Топ 20 идей для проектов по инжинирингу данных [с исходным кодом]

Топ 20 проектов по инжинирингу данных [с кодом]

Инженерия данных играет ключевую роль в обширной экосистеме данных, собирая, преобразуя и доставляя данные, необходимые для аналитики, отчетности и машинного обучения. Стремящиеся стать инженерами данных часто ищут реальные проекты, чтобы получить практический опыт и продемонстрировать свои навыки. В этой статье представлены 20 лучших идей проектов по инженерии данных с исходным кодом. Независимо от того, являетесь ли вы новичком, инженером среднего уровня или опытным практикующим, эти проекты предоставляют отличную возможность отточить навыки инженерии данных.

Проекты по инженерии данных для начинающих

1. Умная Инфраструктура Интернета Вещей (IoT)

Цель

Основная цель этого проекта – создать надежный конвейер данных для сбора и анализа данных с устройств Интернета вещей (IoT). Веб-камеры, датчики температуры, датчики движения и другие устройства IoT генерируют большое количество данных. Вам нужно разработать систему для эффективного потребления, хранения, обработки и анализа этих данных. Это позволит осуществлять мониторинг в реальном времени и принимать решения на основе полученных знаний из данных IoT.

Как решить?

Используйте технологии, такие как Apache Kafka или MQTT, для эффективного приема данных от устройств IoT. Эти технологии поддерживают потоки данных с высокой пропускной способностью.
Используйте масштабируемые базы данных, такие как Apache Cassandra или MongoDB, для хранения поступающих данных IoT. Эти NoSQL базы данных могут обрабатывать объем и разнообразие данных IoT.
Реализуйте обработку данных в реальном времени с использованием Apache Spark Streaming или Apache Flink. Эти фреймворки позволяют анализировать и преобразовывать данные по мере их поступления, что делает их подходящими для мониторинга в реальном времени.
Используйте инструменты визуализации, такие как Grafana или Kibana, для создания панелей инструментов, которые предоставляют представления данных IoT. Визуализация в режиме реального времени может помочь заинтересованным сторонам принимать обоснованные решения.

Нажмите здесь, чтобы просмотреть исходный код

2. Анализ данных в авиации

Цель

Для сбора, обработки и анализа данных в авиации из многочисленных источников, включая Федеральное управление гражданской авиации (FAA), авиакомпании и аэропорты, этот проект пытается разработать конвейер данных. Данные авиации включают рейсы, аэропорты, погоду и демографическую информацию о пассажирах. Ваша цель – извлечение значимых идей из этих данных для улучшения планирования рейсов, повышения мер безопасности и оптимизации различных аспектов авиационной промышленности.

Как решить?

Для приема данных из различных источников можно использовать Apache Nifi или AWS Kinesis.
Храните обработанные данные в хранилищах данных, таких как Amazon Redshift или Google BigQuery, для эффективного запроса и анализа.
Используйте Python с библиотеками, такими как Pandas и Matplotlib, для анализа глубоких данных в авиации. Это может включать выявление закономерностей в задержках рейсов, оптимизацию маршрутов и оценку тенденций пассажиров.
Инструменты, такие как Tableau или Power BI, могут использоваться для создания информативных визуализаций, которые помогают заинтересованным сторонам принимать решения на основе данных в авиационной отрасли.

Нажмите здесь, чтобы просмотреть исходный код

3. Прогнозирование потребности в доставке и распределении

Цель

В этом проекте вашей целью является создание надежного конвейера ETL (Extract, Transform, Load), который обрабатывает данные о доставке и распределении. Используя исторические данные, вы построите систему прогнозирования спроса, которая предсказывает будущую потребность в продуктах в контексте доставки и распределения. Это критически важно для оптимизации управления запасами, снижения операционных расходов и обеспечения своевременной доставки.

Как решить?

