Top 5 proiecte interesante și idei de inginerie a datelor pentru începători [2022]

Proiecte și subiecte de inginerie a datelor

Ingineria datelor este printre ramurile de bază ale datelor mari. Dacă studiezi pentru a deveni inginer de date și vrei niște proiecte care să-ți arate abilitățile (sau să obții cunoștințe), ai venit în locul potrivit. În acest articol, vom discuta idei de proiecte de inginerie a datelor la care puteți lucra și mai multe proiecte de inginerie a datelor și ar trebui să fiți conștienți de acest lucru.

Nu este necesară experiență de codare. Suport în carieră la 360°. Diploma PG în Machine Learning și AI de la IIIT-B și upGrad.

Trebuie să rețineți că ar trebui să vă familiarizați cu unele subiecte și tehnologii înainte de a lucra la aceste proiecte. Companiile sunt mereu în căutarea inginerilor de date calificați care pot dezvolta proiecte inovatoare de inginerie a datelor. Deci, dacă sunteți începător, cel mai bun lucru pe care îl puteți face este să lucrați la niște proiecte de inginerie a datelor în timp real.

Noi, aici, la upGrad, credem într-o abordare practică, deoarece cunoștințele teoretice singure nu vor fi de ajutor într-un mediu de lucru în timp real. În acest articol, vom explora câteva proiecte interesante de inginerie a datelor la care pot lucra începătorii pentru a-și testa cunoștințele de inginerie a datelor. În acest articol, veți găsi proiecte de top de inginerie a datelor pentru începători pentru a obține experiență practică. Dacă sunteți începător și doriți să aflați mai multe despre știința datelor, consultați cursurile noastre de analiză a datelor de la universități de top.

În mijlocul competiției fără probleme, dezvoltatorii aspiranți trebuie să aibă experiență practică cu proiecte de inginerie de date din lumea reală. De fapt, acesta este unul dintre criteriile principale de recrutare pentru majoritatea angajatorilor din ziua de azi. Pe măsură ce începeți să lucrați la proiecte de inginerie a datelor , nu numai că vă veți putea testa punctele forte și punctele slabe, dar veți obține și o expunere care vă poate fi de mare ajutor pentru a vă stimula cariera.

Asta pentru că va trebui să finalizați corect proiectele. Iată cele mai importante:

• Python și utilizarea sa în big data
• Soluții ETL (Extract Transform Load).
• Hadoop și tehnologiile Big Data aferente
• Conceptul de conducte de date
• Apache Airflow

Citește și: Idei de proiecte Big Data

Ce este un inginer de date?

Inginerii de date fac ca datele brute să fie utilizabile și accesibile altor profesioniști ai datelor. Organizațiile au mai multe tipuri de date și este responsabilitatea inginerilor de date să le facă consistente, astfel încât analiștii de date și oamenii de știință să le poată folosi. Dacă oamenii de știință de date și analiștii sunt piloți, atunci inginerii de date sunt constructorii de avioane. Fără acesta din urmă, primul nu își poate îndeplini sarcinile.

Unele sarcini ale unui inginer de date sunt:

• Obținerea și obținerea de date din mai multe locuri
• Curățați datele și scăpați de datele și erorile inutile
• Eliminați orice duplicat prezent în datele sursă
• Transformați datele în formatul dorit

Pe măsură ce cererea de date mari crește, nevoia de ingineri de date crește în consecință. Acum că știți ce face un inginer de date, putem începe să discutăm despre proiectele noastre de inginerie a datelor.

Să începem să căutăm proiecte de inginerie a datelor pentru a construi propriile proiecte de date!

