5 Proyek & Ide Rekayasa Data yang Menyenangkan untuk Pemula [2022]

Proyek & Topik Rekayasa Data

Rekayasa data adalah salah satu cabang inti dari data besar. Jika Anda belajar untuk menjadi seorang insinyur data dan ingin beberapa proyek menunjukkan keahlian Anda (atau mendapatkan pengetahuan), Anda telah datang ke tempat yang tepat. Dalam artikel ini, kita akan membahas ide proyek rekayasa data yang dapat Anda kerjakan dan beberapa proyek rekayasa data, dan Anda harus menyadarinya.

Tidak Diperlukan Pengalaman Pengkodean. Dukungan karir 360°. Diploma PG dalam Pembelajaran Mesin & AI dari IIIT-B dan upGrad.

Anda harus mencatat bahwa Anda harus terbiasa dengan beberapa topik dan teknologi sebelum mengerjakan proyek ini. Perusahaan selalu mencari insinyur data terampil yang dapat mengembangkan proyek rekayasa data yang inovatif. Jadi, jika Anda seorang pemula, hal terbaik yang dapat Anda lakukan adalah mengerjakan beberapa proyek rekayasa data waktu nyata.

Kami, di upGrad, percaya pada pendekatan praktis karena pengetahuan teoretis saja tidak akan membantu dalam lingkungan kerja waktu nyata. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi beberapa proyek rekayasa data menarik yang dapat dikerjakan oleh pemula untuk menguji pengetahuan rekayasa data mereka. Dalam artikel ini, Anda akan menemukan proyek rekayasa data teratas bagi pemula untuk mendapatkan pengalaman langsung. Jika Anda seorang pemula dan tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang ilmu data, lihat kursus analisis data kami dari universitas terkemuka.

Di tengah persaingan yang ketat, calon Pengembang harus memiliki pengalaman langsung dengan proyek rekayasa data dunia nyata. Faktanya, ini adalah salah satu kriteria rekrutmen utama bagi sebagian besar pemberi kerja saat ini. Saat Anda mulai mengerjakan proyek rekayasa data , Anda tidak hanya akan dapat menguji kekuatan dan kelemahan Anda, tetapi Anda juga akan mendapatkan paparan yang dapat sangat membantu untuk meningkatkan karier Anda.

Itu karena Anda harus menyelesaikan proyek dengan benar. Berikut adalah yang paling penting:

• Python dan penggunaannya dalam data besar
• Ekstrak solusi Transform Load (ETL)
• Hadoop dan teknologi big data terkait
• Konsep jalur pipa data
• Aliran Udara Apache

Baca Juga: Ide Proyek Big Data

Apa itu Insinyur Data?

Insinyur data membuat data mentah dapat digunakan dan diakses oleh profesional data lainnya. Organisasi memiliki banyak jenis data, dan merupakan tanggung jawab insinyur data untuk membuatnya konsisten, sehingga analis data dan ilmuwan dapat menggunakan hal yang sama. Jika ilmuwan dan analis data adalah pilot, maka insinyur data adalah pembuat pesawat. Tanpa yang terakhir, yang pertama tidak dapat melakukan tugasnya.

Beberapa tugas seorang insinyur data adalah:

• Memperoleh dan mengambil data dari berbagai tempat
• Membersihkan data dan membuang data & kesalahan yang tidak berguna
• Hapus semua duplikat yang ada di data sumber
• Ubah data ke dalam format yang diperlukan

Seiring dengan meningkatnya permintaan akan big data, kebutuhan akan data engineer juga meningkat. Sekarang setelah Anda mengetahui apa yang dilakukan oleh seorang insinyur data, kita dapat mulai mendiskusikan proyek-proyek rekayasa data kita.

Mari mulai mencari proyek rekayasa data untuk membangun proyek data Anda sendiri!

