Proyek

Setiap proyek yang kamu tampilkan sebaiknya mencantumkan hasil atau dampaknya, misalnya peningkatan efisiensi pemrosesan data atau pengurangan waktu eksekusi query. 

Angka dan data konkret akan memberikan bukti nyata atas kontribusimu dalam proyek tersebut. Dengan menampilkan dampak nyata, portfolio-mu akan terlihat lebih kuat dan profesional.

Baca juga : Apa yang Dipelajari di Data Engineer? Simak Panduan Lengkap

10 Contoh Data Engineer Portfolio

Sumber: Canva

Berikut adalah 10 contoh data engineer portfolio yang bisa menjadi inspirasi. Dengan menguasai proyek seperti ini, kamu bisa menunjukkan keahlian dalam mengelola, menganalisis, dan menyajikan data dengan optimal.

1. Kimball Modeling with Visual Metabase

Proyek Kimball Modeling with Visual Metabase ini menerapkan metode Kimball Modeling, sebuah pendekatan desain data warehouse yang berfokus pada pengorganisasian data secara lebih terstruktur. 

Dengan Visual Metabase, data dapat divisualisasikan dalam bentuk dashboard yang interaktif, memudahkan pengambilan keputusan berbasis data. 

Proyek ini menunjukkan kemampuan dalam mendesain model data yang efisien dan mudah digunakan dalam bisnis. Lihat di sini

2. ETL Currency Rates DAG

Dalam proyek ETL Currency Rates DAG ini, data nilai tukar mata uang diproses menggunakan ETL (Extract, Transform, Load) untuk memastikan data yang digunakan selalu terkini dan akurat. 

DAG (Directed Acyclic Graph) digunakan untuk mengatur alur kerja data secara terstruktur, sehingga proses pengolahan data lebih efisien dan optimal. 

Proyek ini memperlihatkan kemampuan dalam membangun pipeline data yang dapat berjalan secara otomatis dan skalabel. Lihat di sini

3. Simulated Weather Data Streaming

Proyek Simulated Weather ini menggunakan teknologi Kafka, Spark, dan Cassandra Pipeline untuk memproses data cuaca secara real-time. 

Dengan pendekatan data streaming, informasi cuaca dapat dianalisis dan divisualisasikan dengan cepat, memungkinkan deteksi pola perubahan iklim secara langsung. 

Keahlian yang diperlihatkan dalam proyek ini meliputi pengelolaan data dalam skala besar serta penerapan sistem data berbasis streaming. 

4. Anime Data Pipeline

Proyek Anime Data Pipeline ini berfokus pada pengolahan dan analisis data seputar anime menggunakan data pipeline untuk menyusun informasi dalam format yang lebih terstruktur. 

Dengan teknik pengelolaan data ini, berbagai aspek seperti rating, popularitas, dan ulasan dapat dikategorikan untuk menghasilkan wawasan yang lebih mendalam. 

Proyek ini membuktikan kemampuan dalam membangun sistem pipeline data yang dapat menangani berbagai sumber data sekaligus. 

5. Batch Processing Data Covid-19

Menggunakan teknik batch processing, proyek ini bertujuan untuk mengolah data terkait penyebaran COVID-19 berdasarkan berbagai parameter seperti lokasi, jumlah kasus, dan tren peningkatan. 

Data diproses dalam skala besar untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam terkait pola penyebaran virus. 

Dengan proyek Batch Processing Data Covid-19 ini, seseorang dapat menunjukkan keahlian dalam mengelola data epidemiologi dan merancang pipeline untuk analisis kesehatan masyarakat. 

6. LA Crime Analytics

Proyek LA Crime Analytics ini menganalisis data kejahatan di Los Angeles menggunakan berbagai teknik data engineering untuk menemukan pola dan tren kriminalitas. 

Dengan menerapkan metode machine learning dan visualisasi data, proyek ini memberikan wawasan tentang daerah rawan kejahatan dan faktor-faktor yang memengaruhinya. 

Keahlian yang ditampilkan dalam proyek ini meliputi pengolahan data berbasis geografis serta analisis prediktif menggunakan data historis. 

7. E-Commerce Data Pipeline Project

Proyek E-Commerce Data Pipeline Project ini berfokus pada pengelolaan data transaksi dalam industri e-commerce, dengan membangun pipeline data yang memungkinkan analisis tren pembelian pelanggan. 

Dengan sistem yang terotomatisasi, data dari berbagai sumber dapat dikombinasikan untuk menghasilkan wawasan bisnis yang lebih akurat. 

Kemampuan yang diperlihatkan dalam proyek ini mencakup manajemen data skala besar dan penerapan strategi analisis bisnis berbasis data. 

