أهم 5 أفكار ومشاريع هندسية مثيرة للمبتدئين [2022]

مشاريع وموضوعات هندسة البيانات

هندسة البيانات هي من بين الفروع الأساسية للبيانات الضخمة. إذا كنت تدرس لتصبح مهندس بيانات وتريد أن تعرض بعض المشاريع مهاراتك (أو تكتسب المعرفة) ، فقد وصلت إلى المكان الصحيح. في هذه المقالة ، سنناقش أفكار مشروع هندسة البيانات التي يمكنك العمل عليها والعديد من مشاريع هندسة البيانات ، ويجب أن تكون على دراية بها.

لا يشترط وجود خبرة في الترميز. 360 درجة الدعم الوظيفي. دبلوم PG في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من IIIT-B وما فوق.

يجب أن تلاحظ أنه يجب أن تكون على دراية ببعض الموضوعات والتقنيات قبل العمل في هذه المشاريع. تبحث الشركات دائمًا عن مهندسي البيانات المهرة الذين يمكنهم تطوير مشاريع هندسة بيانات مبتكرة. لذا ، إذا كنت مبتدئًا ، فإن أفضل ما يمكنك فعله هو العمل في بعض مشاريع هندسة البيانات في الوقت الفعلي.

نحن ، هنا في upGrad ، نؤمن بالمنهج العملي لأن المعرفة النظرية وحدها لن تساعد في بيئة العمل في الوقت الفعلي. في هذه المقالة ، سنستكشف بعض مشاريع هندسة البيانات المثيرة للاهتمام والتي يمكن للمبتدئين العمل عليها لوضع معرفتهم في هندسة البيانات للاختبار. في هذه المقالة ، ستجد أفضل مشاريع هندسة البيانات للمبتدئين للحصول على خبرة عملية. إذا كنت مبتدئًا ومهتمًا بمعرفة المزيد عن علم البيانات ، فراجع دورات تحليل البيانات لدينا من أفضل الجامعات.

في خضم المنافسة الشديدة ، يجب أن يتمتع المطورون الطموحون بخبرة عملية في مشاريع هندسة البيانات الواقعية. في الواقع ، هذا هو أحد معايير التوظيف الأساسية لمعظم أصحاب العمل اليوم. عندما تبدأ العمل في مشاريع هندسة البيانات ، لن تكون قادرًا على اختبار نقاط قوتك وضعفك فحسب ، بل ستكتسب أيضًا اكتشافًا يمكن أن يكون مفيدًا للغاية لتعزيز حياتك المهنية.

هذا لأنك ستحتاج إلى إكمال المشاريع بشكل صحيح. فيما يلي أهمها:

• Python واستخدامها في البيانات الضخمة
• استخراج حلول تحميل التحويل (ETL)
• Hadoop وتقنيات البيانات الضخمة ذات الصلة
• مفهوم خطوط أنابيب البيانات
• تدفق الهواء اباتشي

اقرأ أيضًا: أفكار مشاريع البيانات الضخمة

ما هو مهندس البيانات؟

يجعل مهندسو البيانات البيانات الأولية قابلة للاستخدام ويمكن الوصول إليها من قبل متخصصي البيانات الآخرين. تمتلك المؤسسات أنواعًا متعددة من البيانات ، وتقع على عاتق مهندسي البيانات مسؤولية جعلها متسقة ، بحيث يمكن لمحللي البيانات والعلماء استخدامها. إذا كان علماء ومحللو البيانات طيارين ، فإن مهندسي البيانات هم بناة الطائرات. بدون الأخير ، لا يمكن للأول أداء مهامه.

بعض مهام مهندس البيانات هي:

• الحصول على البيانات والحصول عليها من أماكن متعددة
• تنظيف البيانات والتخلص من البيانات والأخطاء غير المفيدة
• قم بإزالة أي تكرارات موجودة في بيانات المصدر
• تحويل البيانات إلى التنسيق المطلوب

مع تزايد الطلب على البيانات الضخمة ، تزداد الحاجة إلى مهندسي البيانات وفقًا لذلك. الآن بعد أن عرفت ما يفعله مهندس البيانات ، يمكننا البدء في مناقشة مشاريع هندسة البيانات الخاصة بنا.

لنبدأ في البحث عن مشاريع هندسة البيانات لبناء مشاريع البيانات الخاصة بك!