Jadi, berikut adalah beberapa proyek rekayasa data yang dapat dikerjakan oleh pemula:

Proyek Rekayasa Data Yang Harus Anda Ketahui

Untuk menjadi insinyur data yang mahir, Anda harus mengetahui alat terbaru dan terpopuler di sektor Anda. Itulah mengapa kami akan fokus pada proyek rekayasa data yang harus Anda perhatikan:

1. Prefek

Prefek adalah pengelola saluran data tempat Anda dapat membuat parameter dan membangun DAG untuk tugas. Ini baru, cepat, dan mudah digunakan, karena itu telah menjadi salah satu alat saluran data paling populer di industri. Prefek memiliki kerangka kerja sumber terbuka tempat Anda dapat membangun dan menguji alur kerja. Fasilitas tambahan infrastruktur swasta meningkatkan utilitasnya lebih jauh karena menghilangkan banyak risiko keamanan yang mungkin ditimbulkan oleh infrastruktur berbasis cloud.

Meskipun Prefek menawarkan infrastruktur pribadi untuk menjalankan kode, Anda selalu dapat memantau dan memeriksa pekerjaan melalui cloud mereka. Kerangka kerja Prefek didasarkan pada Python, dan meskipun sepenuhnya baru di pasaran, Anda akan mendapat banyak manfaat dari mempelajari Prefek.

2. Irama

Irama adalah platform pengkodean yang toleran terhadap kesalahan yang menghilangkan banyak kerumitan dalam membangun aplikasi terdistribusi. Ini mengamankan status aplikasi lengkap yang memungkinkan Anda memprogram tanpa mengkhawatirkan skalabilitas, ketersediaan, dan daya tahan aplikasi Anda. Ini memiliki kerangka kerja serta layanan backend. Strukturnya mendukung banyak bahasa, termasuk Java dan Go. Irama memfasilitasi penskalaan horizontal bersama dengan replikasi peristiwa masa lalu. Replikasi semacam itu memungkinkan pemulihan yang mudah dari segala jenis kegagalan zona. Seperti yang sudah Anda duga sekarang, Cadence tidak diragukan lagi merupakan teknologi yang harus Anda kenal sebagai insinyur data.

3. Amundsen

Amundsen adalah produk Lyft dan merupakan metadata dan solusi penemuan data. Amundsen menawarkan banyak layanan kepada pengguna yang menjadikannya sebagai tambahan yang layak untuk gudang data engineer mana pun. Layanan metadata, misalnya, menangani permintaan metadata dari front-end. Demikian pula, ia memiliki kerangka kerja yang disebut pembuat data untuk mengekstrak metadata dari sumber yang diperlukan. Komponen penting lainnya dari solusi ini adalah layanan pencarian, repositori perpustakaan bernama Common, dan layanan front-end, yang menjalankan aplikasi web Amundsen.

4. Harapan Besar

Great Expectations adalah pustaka Python yang memungkinkan Anda memvalidasi dan menentukan aturan untuk kumpulan data. Setelah menentukan aturan, memvalidasi kumpulan data menjadi mudah dan efisien. Selain itu, Anda dapat menggunakan Harapan Besar dengan Pandas, Spark, dan SQL. Ini memiliki profiler data yang dapat menghasilkan ekspektasi otomatis, bersama dengan dokumentasi bersih untuk data HTML. Meskipun relatif baru, ini tentu mendapatkan popularitas di kalangan profesional data. Great Expectations mengotomatiskan proses verifikasi untuk data baru yang Anda terima dari pihak lain (tim dan vendor). Ini menghemat banyak waktu dalam pembersihan data, yang bisa menjadi proses yang sangat melelahkan bagi setiap insinyur data.

Harus Dibaca: Ide Proyek Data Mining

Ide Proyek Rekayasa Data yang Dapat Anda Kerjakan

Daftar proyek rekayasa data untuk siswa ini cocok untuk pemula, menengah & ahli. Proyek rekayasa data ini akan membantu Anda dengan semua kepraktisan yang Anda butuhkan untuk berhasil dalam karir Anda.

Selanjutnya, jika Anda mencari proyek rekayasa data untuk tahun terakhir , daftar ini akan membantu Anda. Jadi, tanpa basa-basi lagi, mari langsung masuk ke beberapa proyek rekayasa data yang akan memperkuat basis Anda dan memungkinkan Anda menaiki tangga.

