Top 5 des projets d'ingénierie de données passionnants et des idées pour les débutants [2022]

Projets et sujets d'ingénierie des données

L'ingénierie des données fait partie des branches centrales du big data. Si vous étudiez pour devenir ingénieur de données et souhaitez que certains projets mettent en valeur vos compétences (ou acquièrent des connaissances), vous êtes au bon endroit. Dans cet article, nous discuterons des idées de projets d'ingénierie de données sur lesquelles vous pouvez travailler et de plusieurs projets d'ingénierie de données, et vous devez en être conscient.

Aucune expérience de codage requise. Accompagnement de carrière à 360°. Diplôme PG en Machine Learning & AI de l'IIIT-B et upGrad.

Vous devez noter que vous devez être familiarisé avec certains sujets et technologies avant de travailler sur ces projets. Les entreprises sont toujours à la recherche d'ingénieurs de données qualifiés capables de développer des projets d'ingénierie de données innovants. Donc, si vous êtes débutant, la meilleure chose à faire est de travailler sur des projets d'ingénierie de données en temps réel.

Chez upGrad, nous croyons en une approche pratique car les connaissances théoriques seules ne seront pas utiles dans un environnement de travail en temps réel. Dans cet article, nous allons explorer quelques projets d'ingénierie de données intéressants sur lesquels les débutants peuvent travailler pour tester leurs connaissances en ingénierie de données. Dans cet article, vous trouverez les meilleurs projets d'ingénierie de données pour les débutants afin d'acquérir une expérience pratique. Si vous êtes débutant et que vous souhaitez en savoir plus sur la science des données, consultez nos cours d'analyse de données dispensés par les meilleures universités.

Au milieu de la concurrence acharnée, les développeurs en herbe doivent avoir une expérience pratique des projets d'ingénierie de données du monde réel. En fait, c'est l'un des principaux critères de recrutement pour la plupart des employeurs aujourd'hui. Lorsque vous commencerez à travailler sur des projets d'ingénierie de données , vous pourrez non seulement tester vos forces et vos faiblesses, mais vous obtiendrez également une exposition qui peut être extrêmement utile pour dynamiser votre carrière.

C'est parce que vous devrez terminer les projets correctement. Voici les plus importants :

• Python et son utilisation dans le Big Data
• Solutions d'extraction de charge de transformation (ETL)
• Hadoop et technologies Big Data associées
• Concept de pipelines de données
• Flux d'air Apache

Lire aussi : Idées de projets Big Data

Qu'est-ce qu'un Data Engineer ?

Les ingénieurs de données rendent les données brutes utilisables et accessibles à d'autres professionnels des données. Les organisations disposent de plusieurs types de données, et il incombe aux ingénieurs de données de les rendre cohérentes, afin que les analystes de données et les scientifiques puissent les utiliser. Si les scientifiques et les analystes de données sont des pilotes, les ingénieurs de données sont les constructeurs d'avions. Sans ce dernier, le premier ne peut accomplir ses tâches.

Certaines tâches d'un ingénieur de données sont :

• Acquisition et recherche de données à partir de plusieurs endroits
• Nettoyer les données et se débarrasser des données inutiles et des erreurs
• Supprimer tous les doublons présents dans les données sourcées
• Transformer les données au format requis

Alors que la demande de mégadonnées augmente, le besoin d'ingénieurs de données augmente en conséquence. Maintenant que vous savez ce que fait un ingénieur de données, nous pouvons commencer à discuter de nos projets d'ingénierie de données.

Commençons à chercher des projets d'ingénierie de données pour construire vos propres projets de données !

Voici donc quelques projets d'ingénierie de données sur lesquels les débutants peuvent travailler :

Projets d'ingénierie de données que vous devez connaître

Pour devenir un ingénieur de données compétent, vous devez connaître les outils les plus récents et les plus populaires de votre secteur. C'est pourquoi nous nous concentrerons sur les projets d'ingénierie de données auxquels vous devez prêter attention :

1. Préfet

Prefect est un gestionnaire de pipeline de données grâce auquel vous pouvez paramétrer et créer des DAG pour des tâches. Il est nouveau, rapide et facile à utiliser, grâce auquel il est devenu l'un des outils de pipeline de données les plus populaires de l'industrie. Prefect dispose d'un framework open source dans lequel vous pouvez créer et tester des flux de travail. La facilité supplémentaire de l'infrastructure privée améliore encore son utilité car elle élimine de nombreux risques de sécurité qu'une infrastructure basée sur le cloud pourrait poser.

Même si Prefect propose une infrastructure privée pour exécuter le code, vous pouvez toujours surveiller et vérifier le travail via leur cloud. Le framework de Prefect est basé sur Python, et même s'il est entièrement nouveau sur le marché, vous bénéficierez grandement de l'apprentissage de Prefect.

