初学者最令人兴奋的 5 大数据工程项目和想法 [2022]

数据工程项目和主题

数据工程是大数据的核心分支之一。 如果您正在学习成为一名数据工程师，并且想要一些项目来展示您的技能（或获得知识），那么您来对地方了。 在本文中，我们将讨论您可以从事的数据工程项目想法以及几个数据工程项目，您应该了解它。

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您应该注意，在从事这些项目之前，您应该熟悉一些主题和技术。 公司一直在寻找能够开发创新数据工程项目的熟练数据工程师。 所以，如果你是初学者，你能做的最好的事情就是从事一些实时数据工程项目。

在 upGrad，我们相信实用的方法，因为仅靠理论知识在实时工作环境中无济于事。 在本文中，我们将探索一些有趣的数据工程项目，初学者可以通过这些项目来测试他们的数据工程知识。 在本文中，您将找到适合初学者获得实践经验的顶级数据工程项目。 如果您是初学者并且有兴趣了解有关数据科学的更多信息，请查看我们来自顶尖大学的数据分析课程。

在激烈的竞争中，有抱负的开发人员必须具备实际数据工程项目的实践经验。 事实上，这是当今大多数雇主的主要招聘标准之一。 当您开始从事数据工程项目时，您不仅可以测试自己的优势和劣势，而且还将获得对提升您的职业生涯非常有帮助的曝光率。

那是因为您需要正确完成项目。 以下是最重要的：

• Python及其在大数据中的应用
• 提取变换负载 (ETL) 解决方案
• Hadoop及相关大数据技术
• 数据管道的概念
• 阿帕奇气流

另请阅读：大数据项目理念

什么是数据工程师？

数据工程师使原始数据可供其他数据专业人员使用和访问。 组织拥有多种数据，数据工程师有责任使它们保持一致，因此数据分析师和科学家可以使用相同的数据。 如果数据科学家和分析师是飞行员，那么数据工程师就是飞机制造商。 没有后者，前者就无法执行其任务。

数据工程师的一些任务是：

• 从多个地方获取和采购数据
• 清理数据并摆脱无用的数据和错误
• 删除源数据中存在的任何重复项
• 将数据转换为所需的格式

随着对大数据的需求不断增加，对数据工程师的需求也相应增加。 既然您知道数据工程师是做什么的，我们就可以开始讨论我们的数据工程项目了。

让我们开始寻找数据工程项目来构建您自己的数据项目！

因此，这里有一些初学者可以从事的数据工程项目：

您应该了解的数据工程项目

要成为一名熟练的数据工程师，您应该了解您所在行业的最新和最流行的工具。 这就是为什么我们将专注于您应该注意的数据工程项目：

1. 级长

Prefect 是一个数据管道管理器，您可以通过它为任务参数化和构建 DAG。 它新颖、快速且易于使用，因此已成为业内最受欢迎的数据管道工具之一。 Prefect 有一个开源框架，您可以在其中构建和测试工作流程。 私有基础设施的附加功能进一步增强了其效用，因为它消除了基于云的基础设施可能带来的许多安全风险。

尽管 Prefect 提供了运行代码的私有基础架构，但您始终可以通过他们的云监控和检查工作。 Prefect 的框架是基于 Python 的，即使它在市场上是全新的，你也会从学习 Prefect 中受益匪浅。

2. 节奏

Cadence 是一个容错编码平台，它摆脱了构建分布式应用程序的许多复杂性。 它保护完整的应用程序状态，使您可以在无需担心应用程序的可扩展性、可用性和持久性的情况下进行编程。 它有一个框架和一个后端服务。 它的结构支持多种语言，包括 Java 和 Go。 Cadence 促进了水平扩展以及过去事件的复制。 这种复制可以轻松地从任何类型的区域故障中恢复。 正如您现在已经猜到的那样，Cadence 无疑是您作为数据工程师应该熟悉的一项技术。

3. 阿蒙森

Amundsen 是 Lyft 的产品，是一种元数据和数据发现解决方案。 Amundsen 为用户提供多种服务，使其成为任何数据工程师的必备工具。 例如，元数据服务负责处理前端的元数据请求。 同样，它有一个称为数据构建器的框架，用于从所需的源中提取元数据。 该解决方案的其他突出组件是搜索服务、名为 Common 的库存储库以及运行 Amundsen Web 应用程序的前端服务。

4. 远大的期望

Great Expectations 是一个 Python 库，可让您验证和定义数据集的规则。 确定规则后，验证数据集变得简单高效。 此外，您可以将 Great Expectations 与 Pandas、Spark 和 SQL 一起使用。 它具有可以生成自动预期的数据分析器，以及用于 HTML 数据的干净文档。 虽然它相对较新，但它肯定在数据专业人士中越来越受欢迎。 Great Expectations 自动执行您从其他方（团队和供应商）收到的新数据的验证过程。 它节省了大量的数据清理时间，这对于任何数据工程师来说都是一个非常耗时的过程。

必读：数据挖掘项目理念

您可以从事的数据工程项目创意

这份面向学生的数据工程项目列表适合初学者、中级和专家。 这些数据工程项目将使您获得在职业生涯中取得成功所需的所有实用性。

此外，如果您正在寻找最后一年的数据工程项目，这个列表应该可以帮助您。 所以，事不宜迟，让我们直接进入一些数据工程项目，这些项目将加强你的基础并让你爬上阶梯。

这里有一些数据工程项目的想法，可以帮助你朝着正确的方向前进。

1. 建立数据仓库

开始为学生尝试动手数据工程项目的最佳想法之一是构建数据仓库。 数据仓库是数据工程师最流行的技能之一。 这就是为什么我们建议将数据仓库构建为数据工程项目的一部分。 该项目将帮助您了解如何创建数据仓库及其应用程序。

