Yeni Başlayanlar İçin En İyi 5 Heyecan Verici Veri Mühendisliği Projeleri ve Fikirleri [222]

Veri Mühendisliği Projeleri ve Konuları

Veri mühendisliği, büyük verinin temel dalları arasındadır. Veri mühendisi olmak için eğitim alıyorsanız ve becerilerinizi sergilemek (veya bilgi edinmek) için bazı projeler istiyorsanız, doğru yere geldiniz. Bu yazıda, üzerinde çalışabileceğiniz veri mühendisliği proje fikirlerini ve birkaç veri mühendisliği projesini tartışacağız ve bunun farkında olmalısınız.

Kodlama Deneyimi Gerektirmez. 360 ° Kariyer desteği. IIIT-B ve upGrad'dan Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında PG Diploması.

Bu projeler üzerinde çalışmadan önce bazı konu ve teknolojilere aşina olmanız gerektiğini unutmamalısınız. Şirketler her zaman yenilikçi veri mühendisliği projeleri geliştirebilecek yetenekli veri mühendisleri arayışındadır. Dolayısıyla, yeni başlıyorsanız yapabileceğiniz en iyi şey, bazı gerçek zamanlı veri mühendisliği projeleri üzerinde çalışmaktır.

Biz burada upGrad'da, teorik bilgi tek başına gerçek zamanlı bir çalışma ortamında yardımcı olmayacağından pratik bir yaklaşıma inanıyoruz. Bu yazıda, yeni başlayanların veri mühendisliği bilgilerini test etmek için üzerinde çalışabilecekleri bazı ilginç veri mühendisliği projelerini keşfedeceğiz. Bu makalede, yeni başlayanlar için uygulamalı deneyim elde etmek için en iyi veri mühendisliği projelerini bulacaksınız. Yeni başlayan biriyseniz ve veri bilimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, en iyi üniversitelerden veri analitiği kurslarımıza göz atın.

Amansız rekabetin ortasında, gelecek vadeden Geliştiriciler, gerçek dünyadaki veri mühendisliği projelerinde uygulamalı deneyime sahip olmalıdır. Aslında bu, bugün çoğu işveren için birincil işe alım kriterlerinden biridir. Veri mühendisliği projeleri üzerinde çalışmaya başladığınızda, yalnızca güçlü ve zayıf yönlerinizi test etmekle kalmayacak, aynı zamanda kariyerinizi ilerletmek için son derece yardımcı olabilecek bir deneyim kazanacaksınız.

Çünkü projeleri doğru bir şekilde tamamlamanız gerekecek. İşte en önemlileri:

• Python ve büyük veride kullanımı
• Dönüştürme Yükü (ETL) çözümlerini ayıklayın
• Hadoop ve ilgili büyük veri teknolojileri
• Veri ardışık düzenleri kavramı
• Apache Hava Akışı

Ayrıca Okuyun: Büyük Veri Projesi Fikirleri

Veri Mühendisi nedir?

Veri mühendisleri, ham verileri diğer veri uzmanları için kullanılabilir ve erişilebilir hale getirir. Kuruluşların birden çok veri türü vardır ve bunları tutarlı hale getirmek veri mühendislerinin sorumluluğundadır, böylece veri analistleri ve bilim adamları aynı şeyi kullanabilir. Veri bilimcileri ve analistleri pilotsa, veri mühendisleri de uçak yapımcılarıdır. İkincisi olmadan, birincisi görevlerini yerine getiremez.

Bir veri mühendisinin bazı görevleri şunlardır:

• Birden çok yerden veri alma ve kaynak sağlama
• Verileri temizleme ve gereksiz veri ve hatalardan kurtulma
• Kaynaklı verilerde bulunan tüm kopyaları kaldırın
• Verileri gerekli formata dönüştürün

Büyük veriye olan talep arttıkça, veri mühendislerine olan ihtiyaç da buna bağlı olarak artıyor. Artık bir veri mühendisinin ne yaptığını bildiğinize göre, veri mühendisliği projelerimizi tartışmaya başlayabiliriz.

Kendi veri projelerinizi oluşturmak için veri mühendisliği projeleri aramaya başlayalım!

