Los 5 proyectos e ideas de ingeniería de datos más emocionantes para principiantes [2022]

Proyectos y temas de ingeniería de datos

La ingeniería de datos es una de las ramas principales del big data. Si está estudiando para convertirse en ingeniero de datos y quiere algunos proyectos para mostrar sus habilidades (o adquirir conocimientos), ha venido al lugar correcto. En este artículo, analizaremos ideas de proyectos de ingeniería de datos en los que puede trabajar y varios proyectos de ingeniería de datos, y debe conocerlos.

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Debe tener en cuenta que debe estar familiarizado con algunos temas y tecnologías antes de trabajar en estos proyectos. Las empresas siempre buscan ingenieros de datos capacitados que puedan desarrollar proyectos innovadores de ingeniería de datos. Entonces, si es un principiante, lo mejor que puede hacer es trabajar en algunos proyectos de ingeniería de datos en tiempo real.

Nosotros, aquí en upGrad, creemos en un enfoque práctico ya que el conocimiento teórico por sí solo no será de ayuda en un entorno de trabajo en tiempo real. En este artículo, exploraremos algunos proyectos interesantes de ingeniería de datos en los que los principiantes pueden trabajar para poner a prueba sus conocimientos de ingeniería de datos. En este artículo, encontrará los mejores proyectos de ingeniería de datos para que los principiantes adquieran experiencia práctica. Si es un principiante y está interesado en obtener más información sobre la ciencia de datos, consulte nuestros cursos de análisis de datos de las mejores universidades.

En medio de la feroz competencia, los aspirantes a desarrolladores deben tener experiencia práctica con proyectos de ingeniería de datos del mundo real. De hecho, este es uno de los principales criterios de contratación para la mayoría de los empleadores en la actualidad. A medida que comience a trabajar en proyectos de ingeniería de datos , no solo podrá probar sus fortalezas y debilidades, sino que también obtendrá exposición que puede ser de gran ayuda para impulsar su carrera.

Eso es porque necesitarás completar los proyectos correctamente. Aquí están los más importantes:

• Python y su uso en big data
• Soluciones de extracción, transformación y carga (ETL)
• Hadoop y tecnologías de big data relacionadas
• Concepto de canalizaciones de datos
• flujo de aire apache

Lea también: Ideas de proyectos de Big Data

¿Qué es un ingeniero de datos?

Los ingenieros de datos hacen que los datos sin procesar sean utilizables y accesibles para otros profesionales de datos. Las organizaciones tienen varios tipos de datos y es responsabilidad de los ingenieros de datos hacerlos coherentes, de modo que los analistas de datos y los científicos puedan utilizarlos. Si los científicos y analistas de datos son pilotos, los ingenieros de datos son los constructores de aviones. Sin este último, el primero no puede realizar sus tareas.

Algunas tareas de un ingeniero de datos son:

• Adquirir y obtener datos de múltiples lugares
• Limpiar los datos y deshacerse de datos y errores inútiles
• Eliminar cualquier duplicado presente en los datos de origen
• Transformar los datos al formato requerido

A medida que aumenta la demanda de big data, la necesidad de ingenieros de datos aumenta en consecuencia. Ahora que sabe lo que hace un ingeniero de datos, podemos comenzar a analizar nuestros proyectos de ingeniería de datos.

¡Comencemos a buscar proyectos de ingeniería de datos para crear sus propios proyectos de datos!

Entonces, aquí hay algunos proyectos de ingeniería de datos en los que los principiantes pueden trabajar:

Proyectos de ingeniería de datos que debe conocer

Para convertirse en un ingeniero de datos competente, debe conocer las herramientas más recientes y populares de su sector. Es por eso que nos centraremos en los proyectos de ingeniería de datos que debe tener en cuenta:

1. prefecto

Prefect es un administrador de canalización de datos a través del cual puede parametrizar y crear DAG para tareas. Es nuevo, rápido y fácil de usar, por lo que se ha convertido en una de las herramientas de canalización de datos más populares de la industria. Prefect tiene un marco de código abierto donde puede crear y probar flujos de trabajo. La instalación adicional de infraestructura privada mejora aún más su utilidad porque elimina muchos riesgos de seguridad que podría plantear una infraestructura basada en la nube.

Aunque Prefect ofrece una infraestructura privada para ejecutar el código, siempre puede monitorear y verificar el trabajo a través de su nube. El marco de trabajo de Prefect se basa en Python y, aunque es completamente nuevo en el mercado, se beneficiará enormemente al aprender Prefect.