Așadar, iată câteva proiecte de inginerie a datelor la care pot lucra începătorii:

Proiecte de inginerie a datelor despre care ar trebui să știți

Pentru a deveni un inginer de date competent, ar trebui să fii conștient de cele mai recente și mai populare instrumente din sectorul tău. De aceea, ne vom concentra pe proiectele de inginerie a datelor de care ar trebui să fii atent:

1. Prefect

Prefect este un manager de pipeline de date prin care puteți parametriza și construi DAG-uri pentru sarcini. Este nou, rapid și ușor de utilizat, datorită căruia a devenit unul dintre cele mai populare instrumente de canalizare de date din industrie. Prefect are un cadru open-source unde puteți construi și testa fluxuri de lucru. Facilitatea adăugată a infrastructurii private îi sporește și mai mult utilitatea, deoarece elimină multe riscuri de securitate pe care le-ar putea prezenta o infrastructură bazată pe cloud.

Chiar dacă Prefect oferă o infrastructură privată pentru rularea codului, puteți oricând să monitorizați și să verificați munca prin cloud-ul lor. Cadrul Prefect se bazează pe Python și, deși este complet nou pe piață, ați beneficia foarte mult de învățarea Prefectului.

2. Cadenta

Cadence este o platformă de codare tolerantă la erori care scăpa de multe complexități ale construirii de aplicații distribuite. Securizează starea completă a aplicației, care vă permite să programați fără să vă faceți griji cu privire la scalabilitatea, disponibilitatea și durabilitatea aplicației dvs. Are un cadru, precum și un serviciu de backend. Structura sa acceptă mai multe limbi, inclusiv Java și Go. Cadence facilitează scalarea orizontală împreună cu o replicare a evenimentelor trecute. O astfel de replicare permite recuperarea ușoară de la orice fel de defecțiuni de zonă. După cum ați fi ghicit până acum, Cadence este, fără îndoială, o tehnologie cu care ar trebui să fiți familiarizat ca inginer de date.

3. Amundsen

Amundsen este un produs Lyft și este o soluție de descoperire a metadatelor și a datelor. Amundsen oferă mai multe servicii utilizatorilor care îl fac un plus demn la arsenalul oricărui inginer de date. Serviciul de metadate, de exemplu, se ocupă de solicitările de metadate ale front-end-ului. În mod similar, are un cadru numit data builder pentru a extrage metadate din sursele necesare. Alte componente proeminente ale acestei soluții sunt serviciul de căutare, depozitul de bibliotecă numit Common și serviciul front-end, care rulează aplicația web Amundsen.

4. Mari așteptări

Great Expectations este o bibliotecă Python care vă permite să validați și să definiți reguli pentru seturile de date. După stabilirea regulilor, validarea seturilor de date devine ușoară și eficientă. Mai mult, puteți folosi Great Expectations cu Pandas, Spark și SQL. Are profile de date care pot genera așteptări automate, împreună cu documentație curată pentru datele HTML. Deși este relativ nou, cu siguranță câștigă popularitate în rândul profesioniștilor de date. Great Expectations automatizează procesul de verificare pentru datele noi pe care le primiți de la alte părți (echipe și furnizori). Economisește mult timp în curățarea datelor, care poate fi un proces foarte exhaustiv pentru orice inginer de date.

Trebuie citit: Idei de proiecte de exploatare a datelor

Idei de proiecte de inginerie a datelor la care puteți lucra

Această listă de proiecte de inginerie a datelor pentru studenți este potrivită pentru începători, intermediari și experți. Aceste proiecte de inginerie a datelor vă vor ajuta să mergeți cu toate aspectele practice de care aveți nevoie pentru a reuși în carieră.

În plus, dacă sunteți în căutarea unor proiecte de inginerie a datelor pentru ultimul an , această listă ar trebui să vă dea drumul. Așa că, fără alte prelungiri, haideți să trecem direct la câteva proiecte de inginerie a datelor care vă vor întări baza și vă vor permite să urcați pe scară.

Iată câteva idei de proiecte de inginerie a datelor care ar trebui să vă ajute să faceți un pas înainte în direcția corectă.

