初心者のためのトップ5のエキサイティングなデータエンジニアリングプロジェクトとアイデア[2022]

データエンジニアリングプロジェクトとトピック

データエンジニアリングは、ビッグデータのコアブランチの1つです。 データエンジニアになるために勉強していて、いくつかのプロジェクトで自分のスキルを披露したい（または知識を習得したい）場合は、適切な場所に来ました。 この記事では、取り組むことができるデータエンジニアリングプロジェクトのアイデアといくつかのデータエンジニアリングプロジェクトについて説明します。このことを知っておく必要があります。

コーディングの経験は必要ありません。 360°キャリアサポート。 IIIT-BおよびupGradの機械学習とAIのPGディプロマ。

これらのプロジェクトに取り組む前に、いくつかのトピックとテクノロジーに精通している必要があることに注意してください。 企業は、革新的なデータエンジニアリングプロジェクトを開発できる熟練したデータエンジニアを常に探しています。 したがって、初心者の場合、できる最善のことは、いくつかのリアルタイムデータエンジニアリングプロジェクトに取り組むことです。

ここupGradでは、理論的な知識だけではリアルタイムの作業環境では役に立たないため、実用的なアプローチを信じています。 この記事では、初心者がデータエンジニアリングの知識をテストするために取り組むことができるいくつかの興味深いデータエンジニアリングプロジェクトを探求します。 この記事では、初心者が実践的な経験を積むためのトップデータエンジニアリングプロジェクトを紹介します。 初心者でデータサイエンスについて詳しく知りたい場合は、一流大学のデータ分析コースをご覧ください。

激しい競争の中で、意欲的な開発者は、実際のデータエンジニアリングプロジェクトを実際に体験する必要があります。 実際、これは今日のほとんどの雇用主にとって主要な採用基準の1つです。 データエンジニアリングプロジェクトに取り組み始めると、自分の長所と短所をテストできるだけでなく、キャリアを後押しするのに非常に役立つ露出を得ることができます。

これは、プロジェクトを正しく完了する必要があるためです。 最も重要なものは次のとおりです。

• Pythonとビッグデータでのその使用
• 変換ロード（ETL）ソリューションの抽出
• Hadoopおよび関連するビッグデータテクノロジー
• データパイプラインの概念
• Apacheエアフロー

また読む：ビッグデータプロジェクトのアイデア

データエンジニアとは何ですか？

データエンジニアは、生データを他のデータ専門家が使用およびアクセスできるようにします。 組織には複数の種類のデータがあり、それらを一貫性のあるものにするのはデータエンジニアの責任であるため、データアナリストと科学者は同じものを使用できます。 データサイエンティストとアナリストがパイロットである場合、データエンジニアは飛行機の製作者です。 後者がないと、前者はそのタスクを実行できません。

データエンジニアのいくつかのタスクは次のとおりです。

• 複数の場所からのデータの取得と調達
• データをクリーンアップし、無駄なデータとエラーを取り除きます
• ソースデータに存在する重複をすべて削除します
• データを必要な形式に変換します

ビッグデータの需要が高まるにつれ、それに応じてデータエンジニアの必要性が高まっています。 データエンジニアが何をするかがわかったので、データエンジニアリングプロジェクトについて話し合うことができます。

独自のデータプロジェクトを構築するためのデータエンジニアリングプロジェクトを探し始めましょう！

それで、ここに初心者が取り組むことができるいくつかのデータエンジニアリングプロジェクトがあります：

知っておくべきデータエンジニアリングプロジェクト

熟練したデータエンジニアになるには、自分のセクターの最新で最も人気のあるツールを知っておく必要があります。 そのため、次の点に注意する必要があるデータエンジニアリングプロジェクトに焦点を当てます。

1.知事

Prefectは、タスクのDAGをパラメーター化して構築できるデータパイプラインマネージャーです。 これは新しく、迅速で、使いやすいため、業界で最も人気のあるデータパイプラインツールの1つになっています。 Prefectには、ワークフローを構築およびテストできるオープンソースフレームワークがあります。 プライベートインフラストラクチャの追加機能は、クラウドベースのインフラストラクチャがもたらす可能性のある多くのセキュリティリスクを排除するため、その有用性をさらに高めます。

Prefectはコードを実行するためのプライベートインフラストラクチャを提供していますが、クラウドを介していつでも作業を監視および確認できます。 PrefectのフレームワークはPythonに基づいており、市場ではまったく新しいものですが、Prefectを学ぶことで大きなメリットが得られます。

