Os 5 principais projetos e ideias empolgantes de engenharia de dados para iniciantes [2022]

Projetos e tópicos de engenharia de dados

A engenharia de dados está entre os principais ramos do big data. Se você está estudando para se tornar um engenheiro de dados e quer que alguns projetos mostrem suas habilidades (ou ganhem conhecimento), você veio ao lugar certo. Neste artigo, discutiremos ideias de projetos de engenharia de dados em que você pode trabalhar e vários projetos de engenharia de dados, e você deve estar ciente disso.

Nenhuma experiência de codificação necessária. Suporte de carreira 360°. Diploma PG em Machine Learning & AI do IIIT-B e upGrad.

Você deve observar que deve estar familiarizado com alguns tópicos e tecnologias antes de trabalhar nesses projetos. As empresas estão sempre à procura de engenheiros de dados qualificados que possam desenvolver projetos inovadores de engenharia de dados. Então, se você é iniciante, a melhor coisa que você pode fazer é trabalhar em alguns projetos de engenharia de dados em tempo real.

Nós, aqui na upGrad, acreditamos em uma abordagem prática, pois o conhecimento teórico por si só não ajudará em um ambiente de trabalho em tempo real. Neste artigo, exploraremos alguns projetos interessantes de engenharia de dados nos quais os iniciantes podem trabalhar para testar seus conhecimentos de engenharia de dados. Neste artigo, você encontrará os principais projetos de engenharia de dados para iniciantes para obter experiência prática. Se você é iniciante e está interessado em aprender mais sobre ciência de dados, confira nossos cursos de análise de dados das melhores universidades.

Em meio à concorrência acirrada, os aspirantes a Desenvolvedores devem ter experiência prática com projetos de engenharia de dados do mundo real. Na verdade, este é um dos principais critérios de recrutamento para a maioria dos empregadores hoje. Ao começar a trabalhar em projetos de engenharia de dados , você não apenas poderá testar seus pontos fortes e fracos, mas também ganhará exposição que pode ser imensamente útil para impulsionar sua carreira.

Isso porque você precisará concluir os projetos corretamente. Aqui estão os mais importantes:

• Python e seu uso em big data
• Extrair soluções de carga de transformação (ETL)
• Hadoop e tecnologias de big data relacionadas
• Conceito de pipelines de dados
• Apache Airflow

Leia também: Ideias de projetos de big data

O que é um Engenheiro de Dados?

Os engenheiros de dados tornam os dados brutos utilizáveis ​​e acessíveis a outros profissionais de dados. As organizações têm vários tipos de dados, e é responsabilidade dos engenheiros de dados torná-los consistentes, para que analistas de dados e cientistas possam usar o mesmo. Se os cientistas e analistas de dados são pilotos, os engenheiros de dados são os construtores de aviões. Sem este último, o primeiro não pode realizar suas tarefas.

Algumas tarefas de um engenheiro de dados são:

• Adquirir e obter dados de vários lugares
• Limpando os dados e se livrar de dados e erros inúteis
• Remova quaisquer duplicatas presentes nos dados de origem
• Transforme os dados no formato necessário

À medida que a demanda por big data está aumentando, a necessidade de engenheiros de dados também aumenta. Agora que você sabe o que faz um engenheiro de dados, podemos começar a discutir nossos projetos de engenharia de dados.

Vamos começar a procurar projetos de engenharia de dados para construir seus próprios projetos de dados!

Então, aqui estão alguns projetos de engenharia de dados nos quais os iniciantes podem trabalhar:

Projetos de engenharia de dados que você deve conhecer

Para se tornar um engenheiro de dados proficiente, você deve conhecer as ferramentas mais recentes e populares do seu setor. É por isso que vamos nos concentrar nos projetos de engenharia de dados dos quais você deve estar atento:

1. Prefeito

Prefect é um gerenciador de pipeline de dados através do qual você pode parametrizar e construir DAGs para tarefas. É novo, rápido e fácil de usar, devido ao qual se tornou uma das ferramentas de pipeline de dados mais populares do setor. Prefect tem uma estrutura de código aberto onde você pode criar e testar fluxos de trabalho. A facilidade adicional de infraestrutura privada aumenta ainda mais sua utilidade porque elimina muitos riscos de segurança que uma infraestrutura baseada em nuvem pode representar.

Embora o Prefect ofereça uma infraestrutura privada para executar o código, você sempre pode monitorar e verificar o trabalho por meio de sua nuvem. A estrutura do Prefect é baseada em Python e, embora seja totalmente nova no mercado, você se beneficiaria muito com o aprendizado do Prefect.

