Top 5 ekscytujących projektów i pomysłów inżynierii danych dla początkujących [2022]

Projekty i tematy związane z inżynierią danych

Inżynieria danych jest jedną z głównych gałęzi big data. Jeśli studiujesz, aby zostać inżynierem danych i chcesz, aby niektóre projekty prezentowały Twoje umiejętności (lub zdobywały wiedzę), dobrze trafiłeś. W tym artykule omówimy pomysły dotyczące projektów inżynierii danych, nad którymi możesz pracować, oraz kilka projektów inżynierii danych. Powinieneś być tego świadomy.

Nie jest wymagane doświadczenie w kodowaniu. Wsparcie kariery 360°. Dyplom PG z uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji z IIIT-B i upGrad.

Należy pamiętać, że przed rozpoczęciem pracy nad tymi projektami należy zapoznać się z niektórymi tematami i technologiami. Firmy zawsze poszukują wykwalifikowanych inżynierów danych, którzy mogą opracować innowacyjne projekty inżynierii danych. Tak więc, jeśli jesteś początkującym, najlepszą rzeczą, jaką możesz zrobić, jest praca nad niektórymi projektami inżynierii danych w czasie rzeczywistym.

W upGrad wierzymy w praktyczne podejście, ponieważ sama wiedza teoretyczna nie pomoże w pracy w czasie rzeczywistym. W tym artykule przyjrzymy się kilku interesującym projektom inżynierii danych, nad którymi początkujący mogą pracować, aby przetestować swoją wiedzę z zakresu inżynierii danych. W tym artykule znajdziesz najlepsze projekty inżynierii danych dla początkujących, aby zdobyć praktyczne doświadczenie. Jeśli jesteś początkującym i chcesz dowiedzieć się więcej na temat nauki o danych, zapoznaj się z naszymi kursami z zakresu analityki danych na najlepszych uniwersytetach.

Wśród zaciętej rywalizacji początkujący programiści muszą mieć praktyczne doświadczenie w rzeczywistych projektach inżynierii danych. W rzeczywistości jest to obecnie jedno z podstawowych kryteriów rekrutacyjnych dla większości pracodawców. Rozpoczynając pracę nad projektami inżynierii danych , nie tylko będziesz mógł przetestować swoje mocne i słabe strony, ale także zyskasz ekspozycję, która może być niezwykle pomocna w rozwoju Twojej kariery.

To dlatego, że będziesz musiał poprawnie ukończyć projekty. Oto najważniejsze:

• Python i jego wykorzystanie w big data
• Wyodrębnij rozwiązania obciążenia transformacji (ETL)
• Hadoop i powiązane technologie Big Data
• Koncepcja potoków danych
• Przepływ powietrza Apache

Przeczytaj także: Pomysły na projekty Big Data

Kim jest inżynier danych?

Inżynierowie danych sprawiają, że surowe dane są użyteczne i dostępne dla innych specjalistów od danych. Organizacje dysponują różnymi rodzajami danych, a inżynierowie danych mają obowiązek zapewnić ich spójność, aby analitycy danych i naukowcy mogli z nich korzystać. Jeśli naukowcy i analitycy danych są pilotami, to inżynierowie danych są konstruktorami samolotów. Bez tej drugiej ta pierwsza nie może wykonywać swoich zadań.

Niektóre zadania inżyniera danych to:

• Pozyskiwanie i pozyskiwanie danych z wielu miejsc
• Czyszczenie danych i pozbądź się bezużytecznych danych i błędów
• Usuń wszelkie duplikaty obecne w danych źródłowych
• Przekształć dane do wymaganego formatu

Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na duże zbiory danych rośnie również zapotrzebowanie na inżynierów danych. Teraz, gdy już wiesz, czym zajmuje się inżynier danych, możemy zacząć omawiać nasze projekty związane z inżynierią danych.

Zacznijmy szukać projektów inżynierii danych, aby zbudować własne projekty danych!