2.ケイデンス

Cadenceは、フォールトトレラントなコーディングプラットフォームであり、分散アプリケーションの構築に関する多くの複雑さを取り除きます。 アプリケーションのスケーラビリティ、可用性、および耐久性を気にせずにプログラミングできる完全なアプリケーション状態を保護します。 フレームワークとバックエンドサービスがあります。 その構造は、JavaやGoを含む複数の言語をサポートしています。 ケイデンスは、過去のイベントの複製とともに水平スケーリングを容易にします。 このようなレプリケーションにより、あらゆる種類のゾーン障害から簡単に回復できます。 ご想像のとおり、ケイデンスは間違いなく、データエンジニアとして精通している必要のあるテクノロジーです。

3.アムンセン

AmundsenはLyftの製品であり、メタデータおよびデータ検出ソリューションです。 Amundsenは、ユーザーに複数のサービスを提供しており、データエンジニアの武器に追加する価値があります。 たとえば、メタデータサービスは、フロントエンドのメタデータ要求を処理します。 同様に、必要なソースからメタデータを抽出するためのデータビルダーと呼ばれるフレームワークがあります。 このソリューションの他の主要なコンポーネントは、検索サービス、Commonという名前のライブラリリポジトリ、およびAmundsenWebアプリを実行するフロントエンドサービスです。

4.大きな期待

Great Expectationsは、データセットのルールを検証および定義できるPythonライブラリです。 ルールを決定した後、データセットの検証が簡単かつ効率的になります。 さらに、Pandas、Spark、およびSQLで大きな期待を使用できます。 HTMLデータのクリーンなドキュメントとともに、自動化された期待値を生成できるデータプロファイラーがあります。 比較的新しいものですが、データの専門家の間で確かに人気が高まっています。 Great Expectationsは、他の関係者（チームおよびベンダー）から受け取る新しいデータの検証プロセスを自動化します。 これにより、データクリーニングの時間が大幅に節約されます。これは、データエンジニアにとって非常に徹底的なプロセスになる可能性があります。

必読：データマイニングプロジェクトのアイデア

取り組むことができるデータエンジニアリングプロジェクトのアイデア

学生向けのこのデータエンジニアリングプロジェクトのリストは、初心者、中級者、専門家に適しています。 これらのデータエンジニアリングプロジェクトは、キャリアで成功するために必要なすべての実用性を実現します。

さらに、最終年度のデータエンジニアリングプロジェクトを探している場合は、このリストを参考にしてください。 ですから、これ以上面倒なことはせずに、基盤を強化し、はしごを登ることができるデータエンジニアリングプロジェクトに直接飛び込みましょう。

正しい方向に一歩前進するのに役立つデータエンジニアリングプロジェクトのアイデアをいくつか紹介します。

1.データウェアハウスを構築する

学生向けの実践的なデータエンジニアリングプロジェクトの実験を開始するための最良のアイデアの1つは、データウェアハウスを構築することです。 データウェアハウジングは、データエンジニアにとって最も人気のあるスキルの1つです。 そのため、データエンジニアリングプロジェクトの一環としてデータウェアハウスを構築することをお勧めします。 このプロジェクトは、データウェアハウスとそのアプリケーションを作成する方法を理解するのに役立ちます。

データウェアハウスは、複数のソース（異種）からデータを収集し、それを標準の使用可能な形式に変換します。 データウェアハウジングはビジネスインテリジェンス（BI）の重要なコンポーネントであり、データを戦略的に使用するのに役立ちます。 データウェアハウスの他の一般的な名前は次のとおりです。

• 分析アプリケーション
• 意思決定支援システム
• 経営情報システム

データウェアハウスは大量のデータを保存することができ、主にビジネスアナリストのタスクを支援します。 AWSクラウド上にデータウェアハウスを構築し、ETLパイプラインを追加して、データをウェアハウスに転送および変換できます。 このプロジェクトを完了すると、データウェアハウジングのほぼすべての側面に精通することになります。

2.ストリーミングプラットフォームのデータモデリングを実行します

学生向けの実践的なデータエンジニアリングプロジェクトの実験を開始するための最良のアイデアの1つは、データモデリングを実行することです。 このプロジェクトでは、ストリーミングプラットフォーム（SpotifyやGaanaなど）がユーザーのリスニング設定を分析して、レコメンデーションシステムを強化したいと考えています。 データエンジニアは、ユーザーデータを適切に説明できるように、データモデリングを実行する必要があります。 PythonとPostgreSQLを使用してETLパイプラインを作成する必要があります。 データモデリングとは、異なるデータポイント間の関係を表示する包括的な図を作成することです。

使用する必要のあるユーザーポイントのいくつかは次のとおりです。

• ユーザーが気に入ったアルバムや曲
• ユーザーのライブラリにあるプレイリスト
• ユーザーが最もよく聞くジャンル
• ユーザーが特定の曲を聴く時間とそのタイムスタンプ

