10 Ide Proyek Junior Data Engineer yang Mudah Dicoba 2025

Ide proyek junior data engineer jadi langkah awal yang tepat buat Warga Bimbingan yang mau belajar dunia data. Latihan lewat proyek nyata bikin pemahaman lebih cepat dan aplikatif.

Mulai saja dari proyek sederhana, seperti bikin pipeline data kecil atau mengolah dataset publik. Walau terlihat sederhana, hasilnya bisa jadi nilai plus di portfolio Warga Bimbingan.

Tahun 2025 punya banyak peluang untuk belajar lewat proyek nyata. MinDi sudah rangkum 10 ide proyek yang mudah dicoba dan cocok buat Warga Bimbingan.

Baca juga: Panduan Memilih Bootcamp Data Engineering Terbaik untuk Karier

Apa Itu Proyek Junior Data Engineer?

Proyek junior data engineer adalah tugas atau mini project yang dirancang untuk melatih keterampilan dasar seorang pemula di bidang data engineering. 

Proyek ini biasanya mencakup aktivitas seperti memindahkan data dari satu sumber ke penyimpanan lain, membersihkan data agar lebih rapi, sampai membuat pipeline sederhana yang bisa diandalkan. 

Dengan menjalankan proyek semacam ini, Warga Bimbingan bisa belajar langsung bagaimana alur data bekerja di dunia nyata, bukan hanya dari teori. 

Selain itu, proyek ini juga bisa dijadikan portfolio berharga untuk menunjukkan kemampuan teknis saat melamar kerja di bidang data.

Baca juga: One Hot Encoding adalah: Arti, Manfaat, dan Penerapannya

Ide Proyek Junior Data Engineer 2025

Sumber: Canva

Warga Bimbingan, di tahun 2025 ini ada banyak ide proyek junior data engineer yang bisa kamu coba. MinDi udah siapin 10 ide praktis yang relevan dengan kebutuhan industri.

1. Pipeline Data Sederhana dari CSV ke Database

Proyek ini melatih Warga Bimbingan untuk memindahkan data dari file CSV ke database. Meski terlihat basic, inilah dasar dari proses ETL yang wajib dikuasai.

Dengan proyek ini, kamu akan paham gimana data mentah diproses sebelum siap dianalisis. Hasilnya bisa jadi contoh pipeline mini buat portfolio.

1. Tech Stack: Python (Pandas), PostgreSQL/MySQL
2. Dataset: Dataset publik berbentuk CSV (misalnya Kaggle)
3. Skill Dibutuhkan: Dasar SQL, Python, konsep ETL

2. Membersihkan dan Memvalidasi Dataset Publik

Data mentah sering berantakan, ada yang kosong, dobel, atau salah format. Proyek ini fokus bikin data lebih rapi biar siap dipakai tim lain.

Latihan ini akan mengasah ketelitian kamu dalam quality control data. Selain itu, jadi bukti bahwa kamu ngerti pentingnya data yang bersih.

1. Tech Stack: Python (Pandas), Jupyter Notebook
2. Dataset: Dataset publik dari Kaggle atau UCI Machine Learning Repository
3. Skill Dibutuhkan: Data wrangling, validasi, logika pemrograman dasar

3. Mengambil Data dari API Publik

Banyak sumber data gratis yang bisa diakses lewat API. Proyek ini ngajarin Warga Bimbingan cara menghubungkan API dan menyimpan hasilnya ke database.

Selain latihan teknis, proyek ini nunjukkin kemampuan integrasi data. Sangat relevan karena banyak perusahaan pakai data dari API.

1. Tech Stack: Python (Requests), SQLite/PostgreSQL
2. Dataset: API publik (misalnya OpenWeather, GitHub API)
3. Skill Dibutuhkan: Dasar API, parsing JSON, SQL

Baca juga: Feature Engineering: Panduan Lengkap untuk Pemula dalam ML

4. Membuat Dashboard Interaktif

Visualisasi bikin data lebih gampang dipahami. Proyek ini melatih kamu bikin dashboard sederhana dengan tools populer.

Dashboard ini bisa jadi nilai tambah besar di portfolio. Karena perusahaan butuh engineer yang nggak cuma olah data, tapi juga bisa menyajikannya dengan jelas.

1. Tech Stack: Tableau, Power BI, atau Streamlit
2. Dataset: Dataset publik (misalnya data penjualan atau transportasi)
3. Skill Dibutuhkan: Visualisasi data, storytelling, SQL dasar

5. Mini Pipeline Cloud Sederhana

Cloud makin jadi standar, jadi proyek ini penting. Kamu bisa coba bikin pipeline sederhana dengan AWS atau GCP.