2. Cadence

Cadence est une plate-forme de codage tolérante aux pannes qui élimine de nombreuses complexités liées à la création d'applications distribuées. Il sécurise l'état complet de l'application qui vous permet de programmer sans vous soucier de l'évolutivité, de la disponibilité et de la durabilité de votre application. Il a un framework ainsi qu'un service backend. Sa structure prend en charge plusieurs langages, dont Java et Go. La cadence facilite la mise à l'échelle horizontale ainsi qu'une réplication des événements passés. Une telle réplication permet une récupération facile de toutes sortes de défaillances de zone. Comme vous l'auriez deviné maintenant, Cadence est sans aucun doute une technologie que vous devriez connaître en tant qu'ingénieur de données.

3. Amundsen

Amundsen est un produit de Lyft et est une solution de découverte de métadonnées et de données. Amundsen offre de multiples services aux utilisateurs qui en font un ajout précieux à l'arsenal de tout ingénieur de données. Le service de métadonnées, par exemple, s'occupe des requêtes de métadonnées du front-end. De même, il dispose d'un cadre appelé générateur de données pour extraire les métadonnées des sources requises. Les autres composants importants de cette solution sont le service de recherche, le référentiel de bibliothèque nommé Common et le service frontal, qui exécute l'application Web Amundsen.

4. De grandes attentes

Great Expectations est une bibliothèque Python qui vous permet de valider et de définir des règles pour les ensembles de données. Après avoir déterminé les règles, la validation des ensembles de données devient simple et efficace. De plus, vous pouvez utiliser Great Expectations avec Pandas, Spark et SQL. Il dispose de profileurs de données qui peuvent produire des attentes automatisées, ainsi que d'une documentation propre pour les données HTML. Bien qu'il soit relativement nouveau, il gagne certainement en popularité parmi les professionnels des données. Great Expectations automatise le processus de vérification des nouvelles données que vous recevez d'autres parties (équipes et fournisseurs). Cela permet de gagner beaucoup de temps dans le nettoyage des données, qui peut être un processus très exhaustif pour tout ingénieur de données.

Doit lire : Idées de projets d'exploration de données

Idées de projets d'ingénierie de données sur lesquelles vous pouvez travailler

Cette liste de projets d'ingénierie de données pour les étudiants convient aux débutants, aux intermédiaires et aux experts. Ces projets d'ingénierie de données vous permettront de démarrer avec tous les aspects pratiques dont vous avez besoin pour réussir dans votre carrière.

De plus, si vous recherchez des projets d' ingénierie de données pour la dernière année, cette liste devrait vous aider à démarrer. Alors, sans plus tarder, passons directement à des projets d'ingénierie de données qui renforceront votre base et vous permettront de gravir les échelons.

Voici quelques idées de projets d'ingénierie de données qui devraient vous aider à faire un pas en avant dans la bonne direction.

1. Construire un entrepôt de données

L'une des meilleures idées pour commencer à expérimenter vos projets pratiques d'ingénierie de données pour les étudiants consiste à créer un entrepôt de données. L'entreposage de données fait partie des compétences les plus appréciées des ingénieurs de données. C'est pourquoi nous vous recommandons de créer un entrepôt de données dans le cadre de vos projets d'ingénierie de données. Ce projet vous aidera à comprendre comment vous pouvez créer un entrepôt de données et ses applications.

Un entrepôt de données collecte des données provenant de plusieurs sources (qui sont hétérogènes) et les transforme en un format standard utilisable. L'entreposage de données est un élément essentiel de la Business Intelligence (BI) et aide à utiliser les données de manière stratégique. Les autres noms communs pour les entrepôts de données sont :

• Application analytique
• Système d'aide à la décision
• Systeme d'INFORMATION de gestion

Les entrepôts de données sont capables de stocker de grandes quantités de données et aident principalement les analystes métier dans leurs tâches. Vous pouvez créer un entrepôt de données sur le cloud AWS et ajouter un pipeline ETL pour transférer et transformer les données dans l'entrepôt. Une fois ce projet terminé, vous serez familiarisé avec presque tous les aspects de l'entreposage de données.

2. Effectuer la modélisation des données pour une plateforme de streaming

L'une des meilleures idées pour commencer à expérimenter vos projets pratiques d'ingénierie de données pour les étudiants consiste à effectuer une modélisation des données. Dans ce projet, une plateforme de streaming (telle que Spotify ou Gaana) souhaite analyser les préférences d'écoute de son utilisateur pour enrichir son système de recommandation. En tant qu'ingénieur de données, vous devez effectuer une modélisation des données afin qu'ils puissent expliquer correctement leurs données utilisateur. Vous devrez créer un pipeline ETL avec Python et PostgreSQL . La modélisation des données fait référence au développement de diagrammes complets qui affichent la relation entre différents points de données.

Certains des points d'utilisateur avec lesquels vous auriez à travailler seraient :

• Les albums et les chansons que l'utilisateur a aimés
• Les playlists présentes dans la bibliothèque de l'utilisateur
• Les genres que l'utilisateur écoute le plus
• Combien de temps l'utilisateur écoute une chanson particulière et son horodatage

Ces informations vous aideraient à modéliser correctement les données et à fournir une solution efficace au problème de la plate-forme. Après avoir terminé ce projet, vous aurez une grande expérience de l'utilisation des pipelines PostgreSQL et ETL.