2. Cadência

Cadence é uma plataforma de codificação tolerante a falhas que elimina muitas complexidades da construção de aplicativos distribuídos. Ele protege o estado completo do aplicativo, permitindo que você programe sem se preocupar com a escalabilidade, disponibilidade e durabilidade do seu aplicativo. Ele tem uma estrutura, bem como um serviço de back-end. Sua estrutura suporta vários idiomas, incluindo Java e Go. A cadência facilita o dimensionamento horizontal junto com a replicação de eventos passados. Essa replicação permite a recuperação fácil de qualquer tipo de falha de zona. Como você já deve ter adivinhado, o Cadence é, sem dúvida, uma tecnologia com a qual você deve estar familiarizado como engenheiro de dados.

3. Amundsen

Amundsen é um produto da Lyft e é uma solução de descoberta de metadados e dados. A Amundsen oferece vários serviços aos usuários que o tornam uma adição valiosa ao arsenal de qualquer engenheiro de dados. O serviço de metadados, por exemplo, cuida das solicitações de metadados do front-end. Da mesma forma, possui uma estrutura chamada construtor de dados para extrair metadados das fontes necessárias. Outros componentes proeminentes desta solução são o serviço de pesquisa, o repositório de biblioteca denominado Common e o serviço front-end, que executa o aplicativo web Amundsen.

4. Grandes Expectativas

Great Expectations é uma biblioteca Python que permite validar e definir regras para conjuntos de dados. Após determinar as regras, a validação dos conjuntos de dados torna-se fácil e eficiente. Além disso, você pode usar Great Expectations com Pandas, Spark e SQL. Possui perfis de dados que podem produzir expectativas automatizadas, juntamente com documentação limpa para dados HTML. Embora seja relativamente novo, certamente está ganhando popularidade entre os profissionais de dados. O Great Expectations automatiza o processo de verificação de novos dados que você recebe de outras partes (equipes e fornecedores). Economiza muito tempo na limpeza de dados, que pode ser um processo muito exaustivo para qualquer engenheiro de dados.

Deve ler: ideias de projetos de mineração de dados

Ideias de projetos de engenharia de dados nas quais você pode trabalhar

Esta lista de projetos de engenharia de dados para estudantes é adequada para iniciantes, intermediários e especialistas. Esses projetos de engenharia de dados irão ajudá-lo com todos os aspectos práticos que você precisa para ter sucesso em sua carreira.

Além disso, se você estiver procurando por projetos de engenharia de dados para o último ano , esta lista deve ajudá-lo. Então, sem mais delongas, vamos direto para alguns projetos de engenharia de dados que fortalecerão sua base e permitirão que você suba a escada.

Aqui estão algumas ideias de projetos de engenharia de dados que devem ajudá-lo a dar um passo à frente na direção certa.

1. Construa um Data Warehouse

Uma das melhores ideias para começar a experimentar seus projetos práticos de engenharia de dados para estudantes é construir um data warehouse. O armazenamento de dados está entre as habilidades mais populares para engenheiros de dados. É por isso que recomendamos construir um data warehouse como parte de seus projetos de engenharia de dados. Este projeto ajudará você a entender como criar um data warehouse e seus aplicativos.

Um data warehouse coleta dados de várias fontes (que são heterogêneas) e os transforma em um formato padrão e utilizável. O armazenamento de dados é um componente vital do Business Intelligence (BI) e ajuda no uso de dados de forma estratégica. Outros nomes comuns para data warehouses são:

• Aplicação analítica
• Sistema de Apoio à Decisão
• Sistema de Informação Gerencial

Os data warehouses são capazes de armazenar grandes quantidades de dados e ajudam principalmente os analistas de negócios em suas tarefas. Você pode criar um data warehouse na nuvem AWS e adicionar um pipeline ETL para transferir e transformar os dados no warehouse. Depois de concluir este projeto, você estará familiarizado com quase todos os aspectos do armazenamento de dados.

2. Realize a modelagem de dados para uma plataforma de streaming

Uma das melhores ideias para começar a experimentar seus projetos práticos de engenharia de dados para estudantes é realizar a modelagem de dados. Neste projeto, uma plataforma de streaming (como Spotify ou Gaana) quer analisar as preferências de escuta de seus usuários para aprimorar seu sistema de recomendação. Como engenheiro de dados, você precisa executar a modelagem de dados para que eles possam explicar adequadamente os dados do usuário. Você terá que criar um pipeline ETL com Python e PostgreSQL . A modelagem de dados refere-se ao desenvolvimento de diagramas abrangentes que exibem o relacionamento entre diferentes pontos de dados.

Alguns dos pontos de usuário com os quais você teria que trabalhar seriam:

• Os álbuns e músicas que o usuário gostou
• As listas de reprodução presentes na biblioteca do usuário
• Os gêneros que o usuário mais ouve
• Por quanto tempo o usuário ouve uma música específica e seu carimbo de data/hora

Essas informações ajudariam você a modelar os dados corretamente e fornecer uma solução eficaz para o problema da plataforma. Após concluir este projeto, você terá ampla experiência no uso de pipelines PostgreSQL e ETL.