إذن ، إليك بعض مشاريع هندسة البيانات التي يمكن للمبتدئين العمل عليها:

مشاريع هندسة البيانات التي يجب أن تعرفها

لكي تصبح مهندس بيانات ماهرًا ، يجب أن تكون على دراية بأحدث الأدوات وأكثرها شيوعًا في قطاعك. لهذا السبب سنركز على مشاريع هندسة البيانات التي يجب أن تضعها في اعتبارك:

1. المحافظ

المحافظ هو مدير خط أنابيب البيانات الذي يمكنك من خلاله تحديد وبناء DAGs للمهام. إنه جديد وسريع وسهل الاستخدام ، ونتيجة لذلك أصبح أحد أكثر أدوات خطوط أنابيب البيانات شيوعًا في الصناعة. يحتوي برنامج المحافظ على إطار عمل مفتوح المصدر حيث يمكنك بناء واختبار تدفقات العمل. تعمل التسهيلات المضافة للبنية التحتية الخاصة على تحسين فائدتها بشكل أكبر لأنها تقضي على العديد من المخاطر الأمنية التي قد تشكلها البنية التحتية القائمة على السحابة.

على الرغم من أن برنامج "بيرفكت" يقدم بنية تحتية خاصة لتشغيل الكود ، إلا أنه يمكنك دائمًا مراقبة العمل والتحقق منه من خلال السحابة الخاصة بهم. يعتمد إطار عمل المحافظ على Python ، وعلى الرغم من أنه جديد تمامًا في السوق ، إلا أنك ستستفيد بشكل كبير من تعلم المطابقة.

2. الإيقاع

الإيقاع عبارة عن منصة تشفير تتسامح مع الأخطاء وتتخلص من العديد من التعقيدات في إنشاء التطبيقات الموزعة. إنه يؤمن حالة التطبيق الكاملة التي تسمح لك بالبرمجة دون القلق بشأن قابلية التوسع والتوافر والمتانة للتطبيق الخاص بك. لديها إطار وكذلك خدمة خلفية. يدعم هيكلها عدة لغات ، بما في ذلك Java و Go. يسهل الإيقاع القياس الأفقي جنبًا إلى جنب مع تكرار الأحداث الماضية. يتيح مثل هذا النسخ إمكانية الاسترداد السهل من أي نوع من حالات فشل المنطقة. كما كنت قد خمنت الآن ، فإن الإيقاع هو بلا شك تقنية يجب أن تكون على دراية بها كمهندس بيانات.

3. أموندسن

Amundsen هو منتج من Lyft وهو حل اكتشاف البيانات الوصفية. تقدم Amundsen خدمات متعددة للمستخدمين تجعلها إضافة جديرة إلى ترسانة أي مهندس بيانات. خدمة البيانات الوصفية ، على سبيل المثال ، تهتم بطلبات البيانات الوصفية للواجهة الأمامية. وبالمثل ، فإنه يحتوي على إطار عمل يسمى منشئ البيانات لاستخراج البيانات الوصفية من المصادر المطلوبة. المكونات البارزة الأخرى لهذا الحل هي خدمة البحث ، ومستودع المكتبة المسمى Common ، وخدمة الواجهة الأمامية ، التي تشغل تطبيق الويب Amundsen.

4. توقعات كبيرة

Great Expectations هي مكتبة Python تتيح لك التحقق من القواعد وتعريفها لمجموعات البيانات. بعد تحديد القواعد ، يصبح التحقق من صحة مجموعات البيانات سهلاً وفعالاً. علاوة على ذلك ، يمكنك استخدام Great Expectations مع Pandas و Spark و SQL. يحتوي على ملفات تعريف بيانات يمكنها إنتاج توقعات آلية ، إلى جانب توثيق نظيف لبيانات HTML. على الرغم من كونها جديدة نسبيًا ، إلا أنها تكتسب شعبية بالتأكيد بين محترفي البيانات. تقوم شركة Great Expectations بأتمتة عملية التحقق للبيانات الجديدة التي تتلقاها من الأطراف الأخرى (الفرق والموردين). إنه يوفر الكثير من الوقت في تنظيف البيانات ، والتي يمكن أن تكون عملية شاملة للغاية لأي مهندس بيانات.

يجب أن تقرأ: أفكار مشاريع استخراج البيانات

أفكار لمشروع هندسة البيانات يمكنك العمل عليها

هذه القائمة من مشاريع هندسة البيانات للطلاب مناسبة للمبتدئين والوسطاء والخبراء. ستساعدك مشاريع هندسة البيانات هذه على المضي قدمًا في جميع الجوانب العملية التي تحتاجها للنجاح في حياتك المهنية.

علاوة على ذلك ، إذا كنت تبحث عن مشاريع هندسة البيانات للعام الأخير ، فيجب أن تساعدك هذه القائمة على المضي قدمًا. لذلك ، دون مزيد من اللغط ، دعنا ننتقل مباشرة إلى بعض مشاريع هندسة البيانات التي ستقوي قاعدتك وتسمح لك بتسلق السلم.

