Топ 5 захватывающих проектов и идей по обработке данных для начинающих [2022]

Проекты и темы по инженерии данных

Инжиниринг данных является одним из основных направлений работы с большими данными. Если вы учитесь на инженера данных и хотите, чтобы некоторые проекты продемонстрировали ваши навыки (или получили знания), вы обратились по адресу. В этой статье мы обсудим идеи проектов по обработке данных, над которыми вы можете работать, и несколько проектов по обработке данных, и вы должны об этом знать.

Опыт кодирования не требуется. Карьерная поддержка на 360°. Диплом PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта от IIIT-B и upGrad.

Обратите внимание, что вы должны быть знакомы с некоторыми темами и технологиями, прежде чем работать над этими проектами. Компании всегда ищут квалифицированных инженеров данных, которые могут разрабатывать инновационные проекты обработки данных. Итак, если вы новичок, лучшее, что вы можете сделать, — это поработать над некоторыми проектами по обработке данных в реальном времени.

Мы в upGrad верим в практический подход, поскольку одни теоретические знания не помогут в рабочей среде в реальном времени. В этой статье мы рассмотрим некоторые интересные проекты по обработке данных, над которыми могут работать новички, чтобы проверить свои знания по обработке данных. В этой статье вы найдете лучшие проекты по разработке данных для начинающих, чтобы получить практический опыт. Если вы новичок и хотите узнать больше о науке о данных, ознакомьтесь с нашими курсами по аналитике данных от лучших университетов.

В условиях жесткой конкуренции начинающие разработчики должны иметь практический опыт работы с реальными проектами по обработке данных. На самом деле, это один из основных критериев найма для большинства работодателей сегодня. Когда вы начнете работать над проектами по обработке данных , вы не только сможете проверить свои сильные и слабые стороны, но также получите информацию, которая может быть чрезвычайно полезна для продвижения вашей карьеры.

Это потому, что вам нужно правильно завершить проекты. Вот наиболее важные из них:

• Python и его использование в больших данных
• Решения извлечения и преобразования нагрузки (ETL)
• Hadoop и связанные с ним технологии больших данных
• Концепция конвейеров данных
• Воздушный поток Apache

Читайте также: Идеи проекта больших данных

Кто такой инженер данных?

Инженеры данных делают необработанные данные пригодными для использования и доступными для других специалистов по данным. Организации имеют несколько типов данных, и инженеры данных несут ответственность за их согласованность, чтобы аналитики данных и ученые могли использовать одни и те же. Если специалисты по данным и аналитики — это пилоты, то инженеры по данным — строители самолетов. Без последнего первый не может выполнять свои задачи.

Некоторые задачи инженера данных:

• Получение и получение данных из нескольких мест
• Очистка данных и избавление от бесполезных данных и ошибок
• Удалите все дубликаты, присутствующие в исходных данных.
• Преобразование данных в нужный формат

По мере того, как спрос на большие данные растет, соответственно растет и потребность в специалистах по обработке данных. Теперь, когда вы знаете, чем занимается дата-инженер, мы можем приступить к обсуждению наших проектов по обработке данных.

Давайте начнем искать проекты по разработке данных, чтобы создавать свои собственные проекты данных!

Итак, вот несколько проектов по обработке данных, над которыми могут работать новички:

Проекты по обработке данных, о которых вы должны знать

Чтобы стать опытным инженером данных, вы должны быть в курсе новейших и наиболее популярных инструментов в вашем секторе. Вот почему мы сосредоточимся на проектах по обработке данных, о которых вам следует помнить:

1. Префект

Prefect — это менеджер конвейера данных, с помощью которого вы можете параметризовать и создавать DAG для задач. Это новый, быстрый и простой в использовании инструмент, благодаря которому он стал одним из самых популярных инструментов конвейера данных в отрасли. Prefect имеет платформу с открытым исходным кодом, где вы можете создавать и тестировать рабочие процессы. Дополнительные возможности частной инфраструктуры еще больше повышают ее полезность, поскольку устраняют многие риски безопасности, которые могут возникнуть в облачной инфраструктуре.

Несмотря на то, что Prefect предлагает частную инфраструктуру для запуска кода, вы всегда можете отслеживать и проверять работу через их облако. Фреймворк Prefect основан на Python, и, несмотря на то, что он совершенно новый на рынке, вы получите большую пользу от изучения Prefect.

