초보자를 위한 상위 5가지 흥미로운 데이터 엔지니어링 프로젝트 및 아이디어 [2022]

데이터 엔지니어링 프로젝트 및 주제

데이터 엔지니어링은 빅 데이터의 핵심 분야 중 하나입니다. 데이터 엔지니어가 되기 위해 공부하고 있으며 일부 프로젝트에서 귀하의 기술을 선보이고(또는 지식을 얻으려는) 올바른 위치에 왔습니다. 이 기사에서는 작업할 수 있는 데이터 엔지니어링 프로젝트 아이디어와 여러 데이터 엔지니어링 프로젝트에 대해 논의할 것이며 이를 알고 있어야 합니다.

코딩 경험이 필요하지 않습니다. 360° 경력 지원. IIIT-B 및 upGrad에서 기계 학습 및 AI PG 디플로마.

이러한 프로젝트를 수행하기 전에 몇 가지 주제와 기술에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 기업은 혁신적인 데이터 엔지니어링 프로젝트를 개발할 수 있는 숙련된 데이터 엔지니어를 항상 찾고 있습니다. 따라서 초보자라면 실시간 데이터 엔지니어링 프로젝트를 수행하는 것이 가장 좋습니다.

여기 upGrad에서 우리는 이론적인 지식만으로는 실시간 작업 환경에서 도움이 되지 않기 때문에 실용적인 접근 방식을 믿습니다. 이 기사에서는 초보자가 데이터 엔지니어링 지식을 테스트하기 위해 작업할 수 있는 몇 가지 흥미로운 데이터 엔지니어링 프로젝트 를 탐색할 것입니다. 이 기사에서는 초보자가 실습 경험을 얻을 수 있는 최고의 데이터 엔지니어링 프로젝트 를 찾을 수 있습니다. 초보자이고 데이터 과학에 대해 더 자세히 알고 싶다면 최고의 대학에서 제공하는 데이터 분석 과정을 확인하십시오.

치열한 경쟁 속에서 야심 찬 개발자는 실제 데이터 엔지니어링 프로젝트에 대한 실무 경험이 있어야 합니다. 사실, 이것은 오늘날 대부분의 고용주의 주요 채용 기준 중 하나입니다. 데이터 엔지니어링 프로젝트 작업을 시작하면서 자신의 강점과 약점을 테스트할 수 있을 뿐만 아니라 경력을 향상시키는 데 매우 도움이 될 수 있는 노출도 얻게 됩니다.

프로젝트를 올바르게 완료해야 하기 때문입니다. 가장 중요한 것은 다음과 같습니다.

• 파이썬과 빅데이터에서의 사용
• ETL(변환 부하 추출) 솔루션
• Hadoop 및 관련 빅데이터 기술
• 데이터 파이프라인의 개념
• 아파치 에어플로우

더 읽어보기: 빅 데이터 프로젝트 아이디어

데이터 엔지니어란?

데이터 엔지니어는 원시 데이터를 사용 가능하고 다른 데이터 전문가가 액세스할 수 있도록 합니다. 조직에는 여러 종류의 데이터가 있으며 데이터 분석가와 과학자가 동일한 데이터를 사용할 수 있도록 일관성을 유지하는 것은 데이터 엔지니어의 책임입니다. 데이터 과학자와 분석가가 조종사라면 데이터 엔지니어는 비행기를 만드는 사람입니다. 후자가 없으면 전자는 작업을 수행할 수 없습니다.

데이터 엔지니어의 일부 작업은 다음과 같습니다.

• 여러 위치에서 데이터 수집 및 소싱
• 데이터 정리 및 불필요한 데이터 및 오류 제거
• 소스 데이터에 존재하는 모든 중복 제거
• 데이터를 필요한 형식으로 변환

빅데이터에 대한 수요가 증가함에 따라 그에 따른 데이터 엔지니어의 필요성도 증가하고 있습니다. 이제 데이터 엔지니어가 하는 일을 알았으므로 데이터 엔지니어링 프로젝트에 대해 논의할 수 있습니다.

나만의 데이터 프로젝트를 구축할 데이터 엔지니어링 프로젝트를 찾아봅시다!

따라서 초보자가 작업할 수 있는 몇 가지 데이터 엔지니어링 프로젝트 는 다음과 같습니다.