1. Construiți un depozit de date

Una dintre cele mai bune idei pentru a începe să experimentați proiectele practice de inginerie a datelor pentru studenți este construirea unui depozit de date. Depozitarea datelor este printre cele mai populare abilități pentru inginerii de date. De aceea, vă recomandăm să construiți un depozit de date ca parte a proiectelor dumneavoastră de inginerie a datelor. Acest proiect vă va ajuta să înțelegeți cum puteți crea un depozit de date și aplicațiile acestuia.

Un depozit de date colectează date din mai multe surse (care sunt eterogene) și le transformă într-un format standard, utilizabil. Depozitarea datelor este o componentă vitală a Business Intelligence (BI) și ajută la utilizarea strategică a datelor. Alte denumiri comune pentru depozitele de date sunt:

• Aplicație analitică
• Sistem de sprijin pentru decizii
• Sistemul de gestionare a informațiilor

Depozitele de date sunt capabile să stocheze cantități mari de date și, în primul rând, îi ajută pe analiștii de afaceri în sarcinile lor. Puteți construi un depozit de date pe cloud AWS și puteți adăuga o conductă ETL pentru a transfera și transforma datele în depozit. Odată ce ați finalizat acest proiect, veți fi familiarizat cu aproape toate aspectele legate de depozitarea datelor.

2. Efectuați modelarea datelor pentru o platformă de streaming

Una dintre cele mai bune idei pentru a începe să experimentați proiectele practice de inginerie a datelor pentru studenți este realizarea modelării datelor. În acest proiect, o platformă de streaming (cum ar fi Spotify sau Gaana) dorește să analizeze preferințele de ascultare ale utilizatorului pentru a-și îmbunătăți sistemul de recomandare. În calitate de inginer de date, trebuie să efectuați modelarea datelor, astfel încât aceștia să își poată explica datele utilizatorului în mod adecvat. Va trebui să creați o conductă ETL cu Python și PostgreSQL . Modelarea datelor se referă la dezvoltarea de diagrame cuprinzătoare care afișează relația dintre diferite puncte de date.

Unele dintre punctele utilizatorului cu care ar trebui să lucrați ar fi:

• Albumele și melodiile pe care utilizatorul le-a plăcut
• Listele de redare prezente în biblioteca utilizatorului
• Genurile pe care utilizatorul le ascultă cel mai mult
• Cât timp ascultă utilizatorul o anumită melodie și marca temporală a acesteia

Astfel de informații vă vor ajuta să modelați corect datele și să ofere o soluție eficientă la problema platformei. După finalizarea acestui proiect, veți avea o vastă experiență în utilizarea conductelor PostgreSQL și ETL.

3. Construiți și organizați conducte de date

Dacă sunteți începător în ingineria datelor, ar trebui să începeți cu acest proiect de inginerie a datelor. Sarcina noastră principală în acest proiect este să gestionăm fluxul de lucru al conductelor noastre de date prin software. Utilizăm o soluție open-source în acest proiect, Apache Airflow . Gestionarea conductelor de date este o sarcină crucială pentru un inginer de date, iar acest proiect vă va ajuta să deveniți priceput în același lucru.

Apache Airflow este o platformă de gestionare a fluxului de lucru și a început în Airbnb în 2018. Un astfel de software permite utilizatorilor să gestioneze cu ușurință fluxurile de lucru complexe și să le organizeze în consecință. Pe lângă crearea fluxurilor de lucru și gestionarea acestora în Apache Airflow, puteți crea și pluginuri și operatori pentru sarcină. Acestea vă vor permite să automatizați conductele, ceea ce v-ar reduce considerabil volumul de muncă și ar crește eficiența.