İşte yeni başlayanların üzerinde çalışabileceği birkaç veri mühendisliği projesi :

Bilmeniz Gereken Veri Mühendisliği Projeleri

Yetkin bir veri mühendisi olmak için sektörünüzün en yeni ve en popüler araçlarından haberdar olmalısınız. Bu nedenle, dikkat etmeniz gereken veri mühendisliği projelerine odaklanacağız:

1. Vali

Prefect, görevler için DAG'leri parametreleştirebileceğiniz ve oluşturabileceğiniz bir veri hattı yöneticisidir. Sektördeki en popüler veri boru hattı araçlarından biri haline gelmesi nedeniyle yeni, hızlı ve kullanımı kolaydır. Prefect, iş akışlarını oluşturabileceğiniz ve test edebileceğiniz açık kaynaklı bir çerçeveye sahiptir. Eklenen özel altyapı olanağı, bulut tabanlı bir altyapının oluşturabileceği birçok güvenlik riskini ortadan kaldırdığı için faydasını daha da artırır.

Prefect, kodu çalıştırmak için özel bir altyapı sunsa da, çalışmayı bulutları aracılığıyla her zaman izleyebilir ve kontrol edebilirsiniz. Prefect'in çerçevesi Python'a dayanmaktadır ve piyasada tamamen yeni olmasına rağmen, Prefect'i öğrenmekten büyük fayda sağlarsınız.

2. Kadans

Cadence, dağıtılmış uygulamalar oluşturmanın birçok karmaşıklığından kurtulan, hataya dayanıklı bir kodlama platformudur. Uygulamanızın ölçeklenebilirliği, kullanılabilirliği ve dayanıklılığı hakkında endişelenmeden programlamanıza olanak tanıyan eksiksiz uygulama durumunu güvence altına alır. Bir arka uç hizmetinin yanı sıra bir çerçeveye sahiptir. Yapısı, Java ve Go dahil olmak üzere birden çok dili destekler. Kadans, geçmiş olayların bir kopyası ile birlikte yatay ölçeklendirmeyi kolaylaştırır. Bu tür bir çoğaltma, her türlü bölge hatasından kolay kurtarma sağlar. Şimdiye kadar tahmin edeceğiniz gibi, Cadence şüphesiz bir veri mühendisi olarak aşina olmanız gereken bir teknolojidir.

3. Amundsen

Amundsen, Lyft'in bir ürünüdür ve bir meta veri ve veri keşif çözümüdür. Amundsen, kullanıcılara onu herhangi bir veri mühendisinin cephaneliğine değerli bir katkı yapan birden fazla hizmet sunar. Örneğin meta veri hizmeti, ön uçtan gelen meta veri istekleriyle ilgilenir. Benzer şekilde, gerekli kaynaklardan meta verileri çıkarmak için veri oluşturucu adlı bir çerçeveye sahiptir. Bu çözümün öne çıkan diğer bileşenleri, arama hizmeti, Common adlı kitaplık deposu ve Amundsen web uygulamasını çalıştıran ön uç hizmetidir.

4. Büyük Beklentiler

Büyük Beklentiler, veri kümeleri için kuralları doğrulamanıza ve tanımlamanıza izin veren bir Python kitaplığıdır. Kuralları belirledikten sonra veri kümelerini doğrulamak kolay ve verimli hale gelir. Ayrıca, Büyük Beklentileri Pandalar, Spark ve SQL ile kullanabilirsiniz. HTML verileri için temiz belgelerle birlikte otomatik beklentiler üretebilen veri profilleyicilere sahiptir. Nispeten yeni olmasına rağmen, veri uzmanları arasında kesinlikle popülerlik kazanıyor. Büyük Beklentiler, diğer taraflardan (ekipler ve satıcılar) aldığınız yeni veriler için doğrulama sürecini otomatikleştirir. Herhangi bir veri mühendisi için çok kapsamlı bir süreç olabilen veri temizlemede çok zaman kazandırır.

Okumalısınız: Veri Madenciliği Proje Fikirleri

Üzerinde Çalışabileceğiniz Veri Mühendisliği Proje Fikirleri

Öğrencilere yönelik bu veri mühendisliği projeleri listesi, yeni başlayanlar, ara ürünler ve uzmanlar için uygundur. Bu veri mühendisliği projeleri , kariyerinizde başarılı olmanız için ihtiyaç duyduğunuz tüm pratikliklerle ilerlemenizi sağlayacaktır.

Ayrıca, son yıl için veri mühendisliği projeleri arıyorsanız, bu liste sizi harekete geçirmelidir. O halde lafı fazla uzatmadan, tabanınızı güçlendirecek ve merdiveni tırmanmanızı sağlayacak bazı veri mühendisliği projelerine doğrudan geçelim.