당신이 알아야 할 데이터 엔지니어링 프로젝트

능숙한 데이터 엔지니어가 되려면 해당 분야의 가장 인기 있는 최신 도구를 알고 있어야 합니다. 그렇기 때문에 우리는 귀하가 염두에 두어야 할 데이터 엔지니어링 프로젝트에 중점을 둘 것입니다.

1. 반장

Prefect는 작업을 위한 DAG를 매개변수화하고 구축할 수 있는 데이터 파이프라인 관리자입니다. 새롭고 빠르고 사용이 간편하여 업계에서 가장 인기 있는 데이터 파이프라인 도구 중 하나가 되었습니다. Prefect에는 워크플로를 구축하고 테스트할 수 있는 오픈 소스 프레임워크가 있습니다. 추가된 사설 인프라 시설은 클라우드 기반 인프라가 제기할 수 있는 많은 보안 위험을 제거하기 때문에 유틸리티를 더욱 향상시킵니다.

Prefect가 코드 실행을 위한 사설 인프라를 제공하더라도 클라우드를 통해 항상 작업을 모니터링하고 확인할 수 있습니다. Prefect의 프레임워크는 Python을 기반으로 하며 시장에 완전히 새롭지만 Prefect를 배우면 큰 이점을 얻을 수 있습니다.

2. 케이던스

Cadence는 분산 응용 프로그램 구축의 많은 복잡성을 제거하는 내결함성 코딩 플랫폼입니다. 애플리케이션의 확장성, 가용성 및 내구성에 대해 걱정하지 않고 프로그래밍할 수 있는 완전한 애플리케이션 상태를 보호합니다. 그것은 프레임 워크와 백엔드 서비스를 가지고 있습니다. 그 구조는 Java 및 Go를 포함한 여러 언어를 지원합니다. Cadence는 과거 이벤트의 복제와 함께 수평 확장을 용이하게 합니다. 이러한 복제를 통해 모든 종류의 영역 오류에서 쉽게 복구할 수 있습니다. 지금쯤 짐작하셨겠지만, Cadence는 의심할 여지 없이 데이터 엔지니어로서 익숙해야 하는 기술입니다.

3. 아문센

Amundsen은 Lyft의 제품이며 메타데이터 및 데이터 검색 솔루션입니다. Amundsen은 데이터 엔지니어의 무기고에 추가할 가치가 있는 여러 서비스를 사용자에게 제공합니다. 예를 들어 메타데이터 서비스는 프런트 엔드의 메타데이터 요청을 처리합니다. 마찬가지로 필요한 소스에서 메타데이터를 추출하는 데이터 빌더라는 프레임워크가 있습니다. 이 솔루션의 다른 주요 구성 요소는 검색 서비스, Common이라는 라이브러리 저장소 및 Amundsen 웹 앱을 실행하는 프런트 엔드 서비스입니다.

4. 큰 기대

Great Expectations는 데이터 세트에 대한 규칙을 검증하고 정의할 수 있는 Python 라이브러리입니다. 규칙을 결정한 후에는 데이터 세트를 쉽고 효율적으로 검증할 수 있습니다. 또한 Pandas, Spark 및 SQL에서 Great Expectations를 사용할 수 있습니다. HTML 데이터에 대한 깔끔한 문서와 함께 자동화된 기대치를 생성할 수 있는 데이터 프로파일러가 있습니다. 비교적 새롭지만 데이터 전문가들 사이에서 확실히 인기를 얻고 있습니다. Great Expectations는 다른 당사자(팀 및 공급업체)로부터 받은 새 데이터에 대한 검증 프로세스를 자동화합니다. 모든 데이터 엔지니어에게 매우 철저한 프로세스가 될 수 있는 데이터 정리에 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

필독: 데이터 마이닝 프로젝트 아이디어

작업할 수 있는 데이터 엔지니어링 프로젝트 아이디어

이 학생용 데이터 엔지니어링 프로젝트 목록은 초보자, 중급자 및 전문가에게 적합합니다. 이러한 데이터 엔지니어링 프로젝트 를 통해 경력에서 성공하는 데 필요한 모든 실용성을 얻을 수 있습니다.

또한, 마지막 해 의 데이터 엔지니어링 프로젝트를 찾고 있다면 이 목록이 도움이 될 것입니다. 따라서 더 이상 고민하지 않고 기반을 강화하고 사다리를 오를 수 있는 몇 가지 데이터 엔지니어링 프로젝트 로 바로 넘어가 보겠습니다.