فيما يلي بعض أفكار مشروع هندسة البيانات التي من المفترض أن تساعدك على اتخاذ خطوة للأمام في الاتجاه الصحيح.

1. بناء مستودع بيانات

من أفضل الأفكار لبدء تجربة مشاريع هندسة البيانات العملية للطلاب هي بناء مستودع بيانات. يعد تخزين البيانات من أكثر المهارات شيوعًا لمهندسي البيانات. لهذا السبب نوصي ببناء مستودع بيانات كجزء من مشاريع هندسة البيانات الخاصة بك. سيساعدك هذا المشروع على فهم كيفية إنشاء مستودع بيانات وتطبيقاته.

يجمع مستودع البيانات البيانات من مصادر متعددة (غير متجانسة) ويحولها إلى تنسيق قياسي قابل للاستخدام. يعد تخزين البيانات مكونًا حيويًا في ذكاء الأعمال (BI) ويساعد في استخدام البيانات بشكل استراتيجي. الأسماء الشائعة الأخرى لمخازن البيانات هي:

• تطبيق تحليلي
• نظام دعم القرار
• نظام إدارة المعلومات

مخازن البيانات قادرة على تخزين كميات كبيرة من البيانات ومساعدة محللي الأعمال في المقام الأول في مهامهم. يمكنك إنشاء مستودع بيانات على سحابة AWS وإضافة خط أنابيب ETL لنقل البيانات وتحويلها إلى المستودع. بمجرد الانتهاء من هذا المشروع ، ستكون على دراية بجميع جوانب تخزين البيانات تقريبًا.

2. تنفيذ نمذجة البيانات لمنصة تدفق

يعد إجراء نمذجة البيانات من أفضل الأفكار لبدء تجربة مشاريع هندسة البيانات العملية للطلاب. في هذا المشروع ، تريد منصة دفق (مثل Spotify أو Gaana) تحليل تفضيلات الاستماع لمستخدميها لتحسين نظام التوصية الخاص بهم. بصفتك مهندس بيانات ، يجب عليك إجراء نمذجة البيانات حتى يتمكنوا من شرح بيانات المستخدم الخاصة بهم بشكل مناسب. سيتعين عليك إنشاء خط أنابيب ETL باستخدام Python و PostgreSQL . تشير نمذجة البيانات إلى تطوير مخططات شاملة تعرض العلاقة بين نقاط البيانات المختلفة.

بعض نقاط المستخدم التي سيتعين عليك التعامل معها ستكون:

• الألبومات والأغاني التي نالت إعجاب المستخدم
• قوائم التشغيل الموجودة في مكتبة المستخدم
• أكثر الأنواع التي يستمع إليها المستخدم
• كم من الوقت يستمع المستخدم إلى أغنية معينة والطابع الزمني الخاص بها

ستساعدك هذه المعلومات على نمذجة البيانات بشكل صحيح وتوفر حلاً فعالاً لمشكلة النظام الأساسي. بعد الانتهاء من هذا المشروع ، ستكون لديك خبرة واسعة في استخدام خطوط أنابيب PostgreSQL و ETL.

3. بناء وتنظيم خطوط أنابيب البيانات

إذا كنت مبتدئًا في هندسة البيانات ، فيجب أن تبدأ بمشروع هندسة البيانات هذا. مهمتنا الأساسية في هذا المشروع هي إدارة سير عمل خطوط أنابيب البيانات لدينا من خلال البرنامج. نحن نستخدم حلاً مفتوح المصدر في هذا المشروع ، Apache Airflow . تعد إدارة خطوط أنابيب البيانات مهمة حاسمة لمهندس البيانات ، وسيساعدك هذا المشروع على أن تصبح بارعًا في ذلك.

Apache Airflow هو نظام أساسي لإدارة سير العمل وقد بدأ في Airbnb في عام 2018. يتيح هذا البرنامج للمستخدمين إدارة مهام سير العمل المعقدة بسهولة وتنظيمها وفقًا لذلك. بصرف النظر عن إنشاء مهام سير العمل وإدارتها في Apache Airflow ، يمكنك أيضًا إنشاء مكونات إضافية وعوامل تشغيل للمهمة. ستمكنك من أتمتة خطوط الأنابيب ، مما يقلل عبء العمل بشكل كبير ويزيد من الكفاءة.