Apache NiFi или Talend могут использоваться для создания конвейера ETL, который будет извлекать данные из различных источников, преобразовывать их и загружать их в подходящее хранилище данных.
Используйте инструменты, такие как Python или Apache Spark, для задач преобразования данных. Вам может потребоваться очистить, агрегировать и предварительно обработать данные для их использования в моделях прогнозирования.
Реализуйте модели прогнозирования, такие как ARIMA (авторегрессионное интегрированное скользящее среднее) или Prophet, для точного прогнозирования спроса.
Сохраните очищенные и преобразованные данные в базах данных, таких как PostgreSQL или MySQL.

Нажмите здесь, чтобы просмотреть исходный код для этого проекта по инженерии данных,

4. Анализ данных мероприятий

Цель

Создайте конвейер данных, который собирает информацию с различных мероприятий, включая конференции, спортивные события, концерты и социальные собрания. Действия в реальном времени, анализ настроений сообщений в социальных медиа о таких мероприятиях и создание визуализаций, показывающих тренды и идеи в режиме реального времени, являются частью проекта.

Как решить?

В зависимости от источников данных событий, вы можете использовать Twitter API для сбора твитов, парсинг веб-сайтов для событий или другие методы получения данных.
Примените техники обработки естественного языка (NLP) на Python для проведения анализа тональности в социальных медиа. Инструменты, такие как NLTK или spaCy, могут быть полезны.
Используйте потоковые технологии, такие как Apache Kafka или Apache Flink, для обработки и анализа данных в реальном времени.
Создайте интерактивные панели управления и визуализации с использованием фреймворков, таких как Dash или Plotly, для представления информации о событиях в удобном формате для пользователей.

Нажмите здесь, чтобы проверить исходный код.

Примеры проектов портфолио по среднему уровню для специалистов по обработке данных на 2023 год

5. Проект анализа журналов

Цель

Построить комплексную систему анализа журналов, которая собирает журналы из различных источников, включая серверы, приложения и сетевые устройства. Система должна централизованно хранить журналы, обнаруживать аномалии, облегчать устранение неполадок и оптимизировать производительность системы на основе анализа журналов.

Как решить?

Реализуйте сбор журналов с помощью инструментов, таких как Logstash или Fluentd. Эти инструменты могут агрегировать журналы из разных источников и нормализовать их для дальнейшей обработки.
Используйте Elasticsearch, мощный распределенный поисковый и аналитический движок, для эффективного хранения и индексации журналов.
Используйте Kibana для создания панелей управления и визуализаций, которые позволяют пользователям мониторить журналы в режиме реального времени.
Настройте механизмы оповещения с использованием Elasticsearch Watcher или Grafana Alerts, чтобы уведомлять соответствующих заинтересованных лиц при обнаружении определенных шаблонов журналов или аномалий.

Нажмите здесь, чтобы изучить этот проект по обработке данных.

6. Анализ данных Movielens для рекомендаций

Цель

Создать рекомендательную систему на основе набора данных Movielens.
Создать надежный ETL-пайплайн для предварительной обработки и очистки данных.
Реализовать алгоритмы коллаборативной фильтрации для предоставления персонализированных рекомендаций фильмов пользователям.

Как решить?

Используйте Apache Spark или AWS Glue для создания ETL-пайплайна, который извлекает данные о фильмах и пользователях, преобразует их в подходящий формат и загружает их в хранилище данных.
Реализуйте техники коллаборативной фильтрации, такие как фильтрация на основе пользователей или на основе объектов, с использованием библиотек, таких как Scikit-learn или TensorFlow.
Храните очищенные и преобразованные данные в хранилищах данных, таких как Amazon S3 или Hadoop HDFS.
Разработайте веб-приложение (например, с использованием Flask или Django), в котором пользователи могут вводить свои предпочтения, а рекомендательная система предоставляет персонализированные рекомендации фильмов.

Нажмите здесь, чтобы изучить этот проект по обработке данных.

7. Проект розничного анализа

Цель

Создать платформу розничного анализа, которая получает данные из различных источников, включая системы точек продаж, базы данных о запасах и взаимодействия с клиентами. Анализировать тенденции продаж, оптимизировать управление запасами и генерировать персонализированные рекомендации по продуктам для клиентов.