Oto kilka projektów inżynierii danych, nad którymi mogą pracować początkujący:

Projekty inżynierii danych, o których powinieneś wiedzieć

Aby stać się biegłym inżynierem danych, powinieneś znać najnowsze i najpopularniejsze narzędzia w swoim sektorze. Dlatego skupimy się na projektach inżynierii danych, o których powinieneś pamiętać:

1. Prefekt

Prefect to menedżer potoku danych, za pomocą którego można parametryzować i budować DAG dla zadań. Jest nowy, szybki i łatwy w użyciu, dzięki czemu stał się jednym z najpopularniejszych narzędzi do przetwarzania danych w branży. Prfect ma platformę typu open source, w której można tworzyć i testować przepływy pracy. Dodana funkcja infrastruktury prywatnej jeszcze bardziej zwiększa jej użyteczność, ponieważ eliminuje wiele zagrożeń bezpieczeństwa, jakie może stwarzać infrastruktura oparta na chmurze.

Mimo że Prefect oferuje prywatną infrastrukturę do uruchamiania kodu, zawsze możesz monitorować i sprawdzać pracę przez ich chmurę. Framework Prefekta jest oparty na Pythonie i mimo że jest całkowicie nowy na rynku, bardzo skorzystasz na nauce Prefekta.

2. Kadencja

Cadence to odporna na awarie platforma kodowania, która pozwala pozbyć się wielu zawiłości związanych z tworzeniem aplikacji rozproszonych. Zabezpiecza cały stan aplikacji, co pozwala na programowanie bez martwienia się o skalowalność, dostępność i trwałość aplikacji. Ma framework, a także usługę backendu. Jego struktura obsługuje wiele języków, w tym Java i Go. Cadence ułatwia skalowanie poziome wraz z replikacją przeszłych wydarzeń. Taka replikacja umożliwia łatwe odzyskiwanie po wszelkiego rodzaju awariach stref. Jak można się domyślić, Cadence jest niewątpliwie technologią, którą powinieneś znać jako inżynier danych.

3. Amundsen

Amundsen jest produktem Lyft i jest rozwiązaniem do wykrywania metadanych i danych. Amundsen oferuje użytkownikom wiele usług, które czynią go godnym dodatkiem do arsenału każdego inżyniera danych. Na przykład usługa metadanych zajmuje się żądaniami metadanych frontonu. Podobnie ma strukturę o nazwie konstruktor danych do wyodrębniania metadanych z wymaganych źródeł. Inne ważne składniki tego rozwiązania to usługa wyszukiwania, repozytorium biblioteki o nazwie Common oraz usługa front-end, która uruchamia aplikację internetową Amundsen.

4. Wielkie Oczekiwania

Great Expectations to biblioteka Pythona, która umożliwia walidację i definiowanie reguł dla zestawów danych. Po ustaleniu reguł walidacja zbiorów danych staje się łatwa i wydajna. Co więcej, możesz używać Great Expectations z Pandas, Spark i SQL. Zawiera profilery danych, które mogą generować zautomatyzowane oczekiwania, wraz z czystą dokumentacją danych HTML. Chociaż jest stosunkowo nowy, z pewnością zyskuje popularność wśród specjalistów od danych. Great Expectations automatyzuje proces weryfikacji nowych danych, które otrzymujesz od innych stron (zespołów i dostawców). Oszczędza dużo czasu na czyszczeniu danych, co może być bardzo wyczerpującym procesem dla każdego inżyniera danych.

Trzeba przeczytać: Pomysły na projekty eksploracji danych

Pomysły na projekty inżynierii danych, nad którymi możesz pracować

Ta lista projektów inżynierii danych dla studentów jest odpowiednia dla początkujących, średniozaawansowanych i ekspertów. Te projekty inżynierii danych zapewnią Ci wszystkie praktyczne funkcje, których potrzebujesz, aby odnieść sukces w swojej karierze.

Co więcej, jeśli szukasz projektów inżynierii danych na ostatni rok , ta lista powinna Cię zachęcić. Więc bez zbędnych ceregieli przejdźmy od razu do niektórych projektów inżynierii danych, które wzmocnią twoją bazę i pozwolą ci wspinać się po szczeblach drabiny.

