Die 5 spannendsten Data-Engineering-Projekte und -Ideen für Anfänger [2022]

Data-Engineering-Projekte und -Themen

Data Engineering gehört zu den Kernbranchen von Big Data. Wenn Sie Data Engineer studieren und in einigen Projekten Ihre Fähigkeiten unter Beweis stellen (oder sich Wissen aneignen) möchten, sind Sie bei uns genau richtig. In diesem Artikel besprechen wir Data-Engineering-Projektideen, an denen Sie arbeiten können, sowie mehrere Data-Engineering-Projekte, und Sie sollten sich dessen bewusst sein.

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Beachten Sie, dass Sie mit einigen Themen und Technologien vertraut sein sollten, bevor Sie an diesen Projekten arbeiten. Unternehmen sind immer auf der Suche nach qualifizierten Data Engineers, die innovative Data-Engineering-Projekte entwickeln können. Wenn Sie also ein Anfänger sind, können Sie am besten an einigen Echtzeit- Data-Engineering-Projekten arbeiten.

Wir von upGrad glauben an einen praktischen Ansatz, da theoretisches Wissen allein in einer Echtzeit-Arbeitsumgebung nicht weiterhilft. In diesem Artikel werden wir einige interessante Data-Engineering-Projekte untersuchen, an denen Anfänger arbeiten können, um ihr Data-Engineering-Wissen auf die Probe zu stellen. In diesem Artikel finden Sie Top-Data-Engineering-Projekte für Anfänger, um praktische Erfahrungen zu sammeln. Wenn Sie Anfänger sind und mehr über Data Science erfahren möchten, sehen Sie sich unsere Datenanalysekurse von Top-Universitäten an.

Inmitten des Verdrängungswettbewerbs müssen aufstrebende Entwickler praktische Erfahrung mit realen Data-Engineering-Projekten haben. Tatsächlich ist dies heute eines der wichtigsten Einstellungskriterien für die meisten Arbeitgeber. Wenn Sie mit der Arbeit an Data-Engineering- Projekten beginnen, können Sie nicht nur Ihre Stärken und Schwächen testen, sondern auch Einblicke gewinnen, die für Ihre Karriere enorm hilfreich sein können.

Das liegt daran, dass Sie die Projekte korrekt abschließen müssen. Hier sind die wichtigsten:

• Python und seine Verwendung in Big Data
• Extract Transform Load (ETL)-Lösungen
• Hadoop und verwandte Big-Data-Technologien
• Konzept von Datenpipelines
• Apache Airflow

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Was ist ein Dateningenieur?

Data Engineers machen Rohdaten nutzbar und für andere Data Professionals zugänglich. Organisationen verfügen über mehrere Arten von Daten, und es liegt in der Verantwortung von Data Engineers, sie konsistent zu machen, damit Datenanalysten und Wissenschaftler dieselben verwenden können. Wenn Data Scientists und Analysten Piloten sind, dann sind Data Engineers die Flugzeugbauer. Ohne Letzteres kann Ersteres seine Aufgaben nicht erfüllen.

Einige Aufgaben eines Dateningenieurs sind:

• Erfassung und Beschaffung von Daten von mehreren Orten
• Bereinigen Sie die Daten und beseitigen Sie nutzlose Daten und Fehler
• Entfernen Sie alle in den Quelldaten vorhandenen Duplikate
• Transformieren Sie die Daten in das erforderliche Format

Da die Nachfrage nach Big Data steigt, steigt auch der Bedarf an Data Engineers entsprechend. Jetzt, da Sie wissen, was ein Data Engineer tut, können wir mit der Diskussion unserer Data Engineering-Projekte beginnen.

Beginnen wir mit der Suche nach Data-Engineering-Projekten, um Ihre eigenen Datenprojekte zu erstellen!

Hier sind also ein paar Data-Engineering-Projekte , an denen Anfänger arbeiten können:

Data-Engineering-Projekte, die Sie kennen sollten

Um ein kompetenter Dateningenieur zu werden, sollten Sie die neuesten und beliebtesten Tools Ihrer Branche kennen. Deshalb konzentrieren wir uns auf die Data-Engineering-Projekte, auf die Sie achten sollten:

1. Präfekt

Prefect ist ein Datenpipeline-Manager, mit dem Sie DAGs für Aufgaben parametrisieren und erstellen können. Es ist neu, schnell und benutzerfreundlich, weshalb es zu einem der beliebtesten Datenpipeline-Tools in der Branche geworden ist. Prefect verfügt über ein Open-Source-Framework, in dem Sie Workflows erstellen und testen können. Die zusätzliche Einrichtung einer privaten Infrastruktur erhöht ihren Nutzen weiter, da sie viele Sicherheitsrisiken eliminiert, die eine Cloud-basierte Infrastruktur darstellen könnte.