4. إنشاء بحيرة البيانات

هذه مشاريع هندسة بيانات ممتازة للمبتدئين. أصبحت بحيرات البيانات أكثر أهمية في الصناعة ، لذا يمكنك بناء واحدة وتحسين محفظتك. بحيرات البيانات هي مستودعات لتخزين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة على أي نطاق. إنها تسمح لك بتخزين بياناتك كما هي ، أي أنك لست مضطرًا إلى تنظيم بياناتك قبل إضافتها إلى التخزين. هذا هو أحد مشاريع هندسة البيانات الشائعة. نظرًا لأنه يمكنك إضافة بياناتك إلى بحيرة البيانات دون الحاجة إلى أي تعديل ، تصبح العملية سريعة وتسمح بإضافة البيانات في الوقت الفعلي.

تتطلب العديد من التطبيقات الشائعة والحديثة مثل التعلم الآلي والتحليلات بحيرة بيانات لتعمل بشكل صحيح. باستخدام بحيرات البيانات ، يمكنك إضافة أنواع ملفات متعددة في المستودع الخاص بك ، وإضافتها في الوقت الفعلي ، وأداء الوظائف الحاسمة على البيانات بسرعة. لهذا السبب يجب عليك بناء بحيرة بيانات في مشروعك ومعرفة المزيد عن هذه التكنولوجيا.

يمكنك إنشاء بحيرة بيانات باستخدام Apache Spark على سحابة AWS. لجعل المشروع أكثر إثارة للاهتمام ، يمكنك أيضًا أداء وظائف ETL لنقل البيانات بشكل أفضل داخل بحيرة البيانات. يمكن أن يساعد ذكر مشاريع هندسة البيانات في أن تبدو سيرتك الذاتية أكثر إثارة من غيرها.

5. أداء نمذجة البيانات من خلال كاساندرا

هذا هو أحد مشاريع هندسة البيانات المثيرة للاهتمام التي يجب إنشاؤها. Apache Cassandra هو نظام إدارة قاعدة بيانات NoSQL مفتوح المصدر يمكّن المستخدمين من استخدام كميات هائلة من البيانات. فائدته الرئيسية هي أنه يسمح لك باستخدام البيانات المنتشرة عبر خوادم سلع متعددة ، مما يقلل من مخاطر الفشل. نظرًا لأن بياناتك منتشرة عبر خوادم مختلفة ، فلن يتسبب فشل أحد الخوادم في إيقاف تشغيل العملية بالكامل. هذا فقط أحد الأسباب العديدة التي تجعل Cassandra أداة شائعة بين محترفي البيانات البارزين. كما أنه يوفر قابلية عالية للتطوير والأداء.

في هذا المشروع ، سيتعين عليك إجراء نمذجة البيانات باستخدام Cassandra. ومع ذلك ، عند نمذجة البيانات من خلال Cassandra ، يجب أن تضع بعض النقاط في الاعتبار. أولاً ، تأكد من أن بياناتك موزعة بالتساوي. إنه أحد مشاريع هندسة البيانات الشائعة. بينما تساعد Cassandra في ضمان انتشار متساوٍ لبياناتك ، يجب عليك التحقق مرة أخرى من هذا للتأكد.

ثانيًا ، استخدم أصغر قدر من الأقسام يقرأها البرنامج أثناء النمذجة. وذلك لأن عددًا كبيرًا من أقسام القراءة من شأنه أن يضع عبئًا إضافيًا على نظامك ويعيق الأداء العام. بعد الانتهاء من هذا المشروع ، ستكون على دراية بالميزات والتطبيقات المتعددة لـ Apache Cassandra.

تعرف على المزيد حول هندسة البيانات

هذه بعض مشاريع هندسة البيانات التي يمكنك تجربتها!

انطلق الآن واختبر كل المعرفة التي جمعتها من خلال دليل مشاريع هندسة البيانات الخاص بنا لبناء مشاريع هندسة البيانات الخاصة بك!

أن تصبح مهندس بيانات ليس بالأمر السهل ؛ هناك العديد من الموضوعات التي يجب على المرء تغطيتها ليصبح خبيرًا. ومع ذلك ، إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة وهندسة البيانات ، فعليك التوجه إلى مدونتنا. هناك ، نشارك العديد من الموارد (مثل هذا) بانتظام.

إذا كنت مهتمًا بتعلم Python وترغب في جعل يديك متسخًا في العديد من الأدوات والمكتبات ، فراجع برنامج Executive PG في علوم البيانات.

من ناحية أخرى ، يمكنك أيضًا التسجيل في دورة البيانات الضخمة وتعلم جميع المهارات والمفاهيم المطلوبة لتصبح مهندس بيانات.

نأمل أن تكون قد أحببت هذا المقال. إذا كانت لديك أي أسئلة أو شكوك ، فلا تتردد في إخبارنا من خلال التعليقات أدناه.