Как решить?

Реализуйте процессы ETL с использованием инструментов, таких как Apache Beam или AWS Data Pipeline, для извлечения, преобразования и загрузки данных из розничных источников.
Используйте алгоритмы машинного обучения, такие как XGBoost или Random Forest, для прогнозирования продаж и оптимизации управления запасами.
Храните и управляйте данными в решениях хранения данных, таких как Snowflake или Azure Synapse Analytics, для эффективного запроса.
Создайте интерактивные панели управления с помощью инструментов, таких как Tableau или Looker, для представления аналитики розничной торговли в понятном и наглядном формате.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код.

Проекты по обработке данных на GitHub

8. Аналитика данных в реальном времени

Цель

Внести свой вклад в проект с открытым исходным кодом, направленный на аналитику данных в реальном времени. В рамках этого проекта предоставляется возможность улучшить скорость обработки данных, масштабируемость и возможности визуализации в реальном времени. Вам может быть поручено улучшить производительность компонентов потоковой обработки данных, оптимизировать использование ресурсов или добавить новые функции для поддержки использования аналитики в реальном времени.

Как решить?

Метод решения будет зависеть от проекта, к которому вы вносите свой вклад, но часто включает в себя технологии, такие как Apache Flink, Spark Streaming или Apache Storm.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта инженерии данных.

9. Аналитика реального времени с помощью Azure Stream Services

Цель

Исследуйте Azure Stream Analytics, внесите свой вклад в создание проекта обработки данных в реальном времени на Azure или создайте его самостоятельно. Это может включать интеграцию служб Azure, таких как Azure Functions и Power BI, для получения информации и визуализации данных в реальном времени. Вы можете сосредоточиться на расширении возможностей аналитики в реальном времени и создании более удобного интерфейса проекта.

Как решить?

Четко определите цели и требования проекта, включая источники данных и желаемую информацию.
Создайте среду Azure Stream Analytics, настройте входы/выходы и интегрируйте Azure Functions и Power BI.
Импортируйте данные в реальном времени, примените необходимые преобразования с помощью запросов, похожих на SQL.
Реализуйте пользовательскую логику для обработки данных в реальном времени с помощью Azure Functions.
Настройте Power BI для визуализации данных в реальном времени и обеспечьте удобство использования.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта инженерии данных.

10. Канал данных реального времени финансового рынка с использованием Finnhub API и Apache Kafka

Цель

Создайте канал данных, который собирает и обрабатывает данные финансового рынка в режиме реального времени с использованием Finnhub API и Apache Kafka. Этот проект включает анализ цен на акции, проведение анализа настроений на основе новостей и визуализацию текущих тенденций на рынке. Вклад может включать оптимизацию сбора данных, улучшение анализа данных или улучшение компонентов визуализации.

Как решить?

Четко определите цели проекта, включающие сбор и обработку данных финансового рынка в режиме реального времени, а также анализ цен на акции и настроений.
Создайте канал данных с использованием Apache Kafka и Finnhub API для сбора и обработки данных финансового рынка в режиме реального времени.
Проанализируйте цены на акции и проведите анализ настроений на основе новостей в рамках канала данных.
Визуализируйте текущие тенденции на рынке и рассмотрите возможности оптимизации сбора данных и анализа.
Исследуйте возможности оптимизации обработки данных, улучшения анализа и улучшения компонентов визуализации в проекте.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта.

11. Канал обработки данных приложения для прослушивания музыки в реальном времени

Цель

Сотрудничество над проектом по обработке данных потокового воспроизведения музыки в реальном времени, с фокусом на анализе поведения пользователей. Вы будете исследовать предпочтения пользователей, отслеживать популярность и улучшать систему рекомендаций музыки. Вклад может включать улучшение эффективности обработки данных, реализацию продвинутых алгоритмов рекомендаций или разработку панелей управления в реальном времени.

Как решить?