Obwohl Prefect eine private Infrastruktur zum Ausführen des Codes anbietet, können Sie die Arbeit jederzeit über ihre Cloud überwachen und überprüfen. Das Framework von Prefect basiert auf Python, und obwohl es völlig neu auf dem Markt ist, würden Sie stark davon profitieren, Prefect zu lernen.

2. Kadenz

Cadence ist eine fehlertolerante Codierungsplattform, die viele Komplexitäten beim Erstellen verteilter Anwendungen beseitigt. Es sichert den vollständigen Anwendungszustand, sodass Sie programmieren können, ohne sich Gedanken über die Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Dauerhaftigkeit Ihrer Anwendung machen zu müssen. Es hat ein Framework sowie einen Backend-Service. Seine Struktur unterstützt mehrere Sprachen, einschließlich Java und Go. Cadence erleichtert die horizontale Skalierung zusammen mit einer Replikation vergangener Ereignisse. Eine solche Replikation ermöglicht eine einfache Wiederherstellung nach allen Arten von Zonenausfällen. Wie Sie bereits vermutet haben, ist Cadence zweifellos eine Technologie, mit der Sie als Dateningenieur vertraut sein sollten.

3. Amundsen

Amundsen ist ein Produkt von Lyft und eine Metadaten- und Datenerkennungslösung. Amundsen bietet Benutzern mehrere Dienste, die es zu einer würdigen Ergänzung für das Arsenal eines jeden Dateningenieurs machen. Der Metadatendienst kümmert sich beispielsweise um die Metadatenanfragen des Frontends. Ebenso verfügt es über ein Framework namens Data Builder, um Metadaten aus den erforderlichen Quellen zu extrahieren. Weitere herausragende Komponenten dieser Lösung sind der Suchdienst, das Bibliotheksrepository namens Common und der Front-End-Dienst, der die Amundsen-Web-App ausführt.

4. Große Erwartungen

Great Expectations ist eine Python-Bibliothek, mit der Sie Regeln für Datasets validieren und definieren können. Nach Festlegung der Regeln wird die Validierung von Datensätzen einfach und effizient. Darüber hinaus können Sie Great Expectations mit Pandas, Spark und SQL verwenden. Es verfügt über Datenprofiler, die automatisierte Erwartungen erstellen können, sowie eine saubere Dokumentation für HTML-Daten. Obwohl es relativ neu ist, wird es bei Datenexperten sicherlich immer beliebter. Great Expectations automatisiert den Überprüfungsprozess für neue Daten, die Sie von anderen Parteien (Teams und Anbietern) erhalten. Es spart viel Zeit bei der Datenbereinigung, die für jeden Datentechniker ein sehr erschöpfender Prozess sein kann.

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Data-Engineering-Projektideen, an denen Sie arbeiten können

Diese Liste von Data-Engineering-Projekten für Studenten ist für Anfänger, Fortgeschrittene und Experten geeignet. Diese Data-Engineering-Projekte bringen Sie mit allen praktischen Aspekten in Schwung, die Sie für eine erfolgreiche Karriere benötigen.

Wenn Sie nach Data-Engineering- Projekten für das Abschlussjahr suchen, sollte Ihnen diese Liste weiterhelfen. Lassen Sie uns also ohne weitere Umschweife direkt in einige Data-Engineering-Projekte einsteigen, die Ihre Basis stärken und es Ihnen ermöglichen, die Leiter nach oben zu klettern.

Hier sind einige Data-Engineering-Projektideen, die Ihnen helfen sollen, einen Schritt in die richtige Richtung zu gehen.