このような情報は、データを正しくモデル化し、プラットフォームの問題に対する効果的な解決策を提供するのに役立ちます。 このプロジェクトを完了すると、PostgreSQLおよびETLパイプラインの使用に関する十分な経験が得られます。

3.データパイプラインを構築および整理する

データエンジニアリングの初心者の場合は、このデータエンジニアリングプロジェクトから始める必要があります。 このプロジェクトの主なタスクは、ソフトウェアを介してデータパイプラインのワークフローを管理することです。 このプロジェクトでは、オープンソースソリューションであるApacheAirflowを使用しています。 データパイプラインの管理は、データエンジニアにとって重要なタスクであり、このプロジェクトは、データパイプラインに習熟するのに役立ちます。

Apache Airflowはワークフロー管理プラットフォームであり、2018年にAirbnbで開始されました。このようなソフトウェアを使用すると、ユーザーは複雑なワークフローを簡単に管理し、それに応じて整理できます。 Apache Airflowでワークフローを作成して管理する以外に、タスクのプラグインとオペレーターを作成することもできます。 パイプラインを自動化できるため、ワークロードが大幅に削減され、効率が向上します。

4.データレイクを作成します

これは、初心者向けの優れたデータエンジニアリングプロジェクトです。 データレイクは業界でますます重要になっているため、データレイクを構築してポートフォリオを強化できます。 データレイクは、構造化データと非構造化データをあらゆる規模で保存するためのリポジトリです。 データをそのまま保存できます。つまり、ストレージに追加する前にデータを構造化する必要はありません。 これは、トレンドのデータエンジニアリングプロジェクトの1つです。 変更を加えることなくデータレイクにデータを追加できるため、プロセスが迅速になり、データをリアルタイムで追加できます。

機械学習や分析などの多くの一般的で最新の実装では、正しく機能するためにデータレイクが必要です。 データレイクを使用すると、リポジトリに複数のファイルタイプを追加し、それらをリアルタイムで追加して、データに対して重要な機能をすばやく実行できます。 そのため、プロジェクトにデータレイクを構築し、このテクノロジーについて最もよく学ぶ必要があります。

AWSクラウドでApacheSparkを使用して、データレイクを作成できます。 プロジェクトをより面白くするために、ETL関数を実行して、データレイク内でデータをより適切に転送することもできます。 データエンジニアリングプロジェクトに言及すると、履歴書が他のプロジェクトよりもはるかに面白く見えるようになります。

5.Cassandraを介してデータモデリングを実行します

これは、作成する興味深いデータエンジニアリングプロジェクトの1つです。 Apache Cassandraは、ユーザーが大量のデータを使用できるようにするオープンソースのNoSQLデータベース管理システムです。 その主な利点は、複数のコモディティサーバーに分散したデータを使用できることです。これにより、障害のリスクが軽減されます。 データはさまざまなサーバーに分散しているため、1つのサーバーに障害が発生しても、操作全体がシャットダウンすることはありません。 これは、Cassandraが著名なデータ専門家の間で人気のあるツールである多くの理由の1つにすぎません。 また、高いスケーラビリティとパフォーマンスを提供します。

このプロジェクトでは、Cassandraを使用してデータモデリングを実行する必要があります。 ただし、Cassandraを使用してデータをモデル化する場合は、いくつかの点に注意する必要があります。 まず、データが均等に分散されていることを確認します。 これは、トレンドのデータエンジニアリングプロジェクトの1つです。 Cassandraはデータの均等な拡散を保証するのに役立ちますが、確実にこれを再確認する必要があります。

次に、モデリング中にソフトウェアが読み取るパーティションの量を最小限に抑えます。 これは、読み取りパーティションの数が多いと、システムに追加の負荷がかかり、全体的なパフォーマンスが低下するためです。 このプロジェクトを終了すると、ApacheCassandraの複数の機能とアプリケーションに精通することになります。

データエンジニアリングの詳細

これらはあなたが試すことができるいくつかのデータエンジニアリングプロジェクトです！

次に、データエンジニアリングプロジェクトガイドを通じて収集したすべての知識をテストして、独自のデータエンジニアリングプロジェクトを構築してください。

データエンジニアになるのは簡単なことではありません。 専門家になるためにカバーしなければならない多くのトピックがあります。 ただし、ビッグデータとデータエンジニアリングについて詳しく知りたい場合は、ブログにアクセスしてください。 そこでは、定期的に多くのリソース（このような）を共有しています。

Pythonの学習に興味があり、さまざまなツールやライブラリを手に入れたい場合は、データサイエンスのエグゼクティブPGプログラムをご覧ください。

一方、ビッグデータコースに登録して、データエンジニアになるために必要なすべてのスキルと概念を学ぶこともできます。

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