Berikut adalah beberapa ide proyek rekayasa data yang akan membantu Anda mengambil langkah maju ke arah yang benar.

1. Membangun Gudang Data

Salah satu ide terbaik untuk mulai bereksperimen dengan proyek rekayasa data langsung untuk siswa adalah membangun gudang data. Pergudangan data adalah salah satu keterampilan paling populer untuk insinyur data. Itu sebabnya kami merekomendasikan membangun gudang data sebagai bagian dari proyek rekayasa data Anda. Proyek ini akan membantu Anda memahami bagaimana Anda dapat membuat gudang data dan aplikasinya.

Sebuah gudang data mengumpulkan data dari berbagai sumber (yang heterogen) dan mengubahnya menjadi format standar yang dapat digunakan. Data warehousing adalah komponen penting dari Business Intelligence (BI) dan membantu dalam menggunakan data secara strategis. Nama umum lainnya untuk gudang data adalah:

• Aplikasi Analitik
• Sistem Pendukung Keputusan
• Sistem manajemen informasi

Gudang data mampu menyimpan data dalam jumlah besar dan terutama membantu analis bisnis dengan tugas-tugas mereka. Anda dapat membangun gudang data di cloud AWS dan menambahkan saluran ETL untuk mentransfer dan mengubah data ke dalam gudang. Setelah Anda menyelesaikan proyek ini, Anda akan terbiasa dengan hampir semua aspek pergudangan data.

2. Lakukan Pemodelan Data untuk Platform Streaming

Salah satu ide terbaik untuk mulai bereksperimen dengan proyek rekayasa data langsung untuk siswa adalah melakukan pemodelan data. Dalam proyek ini, platform streaming (seperti Spotify atau Gaana) ingin menganalisis preferensi mendengarkan penggunanya untuk meningkatkan sistem rekomendasi mereka. Sebagai data engineer, Anda harus melakukan pemodelan data agar mereka dapat menjelaskan data penggunanya secara memadai. Anda harus membuat pipeline ETL dengan Python dan PostgreSQL . Pemodelan data mengacu pada pengembangan diagram komprehensif yang menampilkan hubungan antara titik data yang berbeda.

Beberapa poin pengguna yang harus Anda tangani adalah:

• Album dan lagu yang disukai pengguna
• Daftar putar yang ada di perpustakaan pengguna
• Genre yang paling sering didengar pengguna
• Berapa lama pengguna mendengarkan lagu tertentu dan stempel waktunya

Informasi tersebut akan membantu Anda memodelkan data dengan benar dan memberikan solusi efektif untuk masalah platform. Setelah menyelesaikan proyek ini, Anda akan memiliki banyak pengalaman dalam menggunakan pipa PostgreSQL dan ETL.

3. Bangun dan Atur Pipa Data

Jika Anda seorang pemula dalam rekayasa data, Anda harus memulai dengan proyek rekayasa data ini. Tugas utama kami dalam proyek ini adalah mengelola alur kerja jalur pipa data kami melalui perangkat lunak. Kami menggunakan solusi sumber terbuka dalam proyek ini, Apache Airflow . Mengelola jalur pipa data adalah tugas penting bagi seorang insinyur data, dan proyek ini akan membantu Anda menjadi mahir dalam hal yang sama.

Apache Airflow adalah platform manajemen alur kerja dan dimulai di Airbnb pada tahun 2018. Perangkat lunak tersebut memungkinkan pengguna untuk mengelola alur kerja yang kompleks dengan mudah dan mengaturnya sesuai dengan itu. Selain membuat alur kerja dan mengelolanya di Apache Airflow, Anda juga dapat membuat plugin dan operator untuk tugas tersebut. Mereka akan memungkinkan Anda untuk mengotomatisasi saluran pipa, yang akan sangat mengurangi beban kerja Anda dan meningkatkan efisiensi.