1. Erstellen Sie ein Data Warehouse

Eine der besten Ideen, um mit dem Experimentieren Ihrer praktischen Data-Engineering-Projekte für Studenten zu beginnen, ist der Aufbau eines Data Warehouse. Data Warehousing gehört zu den beliebtesten Fähigkeiten von Data Engineers. Aus diesem Grund empfehlen wir den Aufbau eines Data Warehouse als Teil Ihrer Data-Engineering-Projekte. Dieses Projekt hilft Ihnen zu verstehen, wie Sie ein Data Warehouse und seine Anwendungen erstellen können.

Ein Data Warehouse sammelt Daten aus mehreren Quellen (die heterogen sind) und wandelt sie in ein standardisiertes, verwendbares Format um. Data Warehousing ist ein wesentlicher Bestandteil von Business Intelligence (BI) und hilft bei der strategischen Nutzung von Daten. Andere gebräuchliche Namen für Data Warehouses sind:

• Analytische Anwendung
• System zur Entscheidungsfindung
• Management Informationssystem

Data Warehouses sind in der Lage, große Datenmengen zu speichern und unterstützen vor allem Business Analysten bei ihren Aufgaben. Sie können ein Data Warehouse in der AWS-Cloud erstellen und eine ETL-Pipeline hinzufügen, um die Daten in das Warehouse zu übertragen und zu transformieren. Nach Abschluss dieses Projekts sind Sie mit fast allen Aspekten des Data Warehousing vertraut.

2. Datenmodellierung für eine Streaming-Plattform durchführen

Eine der besten Ideen, um mit dem Experimentieren Ihrer praktischen Data-Engineering-Projekte für Studenten zu beginnen, ist die Durchführung von Datenmodellierungen. In diesem Projekt möchte eine Streaming-Plattform (wie Spotify oder Gaana) die Hörpräferenzen ihrer Benutzer analysieren, um ihr Empfehlungssystem zu verbessern. Als Data Engineer müssen Sie die Datenmodellierung durchführen, damit sie ihre Benutzerdaten angemessen erklären können. Sie müssen eine ETL-Pipeline mit Python und PostgreSQL erstellen . Datenmodellierung bezieht sich auf die Entwicklung umfassender Diagramme, die die Beziehung zwischen verschiedenen Datenpunkten darstellen.

Einige der Benutzerpunkte, mit denen Sie arbeiten müssten, wären:

• Die Alben und Songs, die dem Benutzer gefallen haben
• Die in der Bibliothek des Benutzers vorhandenen Wiedergabelisten
• Die Genres, die der Benutzer am häufigsten hört
• Wie lange der Benutzer sich ein bestimmtes Lied anhört und dessen Zeitstempel

Solche Informationen würden Ihnen helfen, die Daten korrekt zu modellieren und eine effektive Lösung für das Problem der Plattform bereitzustellen. Nach Abschluss dieses Projekts verfügen Sie über umfangreiche Erfahrung in der Verwendung von PostgreSQL- und ETL-Pipelines.

3. Erstellen und organisieren Sie Datenpipelines

Wenn Sie ein Anfänger im Data Engineering sind, sollten Sie mit diesem Data Engineering-Projekt beginnen. Unsere Hauptaufgabe in diesem Projekt ist es, den Workflow unserer Datenpipelines durch Software zu verwalten. Wir verwenden in diesem Projekt eine Open-Source-Lösung, Apache Airflow . Die Verwaltung von Datenpipelines ist eine entscheidende Aufgabe für einen Dateningenieur, und dieses Projekt wird Ihnen dabei helfen, sich darin zurechtzufinden.

Apache Airflow ist eine Workflow-Management-Plattform und startete 2018 bei Airbnb. Eine solche Software ermöglicht es Benutzern, komplexe Workflows einfach zu verwalten und entsprechend zu organisieren. Neben der Erstellung von Workflows und deren Verwaltung in Apache Airflow können Sie auch Plugins und Operatoren für die Aufgabe erstellen. Sie ermöglichen Ihnen, die Pipelines zu automatisieren, was Ihren Arbeitsaufwand erheblich reduzieren und die Effizienz steigern würde.

4. Erstellen Sie einen Data Lake

Dies ist ein hervorragendes Data-Engineering-Projekt für Anfänger. Data Lakes werden in der Branche immer wichtiger, sodass Sie einen aufbauen und Ihr Portfolio erweitern können. Data Lakes sind Repositories zum Speichern strukturierter und unstrukturierter Daten in beliebiger Größenordnung. Sie ermöglichen es Ihnen, Ihre Daten unverändert zu speichern, dh Sie müssen Ihre Daten nicht strukturieren, bevor Sie sie dem Speicher hinzufügen. Dies ist eines der angesagtesten Data-Engineering-Projekte. Da Sie Ihre Daten ohne Änderungen in den Data Lake einfügen können, wird der Prozess schnell und ermöglicht das Hinzufügen von Daten in Echtzeit.