2. Каденция

Cadence — это отказоустойчивая платформа кодирования, которая избавляет от многих сложностей создания распределенных приложений. Он обеспечивает полное состояние приложения, что позволяет вам программировать, не беспокоясь о масштабируемости, доступности и надежности вашего приложения. Он имеет структуру, а также серверную службу. Его структура поддерживает несколько языков, включая Java и Go. Cadence способствует горизонтальному масштабированию наряду с повторением прошлых событий. Такая репликация позволяет легко восстанавливаться после любых сбоев зоны. Как вы уже догадались, Cadence, несомненно, является технологией, с которой вы должны быть знакомы как инженер данных.

3. Амундсен

Amundsen является продуктом Lyft и представляет собой решение для обнаружения метаданных и данных. Amundsen предлагает пользователям множество услуг, которые делают его достойным дополнением к арсеналу любого специалиста по обработке данных. Служба метаданных, например, заботится о запросах метаданных внешнего интерфейса. Точно так же у него есть структура, называемая построителем данных, для извлечения метаданных из необходимых источников. Другими важными компонентами этого решения являются служба поиска, репозиторий библиотек под названием Common и интерфейсная служба, которая запускает веб-приложение Amundsen.

4. Большие надежды

Great Expectations — это библиотека Python, которая позволяет вам проверять и определять правила для наборов данных. После определения правил проверка наборов данных становится простой и эффективной. Более того, вы можете использовать Great Expectations с Pandas, Spark и SQL. У него есть профилировщики данных, которые могут создавать автоматические ожидания, а также чистая документация для данных HTML. Хотя он относительно новый, он, безусловно, набирает популярность среди специалистов по данным. Great Expectations автоматизирует процесс проверки новых данных, которые вы получаете от других сторон (команд и поставщиков). Это экономит много времени при очистке данных, что может быть очень утомительным процессом для любого инженера данных.

Обязательно к прочтению: идеи проекта интеллектуального анализа данных

Идеи проекта Data Engineering, над которыми вы можете поработать

Этот список проектов по обработке данных для студентов подходит для начинающих, средних и экспертов. Эти проекты по обработке данных помогут вам приступить к работе со всеми практическими вопросами, необходимыми для достижения успеха в вашей карьере.

Кроме того, если вы ищете проекты по обработке данных на последний год, этот список поможет вам в работе. Итак, без лишних слов, давайте сразу перейдем к некоторым проектам по обработке данных , которые укрепят вашу базу и позволят вам подняться по лестнице.

Вот несколько идей по проектированию данных, которые должны помочь вам сделать шаг вперед в правильном направлении.

1. Создайте хранилище данных

Одна из лучших идей, с которой можно начать экспериментировать с практическими проектами по обработке данных для студентов , — это создание хранилища данных. Хранилище данных — один из самых популярных навыков для дата-инженеров. Вот почему мы рекомендуем создавать хранилище данных как часть ваших проектов по обработке данных. Этот проект поможет вам понять, как создать хранилище данных и его приложения.

Хранилище данных собирает данные из нескольких источников (разнородных) и преобразовывает их в стандартный удобный формат. Хранилище данных является жизненно важным компонентом бизнес-аналитики (BI) и помогает в стратегическом использовании данных. Другие распространенные названия хранилищ данных:

• Аналитическое приложение
• Система поддержки принятия решений
• Информационная система управления

Хранилища данных способны хранить большие объемы данных и в первую очередь помогают бизнес-аналитикам в решении их задач. Вы можете создать хранилище данных в облаке AWS и добавить конвейер ETL для передачи и преобразования данных в хранилище. После завершения этого проекта вы будете знакомы почти со всеми аспектами хранения данных.

2. Выполните моделирование данных для потоковой платформы

Одна из лучших идей, с которой можно начать экспериментировать с практическими проектами по обработке данных для студентов, — это моделирование данных. В этом проекте платформа потокового вещания (такая как Spotify или Gaana) хочет проанализировать предпочтения своих пользователей в отношении прослушивания, чтобы улучшить свою систему рекомендаций. Как инженер данных, вы должны выполнять моделирование данных, чтобы они могли адекватно объяснить свои пользовательские данные. Вам нужно будет создать конвейер ETL с помощью Python и PostgreSQL . Моделирование данных относится к разработке комплексных диаграмм, отображающих взаимосвязь между различными точками данных.

Вот некоторые из пользовательских точек, с которыми вам придется работать:

• Альбомы и песни, которые понравились пользователю
• Плейлисты, присутствующие в библиотеке пользователя
• Жанры, которые пользователь слушает больше всего
• Как долго пользователь слушает конкретную песню и ее временную метку

Такая информация поможет вам правильно смоделировать данные и обеспечит эффективное решение проблемы платформы. После завершения этого проекта у вас будет достаточный опыт использования конвейеров PostgreSQL и ETL.