3. Construir e organizar pipelines de dados

Se você é iniciante em engenharia de dados, deve começar com este projeto de engenharia de dados. Nossa principal tarefa neste projeto é gerenciar o fluxo de trabalho de nossos pipelines de dados por meio de software. Estamos usando uma solução de código aberto neste projeto, Apache Airflow . Gerenciar pipelines de dados é uma tarefa crucial para um engenheiro de dados, e este projeto ajudará você a se tornar proficiente no mesmo.

O Apache Airflow é uma plataforma de gerenciamento de fluxo de trabalho e começou no Airbnb em 2018. Esse software permite que os usuários gerenciem fluxos de trabalho complexos com facilidade e os organizem de acordo. Além de criar fluxos de trabalho e gerenciá-los no Apache Airflow, você também pode criar plugins e operadores para a tarefa. Eles permitirão que você automatize os pipelines, o que reduziria consideravelmente sua carga de trabalho e aumentaria a eficiência.

4. Crie um Data Lake

Este é um excelente projeto de engenharia de dados para iniciantes. Os data lakes estão se tornando mais críticos no setor, para que você possa criar um e aprimorar seu portfólio. Os data lakes são repositórios para armazenar dados estruturados e não estruturados em qualquer escala. Eles permitem que você armazene seus dados como estão, ou seja, você não precisa estruturar seus dados antes de adicioná-los ao armazenamento. Este é um dos projetos de engenharia de dados de tendências. Como você pode adicionar seus dados ao data lake sem precisar de nenhuma modificação, o processo se torna rápido e permite a adição de dados em tempo real.

Muitas implementações populares e mais recentes, como aprendizado de máquina e análise, exigem que um data lake funcione corretamente. Com data lakes, você pode adicionar vários tipos de arquivo em seu repositório, adicioná-los em tempo real e executar funções cruciais nos dados rapidamente. É por isso que você deve construir um data lake em seu projeto e aprender mais sobre essa tecnologia.

Você pode criar um data lake usando o Apache Spark na nuvem AWS. Para tornar o projeto mais interessante, você também pode executar funções ETL para transferir melhor os dados dentro do data lake. Mencionar projetos de engenharia de dados pode ajudar seu currículo a parecer muito mais interessante do que outros.

5. Realize a modelagem de dados por meio do Cassandra

Este é um dos projetos interessantes de engenharia de dados para criar. O Apache Cassandra é um sistema de gerenciamento de banco de dados NoSQL de código aberto que permite que os usuários usem grandes quantidades de dados. Seu principal benefício é permitir que você use os dados espalhados por vários servidores de commodities, o que reduz o risco de falha. Como seus dados estão espalhados por vários servidores, a falha de um servidor não faria com que toda a sua operação fosse encerrada. Esta é apenas uma das muitas razões pelas quais o Cassandra é uma ferramenta popular entre os profissionais de dados proeminentes. Ele também oferece alta escalabilidade e desempenho.

Neste projeto, você teria que realizar a modelagem de dados usando o Cassandra. No entanto, ao modelar dados por meio do Cassandra, você deve ter alguns pontos em mente. Primeiro, certifique-se de que seus dados estejam distribuídos uniformemente. É um dos projetos de engenharia de dados de tendências. Embora o Cassandra ajude a garantir uma distribuição uniforme de seus dados, você teria que verificar isso para garantir.

Em segundo lugar, use a menor quantidade de partições que o software lê durante a modelagem. Isso porque um grande número de partições de leitura colocaria uma carga adicional em seu sistema e prejudicaria o desempenho geral. Após concluir este projeto, você estará familiarizado com vários recursos e aplicativos do Apache Cassandra.

Saiba mais sobre Engenharia de Dados

Estes são alguns projetos de engenharia de dados que você pode experimentar!

Agora vá em frente e teste todo o conhecimento que você reuniu através do nosso guia de projetos de engenharia de dados para construir seus próprios projetos de engenharia de dados!

Tornar-se um engenheiro de dados não é tarefa fácil; há muitos tópicos que um tem que cobrir para se tornar um especialista. No entanto, se você estiver interessado em aprender mais sobre big data e engenharia de dados, visite nosso blog. Lá, compartilhamos muitos recursos (como este) regularmente.

Se você estiver interessado em aprender python e quiser colocar a mão na massa em várias ferramentas e bibliotecas, confira Programa PG Executivo em Ciência de Dados.

Por outro lado, você também pode se inscrever em um curso de Big Data e aprender todas as habilidades e conceitos necessários para se tornar um engenheiro de dados.

Esperamos que você tenha gostado deste artigo. Se você tiver alguma dúvida ou dúvida, sinta-se à vontade para nos informar através dos comentários abaixo.