다음은 올바른 방향으로 나아가는 데 도움이 되는 몇 가지 데이터 엔지니어링 프로젝트 아이디어입니다.

1. 데이터 웨어하우스 구축

학생들을 위한 실습 데이터 엔지니어링 프로젝트를 실험하기 위한 가장 좋은 아이디어 중 하나는 데이터 웨어하우스를 구축하는 것입니다. 데이터 웨어하우징은 데이터 엔지니어에게 가장 인기 있는 기술 중 하나입니다. 그렇기 때문에 데이터 엔지니어링 프로젝트의 일부로 데이터 웨어하우스를 구축하는 것이 좋습니다. 이 프로젝트는 데이터 웨어하우스와 해당 응용 프로그램을 만드는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

데이터 웨어하우스는 여러 소스(이기종)에서 데이터를 수집하고 사용 가능한 표준 형식으로 변환합니다. 데이터 웨어하우징은 BI(비즈니스 인텔리전스)의 중요한 구성 요소이며 데이터를 전략적으로 사용하는 데 도움이 됩니다. 데이터 웨어하우스의 다른 일반적인 이름은 다음과 같습니다.

• 분석 응용
• 의사결정 지원 시스템
• 경영정보시스템

데이터 웨어하우스는 대량의 데이터를 저장할 수 있으며 주로 비즈니스 분석가의 작업을 돕습니다. AWS 클라우드에 데이터 웨어하우스를 구축하고 ETL 파이프라인을 추가하여 데이터를 웨어하우스로 전송 및 변환할 수 있습니다. 이 프로젝트를 완료하면 데이터 웨어하우징의 거의 모든 측면에 익숙해질 것입니다.

2. 스트리밍 플랫폼에 대한 데이터 모델링 수행

학생들을 위한 실습 데이터 엔지니어링 프로젝트 실험을 시작하는 가장 좋은 아이디어 중 하나는 데이터 모델링을 수행하는 것입니다. 이 프로젝트에서 스트리밍 플랫폼(예: Spotify 또는 Gaana)은 사용자의 청취 선호도를 분석하여 추천 시스템을 개선하려고 합니다. 데이터 엔지니어는 사용자 데이터를 적절하게 설명할 수 있도록 데이터 모델링을 수행해야 합니다. Python 및 PostgreSQL 을 사용하여 ETL 파이프라인을 생성해야 합니다 . 데이터 모델링은 서로 다른 데이터 포인트 간의 관계를 표시하는 포괄적인 다이어그램을 개발하는 것을 말합니다.

작업해야 하는 사용자 포인트 중 일부는 다음과 같습니다.

• 사용자가 좋아한 앨범 및 노래
• 사용자 라이브러리에 있는 재생 목록
• 사용자가 가장 많이 듣는 장르
• 사용자가 특정 노래와 그 타임스탬프를 듣는 시간

이러한 정보는 데이터를 올바르게 모델링하고 플랫폼 문제에 대한 효과적인 솔루션을 제공하는 데 도움이 됩니다. 이 프로젝트를 완료한 후에는 PostgreSQL 및 ETL 파이프라인 사용에 대한 충분한 경험을 갖게 됩니다.

3. 데이터 파이프라인 구축 및 구성

데이터 엔지니어링의 초보자라면 이 데이터 엔지니어링 프로젝트부터 시작해야 합니다. 이 프로젝트의 주요 작업은 소프트웨어를 통해 데이터 파이프라인의 워크플로를 관리하는 것입니다. 이 프로젝트에서는 Apache Airflow 라는 오픈 소스 솔루션을 사용하고 있습니다 . 데이터 파이프라인 관리는 데이터 엔지니어에게 중요한 작업이며, 이 프로젝트는 여러분이 이에 능숙해지는 데 도움이 될 것입니다.

Apache Airflow는 2018년 Airbnb에서 시작된 워크플로 관리 플랫폼입니다. 이러한 소프트웨어를 사용하면 복잡한 워크플로를 쉽게 관리하고 그에 따라 구성할 수 있습니다. Apache Airflow에서 워크플로를 만들고 관리하는 것 외에도 작업에 대한 플러그인 및 연산자를 빌드할 수도 있습니다. 이를 통해 파이프라인을 자동화하여 워크로드를 상당히 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다.