2. Cadencia

Cadence es una plataforma de codificación tolerante a fallas que elimina muchas complejidades de la creación de aplicaciones distribuidas. Asegura el estado completo de la aplicación que le permite programar sin preocuparse por la escalabilidad, disponibilidad y durabilidad de su aplicación. Tiene un marco, así como un servicio de back-end. Su estructura admite múltiples lenguajes, incluidos Java y Go. La cadencia facilita la escala horizontal junto con una replicación de eventos pasados. Tal replicación permite una fácil recuperación de cualquier tipo de falla de zona. Como ya habrás adivinado, Cadence es sin duda una tecnología con la que deberías estar familiarizado como ingeniero de datos.

3. Amundsen

Amundsen es un producto de Lyft y es una solución de descubrimiento de datos y metadatos. Amundsen ofrece múltiples servicios a los usuarios que lo convierten en una valiosa adición al arsenal de cualquier ingeniero de datos. El servicio de metadatos, por ejemplo, se encarga de las solicitudes de metadatos del front-end. De igual forma, cuenta con un framework llamado data builder para extraer metadatos de las fuentes requeridas. Otros componentes destacados de esta solución son el servicio de búsqueda, el repositorio de la biblioteca llamado Common y el servicio front-end, que ejecuta la aplicación web de Amundsen.

4. Grandes expectativas

Great Expectations es una biblioteca de Python que le permite validar y definir reglas para conjuntos de datos. Después de determinar las reglas, la validación de conjuntos de datos se vuelve fácil y eficiente. Además, puede usar Great Expectations con Pandas, Spark y SQL. Tiene perfiladores de datos que pueden producir expectativas automatizadas, junto con documentación limpia para datos HTML. Si bien es relativamente nuevo, ciertamente está ganando popularidad entre los profesionales de datos. Great Expectations automatiza el proceso de verificación de nuevos datos que recibe de otras partes (equipos y proveedores). Ahorra mucho tiempo en la limpieza de datos, que puede ser un proceso muy exhaustivo para cualquier ingeniero de datos.

Debe leer: Ideas de proyectos de minería de datos

Ideas de proyectos de ingeniería de datos en las que puede trabajar

Esta lista de proyectos de ingeniería de datos para estudiantes es adecuada para principiantes, intermedios y expertos. Estos proyectos de ingeniería de datos lo pondrán en marcha con todos los aspectos prácticos que necesita para tener éxito en su carrera.

Además, si está buscando proyectos de ingeniería de datos para el último año , esta lista debería ayudarlo. Entonces, sin más preámbulos, pasemos directamente a algunos proyectos de ingeniería de datos que fortalecerán su base y le permitirán subir la escalera.

Aquí hay algunas ideas de proyectos de ingeniería de datos que deberían ayudarlo a dar un paso adelante en la dirección correcta.

1. Cree un almacén de datos

Una de las mejores ideas para comenzar a experimentar con proyectos prácticos de ingeniería de datos para estudiantes es construir un almacén de datos. El almacenamiento de datos es una de las habilidades más populares para los ingenieros de datos. Por eso recomendamos crear un almacén de datos como parte de sus proyectos de ingeniería de datos. Este proyecto lo ayudará a comprender cómo puede crear un almacén de datos y sus aplicaciones.

Un almacén de datos recopila datos de múltiples fuentes (que son heterogéneas) y los transforma en un formato estándar y utilizable. El almacenamiento de datos es un componente vital de Business Intelligence (BI) y ayuda a utilizar los datos estratégicamente. Otros nombres comunes para los almacenes de datos son:

• Aplicación analítica
• Sistema de soporte de decisiones
• Sistema de Información de Gestión

Los almacenes de datos son capaces de almacenar grandes cantidades de datos y principalmente ayudan a los analistas de negocios con sus tareas. Puede crear un almacén de datos en la nube de AWS y agregar una canalización ETL para transferir y transformar los datos en el almacén. Una vez que haya completado este proyecto, estará familiarizado con casi todos los aspectos del almacenamiento de datos.

2. Realice el modelado de datos para una plataforma de transmisión

Una de las mejores ideas para comenzar a experimentar sus proyectos prácticos de ingeniería de datos para estudiantes es realizar modelos de datos. En este proyecto, una plataforma de streaming (como Spotify o Gaana) quiere analizar las preferencias de escucha de sus usuarios para potenciar su sistema de recomendaciones. Como ingeniero de datos, debe realizar el modelado de datos para que puedan explicar adecuadamente sus datos de usuario. Tendrá que crear una canalización ETL con Python y PostgreSQL . El modelado de datos se refiere al desarrollo de diagramas completos que muestran la relación entre diferentes puntos de datos.

Algunos de los puntos de usuario con los que tendrías que trabajar serían:

• Los álbumes y canciones que le han gustado al usuario.
• Las listas de reproducción presentes en la biblioteca del usuario.
• Los géneros que más escucha el usuario
• Cuánto tiempo escucha el usuario una canción en particular y su marca de tiempo

Dicha información lo ayudaría a modelar los datos correctamente y brindaría una solución efectiva al problema de la plataforma. Después de completar este proyecto, tendrá una amplia experiencia en el uso de canalizaciones de PostgreSQL y ETL.

