I 5 migliori progetti e idee di ingegneria dei dati entusiasmanti per principianti [2022]

Progetti e argomenti di ingegneria dei dati

L'ingegneria dei dati è tra i rami principali dei big data. Se stai studiando per diventare un ingegnere dei dati e desideri che alcuni progetti mettano in mostra le tue capacità (o acquisiscano conoscenze), sei nel posto giusto. In questo articolo, discuteremo idee per progetti di ingegneria dei dati su cui puoi lavorare e diversi progetti di ingegneria dei dati, e dovresti esserne consapevole.

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Dovresti notare che dovresti avere familiarità con alcuni argomenti e tecnologie prima di lavorare su questi progetti. Le aziende sono sempre alla ricerca di ingegneri di dati qualificati in grado di sviluppare progetti di ingegneria dei dati innovativi. Quindi, se sei un principiante, la cosa migliore che puoi fare è lavorare su alcuni progetti di ingegneria dei dati in tempo reale.

Noi di upGrad crediamo in un approccio pratico poiché la conoscenza teorica da sola non sarà di aiuto in un ambiente di lavoro in tempo reale. In questo articolo, esploreremo alcuni interessanti progetti di ingegneria dei dati su cui i principianti possono lavorare per mettere alla prova le loro conoscenze di ingegneria dei dati. In questo articolo troverai i migliori progetti di ingegneria dei dati per i principianti per fare esperienza pratica. Se sei un principiante e sei interessato a saperne di più sulla scienza dei dati, dai un'occhiata ai nostri corsi di analisi dei dati delle migliori università.

In mezzo alla concorrenza spietata, gli aspiranti sviluppatori devono avere esperienza pratica con progetti di ingegneria dei dati del mondo reale. In effetti, questo è uno dei criteri di assunzione primari per la maggior parte dei datori di lavoro oggi. Quando inizi a lavorare su progetti di ingegneria dei dati , non solo sarai in grado di testare i tuoi punti di forza e di debolezza, ma otterrai anche visibilità che può essere immensamente utile per migliorare la tua carriera.

Questo perché dovrai completare i progetti correttamente. Ecco i più importanti:

• Python e il suo utilizzo nei big data
• Estrarre soluzioni di carico di trasformazione (ETL).
• Hadoop e le relative tecnologie dei big data
• Concetto di pipeline di dati
• Flusso d'aria Apache

Leggi anche: Idee per progetti Big Data

Che cos'è un Data Engineer?

Gli ingegneri dei dati rendono i dati grezzi utilizzabili e accessibili ad altri professionisti dei dati. Le organizzazioni dispongono di più tipi di dati ed è responsabilità degli ingegneri dei dati renderli coerenti, in modo che gli analisti di dati e gli scienziati possano utilizzarli. Se i data scientist e gli analisti sono piloti, allora i data engineer sono i costruttori di aerei. Senza il secondo, il primo non può svolgere i suoi compiti.

Alcuni compiti di un ingegnere dei dati sono:

• Acquisire e reperire dati da più luoghi
• Pulisci i dati ed elimina dati ed errori inutili
• Rimuovere eventuali duplicati presenti nei dati di origine
• Trasforma i dati nel formato richiesto

Poiché la domanda di big data è in aumento, la necessità di ingegneri di dati aumenta di conseguenza. Ora che sai cosa fa un ingegnere dei dati, possiamo iniziare a discutere dei nostri progetti di ingegneria dei dati.

Iniziamo a cercare progetti di ingegneria dei dati per creare i tuoi progetti di dati personali!

Quindi, ecco alcuni progetti di ingegneria dei dati su cui i principianti possono lavorare:

Progetti di ingegneria dei dati che dovresti conoscere

Per diventare un ingegnere dei dati esperto, dovresti essere a conoscenza degli strumenti più recenti e più popolari del tuo settore. Ecco perché ci concentreremo sui progetti di ingegneria dei dati di cui dovresti essere consapevole:

1. Prefetto

Prefect è un gestore di pipeline di dati attraverso il quale è possibile parametrizzare e creare DAG per le attività. È nuovo, veloce e facile da usare, grazie al quale è diventato uno degli strumenti di pipeline di dati più popolari nel settore. Prefect ha un framework open source in cui puoi creare e testare flussi di lavoro. La struttura aggiuntiva dell'infrastruttura privata ne migliora ulteriormente l'utilità perché elimina molti rischi per la sicurezza che un'infrastruttura basata su cloud potrebbe comportare.

Anche se Prefect offre un'infrastruttura privata per l'esecuzione del codice, puoi sempre monitorare e controllare il lavoro attraverso il loro cloud. Il framework di Prefect è basato su Python e, anche se è completamente nuovo sul mercato, trarrai grandi benefici dall'apprendimento di Prefect.