3. Создайте и организуйте конвейеры данных

Если вы новичок в разработке данных, вам следует начать с этого проекта по разработке данных. Нашей основной задачей в этом проекте является управление рабочим процессом наших конвейеров данных с помощью программного обеспечения. В этом проекте мы используем решение с открытым исходным кодом, Apache Airflow . Управление конвейерами данных — важная задача для инженера данных, и этот проект поможет вам освоить ее.

Apache Airflow — это платформа управления рабочими процессами, запущенная в Airbnb в 2018 году. Такое программное обеспечение позволяет пользователям легко управлять сложными рабочими процессами и организовывать их соответствующим образом. Помимо создания рабочих процессов и управления ими в Apache Airflow, вы также можете создавать плагины и операторы для этой задачи. Они позволят вам автоматизировать конвейеры, что значительно сократит вашу рабочую нагрузку и повысит эффективность.

4. Создайте озеро данных

Это отличный проект по обработке данных для начинающих. Озера данных становятся все более важными в отрасли, поэтому вы можете создать одно из них и расширить свое портфолио. Озера данных — это репозитории для хранения как структурированных, так и неструктурированных данных любого масштаба. Они позволяют хранить ваши данные как есть, т. е. вам не нужно структурировать данные перед их добавлением в хранилище. Это один из самых популярных проектов по обработке данных. Поскольку вы можете добавлять свои данные в озеро данных без каких-либо изменений, процесс становится быстрым и позволяет добавлять данные в режиме реального времени.

Для правильной работы многих популярных и последних реализаций, таких как машинное обучение и аналитика, требуется озеро данных. С помощью озер данных вы можете добавлять в репозиторий несколько типов файлов, добавлять их в режиме реального времени и быстро выполнять важные функции с данными. Вот почему вы должны создать озеро данных в своем проекте и узнать как можно больше об этой технологии.

Вы можете создать озеро данных с помощью Apache Spark в облаке AWS. Чтобы сделать проект более интересным, вы также можете выполнять функции ETL для лучшей передачи данных в пределах озера данных. Упоминание проектов по разработке данных может помочь вашему резюме выглядеть намного интереснее, чем другие.

5. Выполните моделирование данных с помощью Cassandra

Это один из интересных проектов по разработке данных. Apache Cassandra — это система управления базами данных NoSQL с открытым исходным кодом, которая позволяет пользователям использовать огромные объемы данных. Его основное преимущество заключается в том, что он позволяет использовать данные, распределенные по нескольким стандартным серверам, что снижает риск сбоя. Поскольку ваши данные разбросаны по разным серверам, сбой одного сервера не приведет к остановке всей вашей работы. Это лишь одна из многих причин, по которым Cassandra является популярным инструментом среди известных специалистов по данным. Он также предлагает высокую масштабируемость и производительность.

В этом проекте вам придется выполнять моделирование данных с помощью Cassandra. Однако при моделировании данных с помощью Cassandra следует помнить о нескольких моментах. Во-первых, убедитесь, что ваши данные распределены равномерно. Это один из самых популярных проектов по разработке данных. Хотя Cassandra помогает обеспечить равномерное распространение ваших данных, вам придется перепроверить это для уверенности.

Во-вторых, используйте наименьшее количество разделов, которые программа считывает при моделировании. Это связано с тем, что большое количество разделов для чтения создаст дополнительную нагрузку на вашу систему и снизит общую производительность. После завершения этого проекта вы познакомитесь с несколькими функциями и приложениями Apache Cassandra.

Узнайте больше об инженерии данных

Вот несколько проектов по обработке данных , которые вы можете попробовать!

Теперь приступайте к проверке всех знаний, которые вы собрали с помощью нашего руководства по проектам обработки данных, чтобы создать свои собственные проекты обработки данных!

Стать дата-инженером непросто; Есть много тем, которые нужно охватить, чтобы стать экспертом. Однако, если вы хотите узнать больше о больших данных и обработке данных, вам следует посетить наш блог. Там мы регулярно делимся многими ресурсами (такими как этот).

Если вы заинтересованы в изучении python и хотите запачкать руки различными инструментами и библиотеками, ознакомьтесь с программой Executive PG in Data Science.

С другой стороны, вы также можете записаться на курс больших данных и изучить все необходимые навыки и концепции, чтобы стать инженером данных.

Мы надеемся, что вам понравилась эта статья. Если у вас есть какие-либо вопросы или сомнения, не стесняйтесь сообщить нам об этом в комментариях ниже.