İşte doğru yönde bir adım atmanıza yardımcı olacak bazı veri mühendisliği proje fikirleri.

1. Bir Veri Ambarı Oluşturun

Öğrenciler için uygulamalı veri mühendisliği projelerini denemeye başlamak için en iyi fikirlerden biri bir veri ambarı oluşturmaktır. Veri ambarı, veri mühendisleri için en popüler beceriler arasındadır. Bu nedenle, veri mühendisliği projelerinizin bir parçası olarak bir veri ambarı oluşturmanızı öneririz. Bu proje, bir veri ambarını ve uygulamalarını nasıl oluşturabileceğinizi anlamanıza yardımcı olacaktır.

Bir veri ambarı, birden çok kaynaktan (heterojen olan) verileri toplar ve bunları standart, kullanılabilir bir biçime dönüştürür. Veri ambarı, İş Zekası'nın (BI) hayati bir bileşenidir ve verilerin stratejik olarak kullanılmasına yardımcı olur. Veri ambarları için diğer yaygın isimler şunlardır:

• Analitik Uygulama
• Karar destek sistemi
• Yönetim bilgi sistemi

Veri ambarları, büyük miktarda veri depolayabilir ve öncelikle iş analistlerine görevlerinde yardımcı olur. AWS bulutunda bir veri ambarı oluşturabilir ve verileri ambara aktarmak ve dönüştürmek için bir ETL ardışık düzen ekleyebilirsiniz. Bu projeyi tamamladığınızda, veri ambarının neredeyse tüm yönlerine aşina olacaksınız.

2. Bir Akış Platformu için Veri Modelleme Gerçekleştirin

Öğrenciler için uygulamalı veri mühendisliği projelerini denemeye başlamak için en iyi fikirlerden biri veri modelleme yapmaktır. Bu projede, bir akış platformu (Spotify veya Gaana gibi), tavsiye sistemlerini geliştirmek için kullanıcılarının dinleme tercihlerini analiz etmek istiyor. Veri mühendisi olarak, kullanıcı verilerini yeterince açıklayabilmeleri için veri modellemesi yapmanız gerekir. Python ve PostgreSQL ile bir ETL ardışık düzen oluşturmanız gerekecek . Veri modelleme, farklı veri noktaları arasındaki ilişkiyi gösteren kapsamlı diyagramlar geliştirmeyi ifade eder.

Çalışmanız gereken kullanıcı noktalarından bazıları şunlar olacaktır:

• Kullanıcının beğendiği albümler ve şarkılar
• Kullanıcının kitaplığında bulunan çalma listeleri
• Kullanıcının en çok dinlediği türler
• Kullanıcının belirli bir şarkıyı ve zaman damgasını ne kadar süreyle dinlediği

Bu tür bilgiler, verileri doğru bir şekilde modellemenize ve platformun sorununa etkili bir çözüm sağlamanıza yardımcı olacaktır. Bu projeyi tamamladıktan sonra, PostgreSQL ve ETL ardışık düzenlerini kullanma konusunda geniş deneyime sahip olacaksınız.

3. Veri İşlem Hatları Oluşturun ve Düzenleyin

Veri mühendisliğine yeni başlıyorsanız, bu veri mühendisliği projesiyle başlamalısınız. Bu projedeki birincil görevimiz, veri boru hatlarımızın iş akışını yazılım aracılığıyla yönetmektir. Bu projede Apache Airflow adlı açık kaynaklı bir çözüm kullanıyoruz . Veri ardışık düzenlerini yönetmek, bir veri mühendisi için çok önemli bir görevdir ve bu proje, aynı konuda yetkin olmanıza yardımcı olacaktır.

Apache Airflow, bir iş akışı yönetim platformudur ve 2018'de Airbnb'de başlamıştır. Bu tür bir yazılım, kullanıcıların karmaşık iş akışlarını kolayca yönetmesine ve buna göre düzenlemesine olanak tanır. İş akışları oluşturmanın ve bunları Apache Airflow'ta yönetmenin yanı sıra, görev için eklentiler ve operatörler de oluşturabilirsiniz. İş yükünüzü önemli ölçüde azaltacak ve verimliliği artıracak olan boru hatlarını otomatikleştirmenizi sağlayacaktır.