4. Creați un lac de date

Acesta este un proiect excelent de inginerie a datelor pentru începători. Lacurile de date devin din ce în ce mai critice în industrie, astfel încât să vă puteți construi unul și să vă îmbunătățiți portofoliul. Lacurile de date sunt depozite pentru stocarea datelor structurate și nestructurate la orice scară. Acestea vă permit să vă stocați datele așa cum sunt, adică și nu trebuie să vă structurați datele înainte de a le adăuga la stocare. Acesta este unul dintre cele mai populare proiecte de inginerie a datelor. Deoarece vă puteți adăuga datele în lacul de date fără a avea nevoie de nicio modificare, procesul devine rapid și permite adăugarea de date în timp real.

Multe implementări populare și cele mai recente, cum ar fi învățarea automată și analiza, necesită un lac de date pentru a funcționa corect. Cu lacurile de date, puteți adăuga mai multe tipuri de fișiere în depozit, le puteți adăuga în timp real și puteți efectua rapid funcții cruciale asupra datelor. De aceea ar trebui să construiți un lac de date în proiectul dvs. și să aflați cel mai mult despre această tehnologie.

Puteți crea un lac de date utilizând Apache Spark pe cloud AWS. Pentru a face proiectul mai interesant, puteți efectua și funcții ETL pentru a transfera mai bine datele în lacul de date. Menționarea proiectelor de inginerie a datelor poate ajuta CV-ul să pară mult mai interesant decât altele.

5. Efectuați modelarea datelor prin Cassandra

Acesta este unul dintre proiectele interesante de inginerie a datelor de creat. Apache Cassandra este un sistem de gestionare a bazelor de date NoSQL open-source care permite utilizatorilor să utilizeze cantități mari de date. Principalul său avantaj este că vă permite să utilizați datele răspândite pe mai multe servere de mărfuri, ceea ce atenuează riscul de eșec. Deoarece datele dvs. sunt răspândite pe mai multe servere, eșecul unui server nu ar duce la oprirea întregii operațiuni. Acesta este doar unul dintre numeroasele motive pentru care Cassandra este un instrument popular printre profesioniștii importanți ai datelor. De asemenea, oferă scalabilitate și performanță ridicate.

În acest proiect, ar trebui să efectuați modelarea datelor folosind Cassandra. Cu toate acestea, atunci când modelați date prin Cassandra, ar trebui să aveți în vedere câteva puncte. În primul rând, asigurați-vă că datele dvs. sunt răspândite uniform. Este unul dintre cele mai populare proiecte de inginerie a datelor. În timp ce Cassandra vă ajută să vă asigurați o răspândire uniformă a datelor dvs., ar trebui să verificați acest lucru din nou pentru a fi sigur.

În al doilea rând, utilizați cea mai mică cantitate de partiții pe care software-ul le citește în timpul modelării. Acest lucru se datorează faptului că un număr mare de partiții de citire ar pune o sarcină suplimentară asupra sistemului și ar împiedica performanța generală. După terminarea acestui proiect, veți fi familiarizat cu mai multe caracteristici și aplicații ale Apache Cassandra.

Aflați mai multe despre ingineria datelor

Acestea sunt câteva proiecte de inginerie a datelor pe care le puteți încerca!

Acum, mergeți mai departe și puneți la încercare toate cunoștințele pe care le-ați adunat prin ghidul nostru de proiecte de inginerie a datelor pentru a vă construi propriile proiecte de inginerie a datelor!

A deveni inginer de date nu este o sarcină ușoară; sunt multe subiecte pe care trebuie să le acopere pentru a deveni expert. Cu toate acestea, dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre big data și ingineria datelor, ar trebui să accesați blogul nostru. Acolo, împărtășim multe resurse (cum ar fi aceasta) în mod regulat.

Dacă sunteți interesat să învățați python și doriți să vă murdăriți mâinile cu diverse instrumente și biblioteci, consultați Programul Executive PG în Știința datelor.

Pe de altă parte, vă puteți înscrie și la un curs de Big Data și puteți învăța toate abilitățile și conceptele necesare pentru a deveni inginer de date.

Sperăm că ți-a plăcut acest articol. Dacă aveți întrebări sau îndoieli, nu ezitați să ne anunțați prin comentariile de mai jos.