8. DKI Jakarta Traditional Market Commodity Dashboard

Proyek DKI Jakarta Traditional Market Commodity Dashboard ini membangun dashboard interaktif yang menyajikan data harga komoditas di pasar tradisional Jakarta, memungkinkan pemantauan perubahan harga secara real-time. Data dari berbagai sumber dikumpulkan, dibersihkan, dan divisualisasikan dalam bentuk grafik serta tabel interaktif. 

Dengan proyek ini, seorang data engineer dapat menunjukkan keterampilan dalam membangun sistem pengolahan data berbasis dashboard untuk keperluan ekonomi dan bisnis. 

9. Indonesia Weather ETL & Visualization

Menggunakan proses ETL (Extract, Transform, Load), proyek Indonesia Weather ETL & Visualization ini mengekstrak data cuaca Indonesia, kemudian mengolahnya menjadi informasi yang mudah dipahami dalam bentuk visualisasi. 

Dengan menerapkan teknik data engineering, informasi mengenai tren perubahan cuaca dapat digunakan untuk perencanaan sektor pertanian, transportasi, dan kebencanaan. 

Keahlian yang ditekankan dalam proyek ini mencakup integrasi data dari berbagai sumber dan visualisasi data dalam skala besar. 

10. Youtube Scraper and Sentiment Analysis using Airflow in Docker

Proyek Youtube Scraper and Sentiment Analysis ini bertujuan untuk melakukan scraping data YouTube dan menganalisis sentimen menggunakan Apache Airflow dan Docker. 

Dengan sistem otomatisasi ini, data komentar di YouTube dapat dikumpulkan dan diklasifikasikan berdasarkan sentimen positif, negatif, atau netral. 

Proyek ini menunjukkan kemampuan dalam mengimplementasikan web scraping, sentiment analysis, serta workflow automation menggunakan teknologi cloud. 

Baca juga : ETL vs ELT: Pengertian, Perbedaan, dan Implementasinya

Tips Membuat Data Engineer Portfolio

Sumber: Canva

Membuat Data Engineer Portfolio yang menarik harus terstruktur dan menunjukkan skill terbaikmu. Berikut beberapa tips agar portfolio-mu lebih standout di mata perekrut:

1. Pilih Proyek yang Menonjolkan Keahlian

Tampilkan proyek yang benar-benar mencerminkan kemampuanmu dalam pipeline data, optimasi query, atau penggunaan Apache Spark dan Airflow. 

Jangan hanya sekadar banyak proyek, tapi pastikan setiap proyek memiliki nilai tambah dan menunjukkan pemahaman yang mendalam. Dokumentasikan dengan baik agar perekrut bisa memahami bagaimana kamu membangun solusi data yang efisien.

2. Gunakan GitHub atau Platform Online untuk Kode

Simpan kode proyek di GitHub, GitLab, atau Kaggle agar bisa diakses oleh perekrut. Pastikan struktur kode rapi, memiliki komentar yang menjelaskan fungsi tiap bagian, serta dokumentasi cara penggunaan. 

Dengan menampilkan kode yang jelas dan profesional, kamu bisa menunjukkan kemampuan teknis secara langsung.

3. Visualisasikan Arsitektur Data

Gunakan diagram arsitektur untuk menjelaskan bagaimana sistem data bekerja dalam proyekmu. 

Tools seperti Lucidchart atau Draw.io bisa membantu membuat visualisasi yang lebih mudah dipahami. Dengan menampilkan workflow data yang jelas, perekrut bisa lebih cepat menilai cara kerja dan pemahamanmu dalam data engineering.

Baca juga : Penggunaan Branch If atau If-Else dalam Bahasa Python

Bangun Karier Data Engineering dengan Bootcamp Terbaik!

Ingin menguasai Data Engineering dan membangun Data Engineer Portfolio yang menarik untuk perekrut? Saatnya belajar langsung dari mentor berpengalaman di Bootcamp Data Engineering Dibimbing.id!

Di sini, kamu akan mendalami SQL, Python, Apache Spark, Airflow, hingga Cloud Computing melalui 35+ live class, proyek real case, dan mentoring intensif. Plus, kamu juga akan mendapatkan akses materi selamanya, bimbingan langsung 24/7, dan peluang magang 2 bulan di hiring company.

Dengan program penyaluran kerja ke 840+ perusahaan dan tingkat keberhasilan alumni 96%, peluangmu untuk berkarier di industri data semakin besar. Jangan lewatkan kesempatan ini, daftar sekarang di sini dan mulai langkahmu menjadi Data Engineer profesional! #BimbingSampeJadi

Referensi

1. What Is a Data Engineer? A Guide to This In-Demand Career [Buka]