Четко определите цели проекта, сосредоточившись на анализе поведения пользователей в реальном времени и улучшении системы рекомендаций музыки.
Сотрудничайте в обработке данных в реальном времени для исследования предпочтений пользователей, отслеживания популярности и улучшения системы рекомендаций.
Выявите и реализуйте улучшения эффективности в рамках канала обработки данных.
Разработайте и интегрируйте продвинутые алгоритмы рекомендаций для улучшения системы.
Создайте панели управления в реальном времени для мониторинга и визуализации данных о поведении пользователей, и рассмотрите возможности дальнейшего улучшения.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код.

Проекты по передовой инженерии данных для резюме

12. Мониторинг веб-сайта

Цель

Разработайте комплексную систему мониторинга веб-сайта, отслеживающую производительность, время работы и пользовательский опыт. Этот проект включает использование инструментов, таких как Selenium для сбора данных с веб-сайтов, а также создание механизмов оповещения для получения уведомлений в режиме реального времени при обнаружении проблем производительности.

Как решить?

Определите цели проекта, включающие создание системы мониторинга веб-сайта для отслеживания производительности и времени работы, а также улучшения пользовательского опыта.
Используйте Selenium для сбора данных с целевых веб-сайтов.
Реализуйте механизмы оповещения в режиме реального времени для уведомления о проблемах производительности или простое времени работы.
Создайте комплексную систему для отслеживания производительности, времени работы и пользовательского опыта веб-сайта.
Планируйте постоянное обслуживание и оптимизацию системы мониторинга, чтобы обеспечить ее эффективность в течение времени.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта по инженерии данных.

13. Биткойн-майнинг

Цель

Погрузитесь в мир криптовалют, создавая проект по созданию конвейера данных для майнинга биткойнов. Анализируйте шаблоны транзакций, изучайте сеть блокчейна и получайте представление о экосистеме биткойнов. Для реализации этого проекта потребуется сбор данных из API блокчейна, анализ и визуализация.

Как решить задачу?

Определите цели проекта, сосредоточившись на создании конвейера данных для майнинга биткойнов для анализа транзакций и исследования блокчейна.
Реализуйте механизмы сбора данных из API блокчейна для данных, связанных с майнингом.
Исследуйте блокчейн, чтобы изучить шаблоны транзакций и получить представление о экосистеме биткойнов.
Разработайте компоненты визуализации данных для эффективного представления информации о сети биткойнов.
Создайте комплексный конвейер данных, который включает в себя сбор данных, анализ и визуализацию для всестороннего представления деятельности по майнингу биткойнов.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта по инженерии данных.

14. Проект GCP для изучения облачных функций

Цель

Изучите облачную платформу Google Cloud Platform (GCP), разработав и реализовав проект по инженерии данных, использующий сервисы GCP, такие как Cloud Functions, BigQuery и Dataflow. Этот проект может включать обработку данных, преобразование и задачи визуализации, с акцентом на оптимизацию использования ресурсов и улучшение рабочих процессов по инженерии данных.

Как решить задачу?

Четко определите рамки проекта, с акцентом на использовании сервисов GCP для инженерии данных, включая Cloud Functions, BigQuery и Dataflow.
Разработайте и реализуйте интеграцию сервисов GCP, обеспечив эффективное использование Cloud Functions, BigQuery и Dataflow.
Выполните задачи по обработке и преобразованию данных в рамках проекта, соответствуя общим целям.
Сосредоточьтесь на оптимизации использования ресурсов в среде GCP для повышения эффективности.
Стремитесь улучшать рабочие процессы по инженерии данных на протяжении жизненного цикла проекта, стремясь к упрощенным и эффективным процессам.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта.

15. Визуализация данных Reddit

Цель

Соберите и проанализируйте данные с Reddit, одной из самых популярных социальных платформ. Создайте интерактивные визуализации и получите представление о поведении пользователей, актуальных темах и анализе тональности на платформе. Для реализации этого проекта потребуются техники парсинга веб-страниц, анализ данных и креативные методы визуализации данных.

Как решить задачу?