Oto kilka pomysłów na projekty inżynierii danych, które powinny pomóc Ci zrobić krok naprzód we właściwym kierunku.

1. Zbuduj hurtownię danych

Jednym z najlepszych pomysłów na rozpoczęcie eksperymentowania z praktycznymi projektami inżynierii danych dla studentów jest zbudowanie hurtowni danych. Hurtownia danych to jedna z najpopularniejszych umiejętności inżynierów danych. Dlatego zalecamy zbudowanie hurtowni danych w ramach projektów inżynierii danych. Ten projekt pomoże Ci zrozumieć, jak stworzyć hurtownię danych i jej aplikacje.

Hurtownia danych zbiera dane z wielu źródeł (które są heterogeniczne) i przekształca je w standardowy, użyteczny format. Hurtownia danych jest istotnym elementem Business Intelligence (BI) i pomaga w strategicznym wykorzystaniu danych. Inne popularne nazwy hurtowni danych to:

• Aplikacja analityczna
• System wspomagania decyzji
• System informacji zarządczej

Hurtownie danych są w stanie przechowywać duże ilości danych i przede wszystkim pomagają analitykom biznesowym w ich zadaniach. Możesz zbudować hurtownię danych w chmurze AWS i dodać potok ETL, aby przesyłać i przekształcać dane do hurtowni. Po ukończeniu tego projektu będziesz zaznajomiony z prawie wszystkimi aspektami hurtowni danych.

2. Wykonaj modelowanie danych dla platformy streamingowej

Jednym z najlepszych pomysłów na rozpoczęcie eksperymentowania z praktycznymi projektami inżynierii danych dla studentów jest modelowanie danych. W tym projekcie platforma streamingowa (taka jak Spotify czy Gaana) chce przeanalizować preferencje słuchania swoich użytkowników, aby ulepszyć ich system rekomendacji. Jako inżynier danych musisz wykonać modelowanie danych, aby mogli odpowiednio wyjaśnić swoje dane użytkownika. Będziesz musiał stworzyć potok ETL za pomocą Pythona i PostgreSQL . Modelowanie danych odnosi się do tworzenia kompleksowych diagramów przedstawiających relacje między różnymi punktami danych.

Niektóre z punktów użytkownika, z którymi musiałbyś pracować, to:

• Albumy i piosenki, które użytkownik polubił
• Listy odtwarzania obecne w bibliotece użytkownika
• Gatunki, których użytkownik słucha najczęściej
• Jak długo użytkownik słucha danej piosenki i jej sygnatury czasowej

Takie informacje pomogłyby w prawidłowym modelowaniu danych i zapewnieniu skutecznego rozwiązania problemu platformy. Po ukończeniu tego projektu będziesz miał duże doświadczenie w korzystaniu z potoków PostgreSQL i ETL.

3. Buduj i organizuj potoki danych

Jeśli jesteś początkującym inżynierem danych, powinieneś zacząć od tego projektu inżynierii danych. Naszym głównym zadaniem w tym projekcie jest zarządzanie przepływem pracy naszych potoków danych za pomocą oprogramowania. W tym projekcie używamy rozwiązania typu open source, Apache Airflow . Zarządzanie potokami danych jest kluczowym zadaniem dla inżyniera danych, a ten projekt pomoże ci osiągnąć biegłość w tym samym.

Apache Airflow to platforma do zarządzania przepływem pracy, która została uruchomiona w Airbnb w 2018 roku. Takie oprogramowanie pozwala użytkownikom łatwo zarządzać złożonymi przepływami pracy i odpowiednio je organizować. Oprócz tworzenia przepływów pracy i zarządzania nimi w Apache Airflow, możesz także budować wtyczki i operatory do zadania. Umożliwią one zautomatyzowanie rurociągów, co znacznie zmniejszy obciążenie pracą i zwiększy wydajność.