3. Construire et organiser des pipelines de données

Si vous êtes un débutant en ingénierie des données, vous devriez commencer par ce projet d'ingénierie des données. Notre tâche principale dans ce projet est de gérer le flux de travail de nos pipelines de données via un logiciel. Nous utilisons une solution open source dans ce projet, Apache Airflow . La gestion des pipelines de données est une tâche cruciale pour un ingénieur de données, et ce projet vous aidera à maîtriser la même chose.

Apache Airflow est une plateforme de gestion de flux de travail et a démarré sur Airbnb en 2018. Un tel logiciel permet aux utilisateurs de gérer facilement des flux de travail complexes et de les organiser en conséquence. Outre la création de workflows et leur gestion dans Apache Airflow, vous pouvez également créer des plugins et des opérateurs pour la tâche. Ils vous permettront d'automatiser les pipelines, ce qui réduirait considérablement votre charge de travail et augmenterait l'efficacité.

4. Créer un lac de données

Il s'agit d'un excellent projet d'ingénierie de données pour les débutants. Les lacs de données deviennent de plus en plus critiques dans l'industrie, vous pouvez donc en créer un et améliorer votre portefeuille. Les lacs de données sont des référentiels permettant de stocker des données structurées et non structurées à n'importe quelle échelle. Ils vous permettent de stocker vos données telles quelles, c'est-à-dire que vous n'avez pas besoin de structurer vos données avant de les ajouter au stockage. C'est l'un des projets d'ingénierie de données les plus en vogue. Comme vous pouvez ajouter vos données dans le lac de données sans aucune modification, le processus devient rapide et permet l'ajout de données en temps réel.

De nombreuses implémentations populaires et récentes telles que l'apprentissage automatique et l'analyse nécessitent un lac de données pour fonctionner correctement. Avec les lacs de données, vous pouvez ajouter plusieurs types de fichiers dans votre référentiel, les ajouter en temps réel et exécuter rapidement des fonctions cruciales sur les données. C'est pourquoi vous devez créer un lac de données dans votre projet et en apprendre davantage sur cette technologie.

Vous pouvez créer un lac de données à l'aide d'Apache Spark sur le cloud AWS. Pour rendre le projet plus intéressant, vous pouvez également exécuter des fonctions ETL pour mieux transférer les données au sein du lac de données. Mentionner des projets d'ingénierie de données peut aider votre CV à paraître beaucoup plus intéressant que d'autres.

5. Effectuer la modélisation des données via Cassandra

C'est l'un des projets d'ingénierie de données intéressants à créer. Apache Cassandra est un système de gestion de base de données NoSQL open source qui permet aux utilisateurs d'utiliser de grandes quantités de données. Son principal avantage est qu'il vous permet d'utiliser les données réparties sur plusieurs serveurs de base, ce qui atténue le risque d'échec. Étant donné que vos données sont réparties sur plusieurs serveurs, la défaillance d'un serveur n'entraînerait pas l'arrêt de l'ensemble de vos opérations. Ce n'est qu'une des nombreuses raisons pour lesquelles Cassandra est un outil populaire parmi les éminents professionnels des données. Il offre également une évolutivité et des performances élevées.

Dans ce projet, vous devrez effectuer une modélisation des données à l'aide de Cassandra. Cependant, lors de la modélisation des données via Cassandra, vous devez garder quelques points à l'esprit. Tout d'abord, assurez-vous que vos données sont réparties uniformément. C'est l'un des projets d'ingénierie de données les plus en vogue. Bien que Cassandra aide à assurer une répartition uniforme de vos données, vous devrez revérifier cela pour vous en assurer.

Deuxièmement, utilisez le plus petit nombre de partitions que le logiciel lit lors de la modélisation. En effet, un nombre élevé de partitions de lecture ajouterait une charge supplémentaire à votre système et entraverait les performances globales. Après avoir terminé ce projet, vous serez familiarisé avec plusieurs fonctionnalités et applications d'Apache Cassandra.

En savoir plus sur l'ingénierie des données

Voici quelques projets d'ingénierie de données que vous pourriez essayer !

Maintenant, allez-y et mettez à l'épreuve toutes les connaissances que vous avez acquises grâce à notre guide de projets d'ingénierie de données pour créer vos propres projets d'ingénierie de données !

Devenir ingénieur de données n'est pas une mince affaire ; il y a de nombreux sujets à couvrir pour devenir un expert. Cependant, si vous souhaitez en savoir plus sur le Big Data et l'ingénierie des données, vous devriez vous diriger vers notre blog. Là, nous partageons régulièrement de nombreuses ressources (comme celle-ci).

Si vous êtes intéressé à apprendre python et que vous voulez vous salir les mains sur divers outils et bibliothèques, consultez le programme Executive PG in Data Science.

D'autre part, vous pouvez également vous inscrire à un cours Big Data et acquérir toutes les compétences et concepts requis pour devenir ingénieur de données.

Nous espérons que cet article vous a plu. Si vous avez des questions ou des doutes, n'hésitez pas à nous le faire savoir à travers les commentaires ci-dessous.