4. Buat Danau Data

Ini adalah proyek rekayasa data yang sangat baik untuk pemula. Data lake menjadi lebih penting dalam industri ini, sehingga Anda dapat membangunnya dan meningkatkan portofolio Anda. Data lake adalah repositori untuk menyimpan data terstruktur maupun tidak terstruktur pada skala apa pun. Mereka memungkinkan Anda untuk menyimpan data Anda apa adanya, yaitu, dan Anda tidak perlu menyusun data Anda sebelum menambahkannya ke penyimpanan. Ini adalah salah satu proyek rekayasa data yang sedang tren. Karena Anda dapat menambahkan data Anda ke dalam data lake tanpa perlu modifikasi apa pun, prosesnya menjadi cepat dan memungkinkan penambahan data secara real-time.

Banyak implementasi populer dan terbaru seperti machine learning dan analitik memerlukan data lake agar berfungsi dengan benar. Dengan data lake, Anda dapat menambahkan beberapa jenis file di repositori Anda, menambahkannya secara real-time, dan melakukan fungsi penting pada data dengan cepat. Itulah mengapa Anda harus membangun data lake dalam proyek Anda dan mempelajari paling banyak tentang teknologi ini.

Anda dapat membuat data lake dengan menggunakan Apache Spark di cloud AWS. Untuk membuat proyek lebih menarik, Anda juga dapat menjalankan fungsi ETL untuk mentransfer data dengan lebih baik di dalam data lake. Menyebutkan proyek rekayasa data dapat membantu resume Anda terlihat jauh lebih menarik daripada yang lain.

5. Melakukan Pemodelan Data Melalui Cassandra

Ini adalah salah satu proyek rekayasa data yang menarik untuk dibuat. Apache Cassandra adalah sistem manajemen basis data NoSQL sumber terbuka yang memungkinkan pengguna menggunakan data dalam jumlah besar. Manfaat utamanya adalah memungkinkan Anda untuk menggunakan data yang tersebar di beberapa server komoditas, yang mengurangi risiko kegagalan. Karena data Anda tersebar di berbagai server, kegagalan satu server tidak akan menyebabkan seluruh operasi Anda terhenti. Ini hanyalah salah satu dari banyak alasan mengapa Cassandra adalah alat yang populer di kalangan profesional data terkemuka. Ini juga menawarkan skalabilitas dan kinerja tinggi.

Dalam proyek ini, Anda harus melakukan pemodelan data dengan menggunakan Cassandra. Namun, saat memodelkan data melalui Cassandra, Anda harus mengingat beberapa poin. Pertama, pastikan bahwa data Anda tersebar secara merata. Ini adalah salah satu proyek rekayasa data yang sedang tren. Sementara Cassandra membantu memastikan penyebaran data Anda yang merata, Anda harus memeriksa ulang ini untuk memastikannya.

Kedua, gunakan jumlah partisi terkecil yang dibaca perangkat lunak saat pemodelan. Itu karena jumlah partisi pembacaan yang tinggi akan menambah beban pada sistem Anda dan menghambat kinerja secara keseluruhan. Setelah menyelesaikan proyek ini, Anda akan terbiasa dengan berbagai fitur dan aplikasi Apache Cassandra.

Pelajari Lebih Lanjut tentang Rekayasa Data

Ini adalah beberapa proyek rekayasa data yang dapat Anda coba!

Sekarang lanjutkan dan uji semua pengetahuan yang telah Anda kumpulkan melalui panduan proyek rekayasa data kami untuk membangun proyek rekayasa data Anda sendiri!

Menjadi seorang insinyur data bukanlah hal yang mudah; ada banyak topik yang harus dibahas untuk menjadi seorang ahli. Namun, jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang data besar dan rekayasa data, Anda harus mengunjungi blog kami. Di sana, kami berbagi banyak sumber daya (seperti yang ini) secara teratur.

Jika Anda tertarik untuk belajar python & ingin mempelajari berbagai alat dan perpustakaan, lihat Program PG Eksekutif di Ilmu Data.

Di sisi lain, Anda juga dapat mendaftar di Kursus Big Data dan mempelajari semua keterampilan dan konsep yang diperlukan untuk menjadi seorang insinyur data.

Kami harap Anda menyukai artikel ini. Jika Anda memiliki pertanyaan atau keraguan, jangan ragu untuk memberi tahu kami melalui komentar di bawah.