4. Utwórz jezioro danych

To doskonałe projekty inżynierii danych dla początkujących. Jeziora danych stają się coraz bardziej krytyczne w branży, więc możesz je zbudować i ulepszyć swoje portfolio. Jeziora danych to repozytoria do przechowywania ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych w dowolnej skali. Pozwalają one na przechowywanie danych w stanie, w jakim są, tj. bez konieczności porządkowania danych przed dodaniem ich do magazynu. To jeden z najpopularniejszych projektów inżynierii danych. Ponieważ możesz dodać swoje dane do jeziora danych bez konieczności modyfikacji, proces staje się szybki i umożliwia dodawanie danych w czasie rzeczywistym.

Wiele popularnych i najnowszych wdrożeń, takich jak uczenie maszynowe i analityka, wymaga do prawidłowego działania Data Lake. Dzięki jeziorom danych możesz dodawać do repozytorium wiele typów plików, dodawać je w czasie rzeczywistym i szybko wykonywać kluczowe funkcje na danych. Dlatego powinieneś zbudować w swoim projekcie jezioro danych i dowiedzieć się jak najwięcej o tej technologii.

Możesz utworzyć jezioro danych za pomocą Apache Spark w chmurze AWS. Aby projekt był ciekawszy, możesz również wykonać funkcje ETL, aby lepiej przesyłać dane w ramach jeziora danych. Wzmianka o projektach inżynierii danych może sprawić, że Twoje CV będzie wyglądać o wiele ciekawiej niż inne.

5. Wykonaj modelowanie danych za pomocą Cassandry

Jest to jeden z interesujących projektów inżynierii danych do stworzenia. Apache Cassandra to system zarządzania bazami danych NoSQL typu open source, który umożliwia użytkownikom korzystanie z ogromnych ilości danych. Jego główną zaletą jest możliwość korzystania z danych rozproszonych na wielu serwerach towarowych, co zmniejsza ryzyko awarii. Ponieważ dane są rozproszone na różnych serwerach, awaria jednego serwera nie spowoduje wyłączenia całej operacji. To tylko jeden z wielu powodów, dla których Cassandra jest popularnym narzędziem wśród wybitnych specjalistów od danych. Oferuje również wysoką skalowalność i wydajność.

W tym projekcie musiałbyś wykonać modelowanie danych za pomocą Cassandry. Jednak modelując dane za pośrednictwem Cassandry, należy pamiętać o kilku punktach. Najpierw upewnij się, że Twoje dane są równomiernie rozłożone. Jest to jeden z najpopularniejszych projektów inżynierii danych. Chociaż Cassandra pomaga w zapewnieniu równomiernego rozpowszechniania danych, musisz to sprawdzić dwukrotnie, aby mieć pewność.

Po drugie, użyj najmniejszej liczby partycji, jaką oprogramowanie odczytuje podczas modelowania. Dzieje się tak, ponieważ duża liczba partycji do odczytu spowodowałaby dodatkowe obciążenie systemu i zmniejszyła ogólną wydajność. Po ukończeniu tego projektu będziesz zaznajomiony z wieloma funkcjami i aplikacjami Apache Cassandra.

Dowiedz się więcej o inżynierii danych

Oto kilka projektów inżynierii danych, które możesz wypróbować!

Teraz przejdź dalej i przetestuj całą wiedzę zebraną w naszym przewodniku po projektach inżynierii danych, aby zbudować własne projekty inżynierii danych!

Zostanie inżynierem danych nie jest łatwym zadaniem; jest wiele tematów, którymi trzeba się zająć, aby zostać ekspertem. Jeśli jednak chcesz dowiedzieć się więcej o big data i inżynierii danych, odwiedź naszego bloga. Tam regularnie udostępniamy wiele zasobów (takich jak ten).

Jeśli jesteś zainteresowany nauką Pythona i chcesz pobrudzić sobie ręce różnymi narzędziami i bibliotekami, zapoznaj się z programem Executive PG w dziedzinie nauki o danych.

Z drugiej strony możesz również zapisać się na kurs Big Data i nauczyć się wszystkich wymaganych umiejętności i koncepcji, aby zostać inżynierem danych.

Mamy nadzieję, że spodobał Ci się ten artykuł. Jeśli masz jakieś pytania lub wątpliwości, daj nam znać w komentarzach poniżej.