2. Cadenza

Cadence è una piattaforma di codifica a tolleranza di errore che elimina molte complessità della creazione di applicazioni distribuite. Garantisce lo stato completo dell'applicazione che consente di programmare senza preoccuparsi della scalabilità, della disponibilità e della durata dell'applicazione. Ha un framework e un servizio di back-end. La sua struttura supporta più linguaggi, inclusi Java e Go. La cadenza facilita il ridimensionamento orizzontale insieme a una replica degli eventi passati. Tale replica consente un facile ripristino da qualsiasi tipo di errore di zona. Come avrai già intuito, Cadence è senza dubbio una tecnologia con cui dovresti avere familiarità come ingegnere di dati.

3. Amundsen

Amundsen è un prodotto di Lyft ed è una soluzione di metadata e data discovery. Amundsen offre molteplici servizi agli utenti che lo rendono una degna aggiunta all'arsenale di qualsiasi data engineer. Il servizio di metadati, ad esempio, si occupa delle richieste di metadati del front-end. Allo stesso modo, ha un framework chiamato data builder per estrarre i metadati dalle fonti richieste. Altri componenti importanti di questa soluzione sono il servizio di ricerca, il repository della libreria denominato Common e il servizio front-end, che esegue l'app Web Amundsen.

4. Grandi aspettative

Great Expectations è una libreria Python che ti consente di convalidare e definire regole per i set di dati. Dopo aver determinato le regole, la convalida dei set di dati diventa facile ed efficiente. Inoltre, puoi utilizzare Great Expectations con Pandas, Spark e SQL. Dispone di profilatori di dati in grado di produrre aspettative automatizzate, insieme a una documentazione pulita per i dati HTML. Sebbene sia relativamente nuovo, sta sicuramente guadagnando popolarità tra i professionisti dei dati. Great Expectations automatizza il processo di verifica per i nuovi dati ricevuti da altre parti (team e fornitori). Risparmia molto tempo nella pulizia dei dati, che può essere un processo molto esauriente per qualsiasi ingegnere di dati.

Da leggere: idee per progetti di data mining

Idee per progetti di ingegneria dei dati su cui puoi lavorare

Questo elenco di progetti di ingegneria dei dati per studenti è adatto a principianti, intermedi ed esperti. Questi progetti di ingegneria dei dati ti daranno tutte le pratiche necessarie per avere successo nella tua carriera.

Inoltre, se stai cercando progetti di ingegneria dei dati per l'ultimo anno , questo elenco dovrebbe aiutarti. Quindi, senza ulteriori indugi, passiamo direttamente ad alcuni progetti di ingegneria dei dati che rafforzeranno la tua base e ti permetteranno di salire la scala.

Ecco alcune idee per progetti di ingegneria dei dati che dovrebbero aiutarti a fare un passo avanti nella giusta direzione.

1. Crea un Data Warehouse

Una delle migliori idee per iniziare a sperimentare progetti pratici di ingegneria dei dati per gli studenti è la costruzione di un data warehouse. Il data warehousing è una delle competenze più popolari per i data engineer. Ecco perché ti consigliamo di creare un data warehouse come parte dei tuoi progetti di ingegneria dei dati. Questo progetto ti aiuterà a capire come creare un data warehouse e le sue applicazioni.

Un data warehouse raccoglie dati da più fonti (che sono eterogenee) e li trasforma in un formato standard utilizzabile. Il data warehousing è una componente vitale della Business Intelligence (BI) e aiuta a utilizzare i dati in modo strategico. Altri nomi comuni per i data warehouse sono:

• Applicazione analitica
• Sistema di supporto decisionale
• Sistema informativo di gestione

I data warehouse sono in grado di archiviare grandi quantità di dati e aiutano principalmente gli analisti aziendali nelle loro attività. Puoi creare un data warehouse sul cloud AWS e aggiungere una pipeline ETL per trasferire e trasformare i dati nel warehouse. Una volta completato questo progetto, avrai familiarità con quasi tutti gli aspetti del data warehousing.

2. Eseguire la modellazione dei dati per una piattaforma di streaming

Una delle migliori idee per iniziare a sperimentare progetti pratici di ingegneria dei dati per gli studenti è l'esecuzione della modellazione dei dati. In questo progetto, una piattaforma di streaming (come Spotify o Gaana) vuole analizzare le preferenze di ascolto dei suoi utenti per migliorare il loro sistema di consigli. In qualità di ingegnere dei dati, devi eseguire la modellazione dei dati in modo che possano spiegare adeguatamente i dati degli utenti. Dovrai creare una pipeline ETL con Python e PostgreSQL . La modellazione dei dati si riferisce allo sviluppo di diagrammi completi che mostrano la relazione tra diversi punti dati.

Alcuni dei punti utente con cui dovresti lavorare sarebbero:

• Gli album e le canzoni che l'utente ha apprezzato
• Le playlist presenti nella libreria dell'utente
• I generi che l'utente ascolta di più
• Per quanto tempo l'utente ascolta un brano particolare e il relativo timestamp

Tali informazioni ti aiuteranno a modellare correttamente i dati e fornire una soluzione efficace al problema della piattaforma. Dopo aver completato questo progetto, avresti un'ampia esperienza nell'uso delle pipeline PostgreSQL e ETL.