4. Bir Veri Gölü Oluşturun

Bu, yeni başlayanlar için mükemmel bir veri mühendisliği projesidir. Veri gölleri sektörde daha kritik hale geliyor, böylece bir tane oluşturabilir ve portföyünüzü geliştirebilirsiniz. Veri gölleri, herhangi bir ölçekte yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri depolamak için kullanılan havuzlardır. Verilerinizi olduğu gibi saklamanıza izin verir, yani verilerinizi depolamaya eklemeden önce yapılandırmanız gerekmez. Bu, trend olan veri mühendisliği projelerinden biridir. Verilerinizi herhangi bir değişikliğe ihtiyaç duymadan veri gölüne ekleyebildiğiniz için süreç hızlanır ve gerçek zamanlı veri eklenmesine izin verir.

Makine öğrenimi ve analitik gibi birçok popüler ve en yeni uygulamanın doğru çalışması için bir veri gölü gerekir. Veri gölleri ile deponuza birden çok dosya türü ekleyebilir, bunları gerçek zamanlı olarak ekleyebilir ve veriler üzerinde önemli işlevleri hızla gerçekleştirebilirsiniz. Bu yüzden projenizde bir veri gölü oluşturmalı ve bu teknoloji hakkında en çok şeyi öğrenmelisiniz.

AWS bulutunda Apache Spark kullanarak bir veri gölü oluşturabilirsiniz. Projeyi daha ilginç hale getirmek için, veri gölü içinde daha iyi veri aktarmak için ETL işlevlerini de gerçekleştirebilirsiniz. Veri mühendisliği projelerinden bahsetmek, özgeçmişinizin diğerlerinden çok daha ilginç görünmesine yardımcı olabilir.

5. Cassandra Üzerinden Veri Modelleme Gerçekleştirin

Bu, oluşturulacak ilginç veri mühendisliği projelerinden biridir. Apache Cassandra , kullanıcıların büyük miktarda veri kullanmasını sağlayan açık kaynaklı bir NoSQL veritabanı yönetim sistemidir. Başlıca faydası, arıza riskini azaltan birden çok emtia sunucusuna yayılmış verileri kullanmanıza izin vermesidir. Verileriniz çeşitli sunuculara yayıldığından, bir sunucunun arızalanması tüm operasyonunuzun kapanmasına neden olmaz. Bu, Cassandra'nın önde gelen veri uzmanları arasında popüler bir araç olmasının birçok nedeninden sadece biridir. Ayrıca yüksek ölçeklenebilirlik ve performans sunar.

Bu projede, Cassandra kullanarak veri modelleme yapmanız gerekecek. Ancak, verileri Cassandra aracılığıyla modellerken birkaç noktayı göz önünde bulundurmalısınız. İlk olarak, verilerinizin eşit şekilde dağıldığından emin olun. Trend olan veri mühendisliği projelerinden biridir. Cassandra, verilerinizin eşit bir şekilde yayılmasını sağlamaya yardımcı olurken, bunu kesinlik için iki kez kontrol etmeniz gerekir.

İkinci olarak, modelleme sırasında yazılımın okuduğu en küçük bölümleri kullanın. Bunun nedeni, yüksek sayıda okuma bölümünün sisteminize ek bir yük getirmesi ve genel performansı engellemesidir. Bu projeyi bitirdikten sonra, Apache Cassandra'nın birçok özelliği ve uygulamasına aşina olacaksınız.

Veri Mühendisliği hakkında daha fazla bilgi edinin

Bunlar deneyebileceğiniz birkaç veri mühendisliği projesidir !

Şimdi devam edin ve kendi veri mühendisliği projelerinizi oluşturmak için veri mühendisliği projeleri kılavuzumuz aracılığıyla topladığınız tüm bilgileri test edin!

Veri mühendisi olmak kolay bir iş değil; bir uzman olmak için ele alınması gereken birçok konu var. Ancak, büyük veri ve veri mühendisliği hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız blogumuza gitmelisiniz. Orada birçok kaynağı (bunun gibi) düzenli olarak paylaşıyoruz.

Python öğrenmekle ilgileniyorsanız ve çeşitli araçlar ve kütüphaneler konusunda ellerinizi kirletmek istiyorsanız, Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın.

Öte yandan, bir Büyük Veri Kursuna da kaydolabilir ve veri mühendisi olmak için gerekli tüm beceri ve kavramları öğrenebilirsiniz.

Bu makaleyi beğeneceğinizi umuyoruz. Herhangi bir sorunuz veya şüpheniz varsa, aşağıdaki yorumlar aracılığıyla bize bildirmekten çekinmeyin.