Latihan ini bikin kamu lebih familiar dengan ekosistem cloud. Ini juga jadi nilai tambah karena industri banyak pindah ke cloud.

1. Tech Stack: AWS S3, Google BigQuery, Python
2. Dataset: Dataset publik yang diunggah ke cloud storage
3. Skill Dibutuhkan: Cloud basic, ETL, manajemen storage

Baca juga: 10 Contoh Data Engineer Portfolio dan Cara Membuatnya

6. Analisis Data Real-Time dari Log File

Banyak perusahaan butuh data real-time, bukan lagi batch. Proyek ini ngajarin kamu cara ngolah log file secara cepat.

Dari sini kamu bisa belajar konsep streaming data. Cocok banget buat portfolio karena real-time lagi tren.

1. Tech Stack: Apache Kafka, Spark Streaming
2. Dataset: Log file dummy atau data event simulasi
3. Skill Dibutuhkan: Streaming data, Python/Scala, dasar big data

7. Membuat Mini Data Warehouse

Data warehouse dipakai buat analisis skala besar. Proyek ini bisa dimulai dari membuat model sederhana pakai SQL.

Kamu bisa coba gabungkan beberapa dataset lalu simpan di warehouse kecil. Ini akan nunjukkin kemampuan desain data.

1. Tech Stack: PostgreSQL, Snowflake, atau BigQuery
2. Dataset: Dataset publik multi-sumber (contoh: penjualan & pelanggan)
3. Skill Dibutuhkan: SQL lanjutan, data modeling, warehousing dasar

8. Workflow Otomatisasi dengan Apache Airflow

Pipeline data sering butuh otomatisasi. Proyek ini melatih kamu bikin workflow dengan Airflow.

Dengan workflow otomatis, pekerjaan jadi lebih efisien dan stabil. Ini salah satu skill favorit recruiter.

1. Tech Stack: Apache Airflow, Python
2. Dataset: Dataset publik kecil (contoh: CSV transaksi)
3. Skill Dibutuhkan: Task scheduling, Python, ETL

9. Eksperimen Data Lake untuk Dataset Besar

Data lake dipakai buat nyimpen data mentah dalam skala besar. Proyek ini ngajarin kamu cara nyimpen dan ngelola dataset besar.

Biarpun mini, latihan ini bikin kamu ngerti perbedaan data lake vs warehouse. Keduanya sama-sama penting di dunia data.

• Tech Stack: AWS S3, Hadoop

• Dataset: Dataset publik besar (misalnya data cuaca atau sensor IoT)

• Skill Dibutuhkan: Cloud storage, big data concept, SQL dasar

10. Implementasi Konsep Data Mesh

Data mesh adalah cara baru ngatur data biar lebih terdistribusi. Kamu bisa mulai dari simulasi sederhana dengan beberapa dataset kecil.

Proyek ini melatih kamu kerja dengan data yang dikelola tiap “domain” berbeda. Cocok banget biar siap ke tren masa depan.

1. Tech Stack: Python, PostgreSQL
2. Dataset: Dataset publik terbagi (misalnya sales, marketing, finance)
3. Skill Dibutuhkan: Data modeling, SQL, kolaborasi lintas tim

Baca juga: Apa Itu DML? Pengertian, Perintah, dan Manfaat untuk Bisnis

Ingin Jadi Junior Data Engineer Profesional?

Setelah membaca 10 ide proyek junior data engineer 2025, saatnya Warga Bimbingan mulai melangkah lebih serius. 

Proyek-proyek ini bisa jadi latihan, tapi mentor dan kurikulum yang terarah akan bikin proses belajarmu jauh lebih cepat.

Yuk, ikuti Bootcamp Data Engineering di dibimbing.id! Di sini, Warga Bimbingan bakal belajar langsung tentang pipeline data, cloud computing, data warehouse, big data, hingga otomatisasi workflow dengan Airflow.

Belajar bareng mentor berpengalaman dengan kurikulum aplikatif dan hands-on project, jadi kamu nggak cuma paham teori tapi juga punya portfolio nyata.

Dengan lebih dari 840+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni mencapai 96%, peluang kariermu sebagai Data Engineer makin terbuka lebar.

Jadi, tunggu apa lagi? Hubungi tim kami sekarang disini dan daftar di dibimbing.id untuk mulai perjalananmu jadi seorang Data Engineer profesional. #BimbingSampeJadi

Referensi

1. Data Engineering Projects for Beginners in 2025 [Buka]