数据仓库从多个来源（异构）收集数据并将其转换为标准的可用格式。 数据仓库是商业智能 (BI) 的重要组成部分，有助于战略性地使用数据。 数据仓库的其他常见名称是：

• 分析应用
• 决策支持系统
• 管理信息系统

数据仓库能够存储大量数据，主要帮助业务分析师完成任务。 您可以在 AWS 云上构建数据仓库并添加 ETL 管道以将数据传输和转换到仓库中。 完成此项目后，您将熟悉数据仓库的几乎所有方面。

2. 为流媒体平台执行数据建模

开始为学生尝试动手数据工程项目的最佳想法之一是执行数据建模。 在这个项目中，流媒体平台（例如 Spotify 或 Gaana）想要分析其用户的收听偏好以增强他们的推荐系统。 作为数据工程师，您必须执行数据建模，以便他们能够充分解释其用户数据。 您必须使用 Python 和PostgreSQL创建 ETL 管道。 数据建模是指开发显示不同数据点之间关系的综合图表。

您必须使用的一些用户点是：

• 用户喜欢的专辑和歌曲
• 用户库中的播放列表
• 用户最常听的流派
• 用户听一首特定歌曲的时间及其时间戳

此类信息将帮助您正确建模数据并为平台问题提供有效的解决方案。 完成此项目后，您将拥有使用 PostgreSQL 和 ETL 管道的丰富经验。

3. 构建和组织数据管道

如果你是数据工程的初学者，你应该从这个数据工程项目开始。 我们在这个项目中的主要任务是通过软件管理我们数据管道的工作流程。 我们在这个项目中使用了一个开源解决方案Apache Airflow 。 管理数据管道对于数据工程师来说是一项至关重要的任务，这个项目将帮助您精通这一任务。

Apache Airflow 是一个工作流管理平台，于 2018 年在 Airbnb 启动。此类软件允许用户轻松管理复杂的工作流并相应地组织它们。 除了在 Apache Airflow 中创建和管理工作流之外，您还可以为任务构建插件和操作符。 它们将使您能够自动化管道，这将大大减少您的工作量并提高效率。

4. 创建数据湖

这是一个非常适合初学者的数据工程项目。 数据湖在行业中变得越来越重要，因此您可以构建一个并增强您的产品组合。 数据湖是用于存储任何规模的结构化和非结构化数据的存储库。 它们允许您按原样存储数据，即，您不必在将数据添加到存储之前对其进行结构化。 这是趋势数据工程项目之一。 因为您可以将数据添加到数据湖中而无需任何修改，所以该过程变得快速并允许实时添加数据。

许多流行和最新的实施，例如机器学习和分析，都需要数据湖才能正常运行。 借助数据湖，您可以在存储库中添加多种文件类型，实时添加它们，并快速对数据执行关键功能。 这就是为什么您应该在您的项目中构建一个数据湖并充分了解这项技术的原因。

您可以使用 AWS 云上的 Apache Spark 创建数据湖。 为了使项目更有趣，您还可以执行 ETL 功能以更好地在数据湖中传输数据。 提及数据工程项目可以帮助您的简历看起来比其他人更有趣。

5. 通过 Cassandra 执行数据建模

这是要创建的有趣的数据工程项目之一。 Apache Cassandra是一个开源 NoSQL 数据库管理系统，使用户能够使用大量数据。 它的主要好处是它允许您使用分布在多个商品服务器上的数据，从而降低了失败的风险。 因为您的数据分布在不同的服务器上，所以一台服务器的故障不会导致您的整个操作关闭。 这只是 Cassandra 成为著名数据专业人士中流行工具的众多原因之一。 它还提供了高可扩展性和性能。

在这个项目中，您必须使用 Cassandra 执行数据建模。 但是，当通过 Cassandra 对数据进行建模时，您应该记住几点。 首先，确保您的数据分布均匀。 它是趋势数据工程项目之一。 虽然 Cassandra 有助于确保数据的均匀分布，但您必须仔细检查以确保这一点。

其次，在建模时使用软件读取的最少分区。 这是因为大量的读取分区会给您的系统带来额外的负载并影响整体性能。 完成本项目后，您将熟悉 Apache Cassandra 的多个特性和应用程序。

了解有关数据工程的更多信息

这些是您可以尝试的一些数据工程项目！

现在继续测试您通过我们的数据工程项目指南收集的所有知识，以构建您自己的数据工程项目！

成为一名数据工程师绝非易事。 要成为专家，必须涵盖许多主题。 但是，如果您有兴趣了解有关大数据和数据工程的更多信息，您应该前往我们的博客。 在那里，我们定期共享许多资源（例如这个）。

如果您有兴趣学习 python 并想亲身体验各种工具和库，请查看数据科学中的 Executive PG Program。

另一方面，您也可以报名参加大数据课程，学习成为数据工程师所需的所有技能和概念。

我们希望您喜欢这篇文章。 如果您有任何问题或疑问，请随时通过下面的评论告诉我们。