Viele beliebte und neueste Implementierungen wie maschinelles Lernen und Analysen erfordern einen Data Lake, um richtig zu funktionieren. Mit Data Lakes können Sie Ihrem Repository mehrere Dateitypen in Echtzeit hinzufügen und wichtige Funktionen für die Daten schnell ausführen. Deshalb sollten Sie in Ihrem Projekt einen Data Lake aufbauen und das Beste über diese Technologie lernen.

Sie können einen Data Lake erstellen, indem Sie Apache Spark in der AWS-Cloud verwenden. Um das Projekt interessanter zu gestalten, können Sie auch ETL-Funktionen ausführen, um Daten innerhalb des Data Lake besser zu übertragen. Die Erwähnung von Data-Engineering-Projekten kann dazu beitragen, dass Ihr Lebenslauf viel interessanter aussieht als andere.

5. Führen Sie die Datenmodellierung durch Cassandra durch

Dies ist eines der interessanten Data-Engineering-Projekte, die es zu erstellen gilt. Apache Cassandra ist ein Open-Source-NoSQL-Datenbankverwaltungssystem, das es Benutzern ermöglicht, riesige Datenmengen zu verwenden. Der Hauptvorteil besteht darin, dass Sie die auf mehrere Commodity-Server verteilten Daten verwenden können, wodurch das Ausfallrisiko verringert wird. Da Ihre Daten auf verschiedene Server verteilt sind, würde der Ausfall eines Servers nicht dazu führen, dass Ihr gesamter Betrieb lahmgelegt wird. Dies ist nur einer der vielen Gründe, warum Cassandra ein beliebtes Tool bei prominenten Datenexperten ist. Es bietet auch eine hohe Skalierbarkeit und Leistung.

In diesem Projekt müssten Sie die Datenmodellierung mithilfe von Cassandra durchführen. Bei der Modellierung von Daten über Cassandra sollten Sie jedoch einige Punkte beachten. Stellen Sie zunächst sicher, dass Ihre Daten gleichmäßig verteilt sind. Es ist eines der angesagtesten Data-Engineering-Projekte. Während Cassandra dabei hilft, eine gleichmäßige Verteilung Ihrer Daten sicherzustellen, müssen Sie dies zur Sicherheit noch einmal überprüfen.

Verwenden Sie zweitens die kleinste Menge an Partitionen, die die Software während der Modellierung liest. Das liegt daran, dass eine hohe Anzahl von Lesepartitionen Ihr System zusätzlich belasten und die Gesamtleistung beeinträchtigen würde. Nach Abschluss dieses Projekts sind Sie mit mehreren Funktionen und Anwendungen von Apache Cassandra vertraut.

Erfahren Sie mehr über Data Engineering

Dies sind einige Data-Engineering-Projekte , die Sie ausprobieren könnten!

Machen Sie jetzt weiter und testen Sie all das Wissen, das Sie in unserem Data-Engineering-Projektleitfaden gesammelt haben, um Ihre eigenen Data-Engineering-Projekte zu erstellen!

Ein Dateningenieur zu werden ist keine leichte Aufgabe; Es gibt viele Themen, die man abdecken muss, um Experte zu werden. Wenn Sie jedoch daran interessiert sind, mehr über Big Data und Data Engineering zu erfahren, sollten Sie unseren Blog besuchen. Dort teilen wir regelmäßig viele Ressourcen (wie diese hier).

Wenn Sie daran interessiert sind, Python zu lernen und sich mit verschiedenen Tools und Bibliotheken vertraut machen möchten, sehen Sie sich das Executive PG Program in Data Science an.

Andererseits können Sie sich auch für einen Big Data-Kurs anmelden und alle erforderlichen Fähigkeiten und Konzepte erlernen, um ein Data Engineer zu werden.

Wir hoffen, dass Ihnen dieser Artikel gefallen hat. Wenn Sie Fragen oder Zweifel haben, können Sie uns dies gerne in den Kommentaren unten mitteilen.