3. Costruisci e organizza pipeline di dati

Se sei un principiante nell'ingegneria dei dati, dovresti iniziare con questo progetto di ingegneria dei dati. Il nostro compito principale in questo progetto è gestire il flusso di lavoro delle nostre pipeline di dati tramite software. Stiamo utilizzando una soluzione open source in questo progetto, Apache Airflow . La gestione delle pipeline di dati è un compito cruciale per un ingegnere dei dati e questo progetto ti aiuterà a diventare esperto nello stesso.

Apache Airflow è una piattaforma di gestione del flusso di lavoro avviata in Airbnb nel 2018. Tale software consente agli utenti di gestire facilmente flussi di lavoro complessi e organizzarli di conseguenza. Oltre a creare flussi di lavoro e gestirli in Apache Airflow, puoi anche creare plugin e operatori per l'attività. Ti consentiranno di automatizzare le tubazioni, riducendo notevolmente il carico di lavoro e aumentando l'efficienza.

4. Creare un Data Lake

Questo è un eccellente progetto di ingegneria dei dati per principianti. I data lake stanno diventando sempre più critici nel settore, quindi puoi crearne uno e migliorare il tuo portafoglio. I data lake sono repository per l'archiviazione di dati strutturati e non strutturati su qualsiasi scala. Ti consentono di archiviare i tuoi dati così come sono, ovvero non devi strutturare i tuoi dati prima di aggiungerli allo spazio di archiviazione. Questo è uno dei progetti di ingegneria dei dati di tendenza. Poiché puoi aggiungere i tuoi dati al data lake senza bisogno di alcuna modifica, il processo diventa rapido e consente l'aggiunta di dati in tempo reale.

Molte implementazioni popolari e più recenti come l'apprendimento automatico e l'analisi richiedono un data lake per funzionare correttamente. Con i data lake, puoi aggiungere più tipi di file nel tuo repository, aggiungerli in tempo reale ed eseguire rapidamente funzioni cruciali sui dati. Ecco perché dovresti creare un data lake nel tuo progetto e imparare il massimo da questa tecnologia.

Puoi creare un data lake utilizzando Apache Spark sul cloud AWS. Per rendere il progetto più interessante, puoi anche eseguire funzioni ETL per trasferire meglio i dati all'interno del data lake. Menzionare progetti di ingegneria dei dati può aiutare il tuo curriculum a sembrare molto più interessante di altri.

5. Eseguire la modellazione dei dati tramite Cassandra

Questo è uno degli interessanti progetti di ingegneria dei dati da creare. Apache Cassandra è un sistema di gestione di database NoSQL open source che consente agli utenti di utilizzare grandi quantità di dati. Il suo principale vantaggio è che consente di utilizzare i dati diffusi su più server di base, riducendo il rischio di guasti. Poiché i tuoi dati sono distribuiti su vari server, l'errore di un server non causerebbe l'arresto dell'intera operazione. Questo è solo uno dei tanti motivi per cui Cassandra è uno strumento popolare tra i professionisti dei dati di spicco. Offre inoltre un'elevata scalabilità e prestazioni.

In questo progetto, dovresti eseguire la modellazione dei dati usando Cassandra. Tuttavia, quando si modellano i dati tramite Cassandra, è necessario tenere a mente alcuni punti. Innanzitutto, assicurati che i tuoi dati siano distribuiti in modo uniforme. È uno dei progetti di ingegneria dei dati di tendenza. Mentre Cassandra aiuta a garantire una diffusione uniforme dei tuoi dati, dovresti ricontrollarlo per sicurezza.

In secondo luogo, utilizzare la quantità minima di partizioni che il software legge durante la modellazione. Questo perché un numero elevato di partizioni di lettura aumenterebbe il carico sul sistema e ostacolerebbe le prestazioni complessive. Dopo aver terminato questo progetto, avresti familiarità con molteplici funzionalità e applicazioni di Apache Cassandra.

Ulteriori informazioni sull'ingegneria dei dati

Questi sono alcuni progetti di ingegneria dei dati che potresti provare!

Ora vai avanti e metti alla prova tutte le conoscenze che hai raccolto attraverso la nostra guida ai progetti di ingegneria dei dati per creare i tuoi progetti di ingegneria dei dati personali!

Diventare un ingegnere dei dati non è un'impresa facile; ci sono molti argomenti da affrontare per diventare un esperto. Tuttavia, se sei interessato a saperne di più sui big data e sull'ingegneria dei dati, dovresti visitare il nostro blog. Lì condividiamo regolarmente molte risorse (come questa).

Se sei interessato a imparare Python e vuoi sporcarti le mani su vari strumenti e librerie, dai un'occhiata al programma Executive PG in Data Science.

D'altra parte, puoi anche iscriverti a un corso Big Data e apprendere tutte le competenze e i concetti necessari per diventare un ingegnere dei dati.

Ci auguriamo che questo articolo ti sia piaciuto. Se hai domande o dubbi, non esitare a farcelo sapere attraverso i commenti qui sotto.