4. 데이터 레이크 생성

이것은 초보자를 위한 훌륭한 데이터 엔지니어링 프로젝트입니다. 데이터 레이크는 업계에서 점점 더 중요해지고 있으므로 하나를 구축하고 포트폴리오를 강화할 수 있습니다. 데이터 레이크는 모든 규모의 정형 데이터와 비정형 데이터를 저장하기 위한 리포지토리입니다. 즉, 데이터를 있는 그대로 저장할 수 있으며 스토리지에 추가하기 전에 데이터를 구조화할 필요가 없습니다. 이것은 트렌드 데이터 엔지니어링 프로젝트 중 하나입니다. 수정 없이 데이터 레이크에 데이터를 추가할 수 있기 때문에 프로세스가 빨라지고 데이터를 실시간으로 추가할 수 있습니다.

머신 러닝 및 분석과 같은 많은 인기 있는 최신 구현에서는 데이터 레이크가 올바르게 작동해야 합니다. 데이터 레이크를 사용하면 리포지토리에 여러 파일 유형을 추가하고 실시간으로 추가하고 데이터에 대한 중요한 기능을 빠르게 수행할 수 있습니다. 그렇기 때문에 프로젝트에 데이터 레이크를 구축하고 이 기술에 대해 가장 많이 배워야 합니다.

AWS 클라우드에서 Apache Spark를 사용하여 데이터 레이크를 생성할 수 있습니다. 프로젝트를 더 흥미롭게 만들기 위해 ETL 기능을 수행하여 데이터 레이크 내에서 데이터를 더 잘 전송할 수도 있습니다. 데이터 엔지니어링 프로젝트 를 언급하면 ​​이력서가 다른 프로젝트보다 훨씬 더 흥미롭게 보일 수 있습니다.

5. Cassandra를 통한 데이터 모델링 수행

이것은 흥미로운 데이터 엔지니어링 프로젝트 중 하나입니다. Apache Cassandra 는 사용자가 방대한 양의 데이터를 사용할 수 있도록 하는 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스 관리 시스템입니다. 주요 이점은 여러 상용 서버에 분산된 데이터를 사용할 수 있어 실패 위험을 완화할 수 있다는 것입니다. 데이터가 여러 서버에 분산되어 있기 때문에 한 서버에 장애가 발생해도 전체 작업이 중단되지는 않습니다. 이것은 Cassandra가 저명한 데이터 전문가들 사이에서 인기 있는 도구인 많은 이유 중 하나일 뿐입니다. 또한 높은 확장성과 성능을 제공합니다.

이 프로젝트에서는 Cassandra를 사용하여 데이터 모델링을 수행해야 합니다. 그러나 Cassandra를 통해 데이터를 모델링할 때 몇 가지 사항을 염두에 두어야 합니다. 먼저 데이터가 고르게 분포되어 있는지 확인합니다. 트렌드 데이터 엔지니어링 프로젝트 중 하나입니다. Cassandra는 데이터의 균일한 분산을 보장하는 데 도움이 되지만 확실하게 확인하려면 이를 다시 확인해야 합니다.

둘째, 모델링하는 동안 소프트웨어가 읽는 가장 작은 양의 파티션을 사용합니다. 많은 수의 읽기 파티션이 시스템에 추가 부하를 가하고 전반적인 성능을 저해하기 때문입니다. 이 프로젝트를 마치면 Apache Cassandra의 여러 기능과 애플리케이션에 익숙해질 것입니다.

데이터 엔지니어링에 대해 자세히 알아보기

다음은 시도할 수 있는 몇 가지 데이터 엔지니어링 프로젝트 입니다!

이제 데이터 엔지니어링 프로젝트 가이드를 통해 수집한 모든 지식을 테스트하여 자신만의 데이터 엔지니어링 프로젝트를 구축하십시오!

데이터 엔지니어가 되는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 전문가가 되기 위해 다루어야 할 많은 주제가 있습니다. 그러나 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링에 대해 자세히 알아보려면 블로그를 방문해야 합니다. 그곳에서 정기적으로 많은 리소스(예: 이 리소스)를 공유합니다.

파이썬을 배우는 데 관심이 있고 다양한 도구와 라이브러리에 손을 대고 싶다면 데이터 과학의 Executive PG Program을 확인하십시오.

한편, 빅데이터 과정 에 등록 하여 데이터 엔지니어가 되기 위해 필요한 모든 기술과 개념을 배울 수도 있습니다.

이 기사가 마음에 드셨기를 바랍니다. 질문이나 의문 사항이 있으면 아래 의견을 통해 언제든지 알려주십시오.