3. Cree y organice canalizaciones de datos

Si es un principiante en ingeniería de datos, debe comenzar con este proyecto de ingeniería de datos. Nuestra tarea principal en este proyecto es administrar el flujo de trabajo de nuestras canalizaciones de datos a través del software. Estamos utilizando una solución de código abierto en este proyecto, Apache Airflow . Administrar canalizaciones de datos es una tarea crucial para un ingeniero de datos, y este proyecto lo ayudará a dominar la misma.

Apache Airflow es una plataforma de gestión de flujos de trabajo y comenzó en Airbnb en 2018. Dicho software permite a los usuarios gestionar fácilmente flujos de trabajo complejos y organizarlos en consecuencia. Además de crear flujos de trabajo y administrarlos en Apache Airflow, también puede crear complementos y operadores para la tarea. Le permitirán automatizar las canalizaciones, lo que reduciría considerablemente su carga de trabajo y aumentaría la eficiencia.

4. Crear un lago de datos

Este es un excelente proyecto de ingeniería de datos para principiantes. Los lagos de datos se están volviendo más críticos en la industria, por lo que puede crear uno y mejorar su cartera. Los lagos de datos son repositorios para almacenar datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. Le permiten almacenar sus datos tal cual, es decir, y no tiene que estructurar sus datos antes de agregarlos al almacenamiento. Este es uno de los proyectos de ingeniería de datos de moda. Debido a que puede agregar sus datos al lago de datos sin necesidad de ninguna modificación, el proceso se vuelve rápido y permite la adición de datos en tiempo real.

Muchas implementaciones populares y más recientes, como el aprendizaje automático y el análisis, requieren un lago de datos para funcionar correctamente. Con los lagos de datos, puede agregar múltiples tipos de archivos en su repositorio, agregarlos en tiempo real y realizar funciones cruciales en los datos rápidamente. Es por eso que debe construir un lago de datos en su proyecto y aprender más sobre esta tecnología.

Puede crear un lago de datos utilizando Apache Spark en la nube de AWS. Para que el proyecto sea más interesante, también puede realizar funciones ETL para transferir mejor los datos dentro del lago de datos. Mencionar proyectos de ingeniería de datos puede ayudar a que su currículum se vea mucho más interesante que otros.

5. Realice el modelado de datos a través de Cassandra

Este es uno de los proyectos de ingeniería de datos interesantes para crear. Apache Cassandra es un sistema de gestión de bases de datos NoSQL de código abierto que permite a los usuarios utilizar grandes cantidades de datos. Su principal beneficio es que le permite utilizar los datos repartidos entre múltiples servidores básicos, lo que mitiga el riesgo de falla. Debido a que sus datos se distribuyen en varios servidores, la falla de un servidor no provocaría el cierre de toda su operación. Esta es solo una de las muchas razones por las que Cassandra es una herramienta popular entre los profesionales de datos destacados. También ofrece alta escalabilidad y rendimiento.

En este proyecto, tendría que realizar el modelado de datos mediante Cassandra. Sin embargo, al modelar datos a través de Cassandra, debe tener en cuenta algunos puntos. Primero, asegúrese de que sus datos se distribuyan de manera uniforme. Es uno de los proyectos de ingeniería de datos de tendencia. Si bien Cassandra ayuda a garantizar una distribución uniforme de sus datos, debe verificar esto dos veces para asegurarse.

En segundo lugar, utilice la menor cantidad de particiones que lea el software durante el modelado. Esto se debe a que una gran cantidad de particiones de lectura agregaría una carga adicional a su sistema y obstaculizaría el rendimiento general. Después de terminar este proyecto, estará familiarizado con múltiples funciones y aplicaciones de Apache Cassandra.

Más información sobre ingeniería de datos

¡Estos son algunos proyectos de ingeniería de datos que podría probar!

¡Ahora continúe y ponga a prueba todo el conocimiento que ha recopilado a través de nuestra guía de proyectos de ingeniería de datos para crear sus propios proyectos de ingeniería de datos!

Convertirse en ingeniero de datos no es tarea fácil; hay muchos temas que uno tiene que cubrir para convertirse en un experto. Sin embargo, si está interesado en obtener más información sobre big data e ingeniería de datos, debe visitar nuestro blog. Allí, compartimos muchos recursos (como este) regularmente.

Si está interesado en aprender Python y quiere ensuciarse las manos con varias herramientas y bibliotecas, consulte el Programa Executive PG en Data Science.

Por otro lado, también puede inscribirse en un curso de Big Data y aprender todas las habilidades y conceptos necesarios para convertirse en un ingeniero de datos.

Esperamos que te haya gustado este artículo. Si tiene alguna pregunta o duda, no dude en hacérnosla saber a través de los comentarios a continuación.