Определите цели проекта, с акцентом на сборе и анализе данных с Reddit для получения представления о поведении пользователей, актуальных темах и анализе тональности.
Реализуйте техники парсинга веб-страниц для сбора данных с платформы Reddit.
Исследуйте данные для изучения поведения пользователей, выявления актуальных тем и проведения анализа тональности.
Создайте интерактивные визуализации для эффективного представления выводов, сделанных на основе данных Reddit.
Примените инновационные методы визуализации данных для улучшения представления результатов на протяжении всего проекта.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта.

Проекты по инженерии данных в Azure

16. Анализ данных Yelp

Цель

В этом проекте вашей целью является всесторонний анализ данных Yelp. Вы создадите конвейер данных для извлечения, преобразования и загрузки данных Yelp в подходящее хранилище. Анализ может включать:

Определение популярных бизнесов.
Анализ тональности отзывов пользователей.
Предоставление рекомендаций местным бизнесам по улучшению своих услуг.

Как решить задачу?

Используйте техники парсинга веб-страниц или API Yelp для извлечения данных.
Очистите и предобработайте данные с использованием Python или Azure Data Factory.
Храните данные в Azure Blob Storage или Azure SQL Data Warehouse.
Выполняйте анализ данных с использованием библиотек Python, таких как Pandas и Matplotlib.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта.

17. Управление данными

Цель

Управление данными является важным аспектом обеспечения качества данных, соблюдения норм и безопасности. В этом проекте вы разработаете и реализуете фреймворк управления данными с использованием сервисов Azure. Это может включать определение политик данных, создание каталогов данных и настройку контроля доступа к данным для обеспечения ответственного использования данных в соответствии с регулированиями.

Как решить?

Используйте Azure Purview для создания каталога, который документирует и классифицирует данные.
Реализуйте политики данных с помощью Azure Policy и Azure Blueprints.
Настройте управление доступом на основе ролей (RBAC) и интеграцию с Azure Active Directory для управления доступом к данным.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта по инженерии данных.

18. Прием данных в режиме реального времени

Цель

Разработайте конвейер приема данных в режиме реального времени на Azure с использованием таких сервисов, как Azure Data Factory, Azure Stream Analytics и Azure Event Hubs. Цель состоит в приеме данных из различных источников и их обработке в реальном времени для предоставления немедленных инсайтов для принятия решений.

Как решить?

Используйте Azure Event Hubs для приема данных.
Реализуйте обработку данных в реальном времени с использованием Azure Stream Analytics.
Храните обработанные данные в Azure Data Lake Storage или Azure SQL Database.
Визуализируйте данные в режиме реального времени с помощью Power BI или Azure Dashboards.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта.

Идеи проектов по инженерии данных на AWS

19. Конвейер ETL

Цель

Постройте полный конвейер ETL (извлечение, преобразование, загрузка) на AWS. Конвейер должен извлекать данные из различных источников, выполнять преобразования и загружать обработанные данные в хранилище данных или озеро данных. Этот проект идеален для понимания основных принципов инженерии данных.

Как решить?

Используйте AWS Glue или AWS Data Pipeline для извлечения данных.
Реализуйте преобразования с использованием Apache Spark на Amazon EMR или AWS Glue.
Храните обработанные данные в Amazon S3 или Amazon Redshift.
Настройте автоматизацию с использованием AWS Step Functions или AWS Lambda для оркестрации.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта.

20. Операции ETL и ELT

Цель

Изучите подходы к интеграции данных ETL (извлечение, преобразование, загрузка) и ELT (извлечение, загрузка, преобразование) на AWS. Сравните их преимущества и недостатки в различных сценариях. Этот проект предоставит понимание того, когда использовать каждый подход на основе конкретных требований инженерии данных.

Как решить?

Реализуйте процессы ETL с использованием AWS Glue для преобразования и загрузки данных. Используйте AWS Data Pipeline или AWS DMS (Database Migration Service) для операций ELT.
Храните данные в Amazon S3, Amazon Redshift или Amazon Aurora в зависимости от подхода.
Автоматизируйте рабочие процессы с использованием AWS Step Functions или функций AWS Lambda.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта.

Заключение

Проекты по инженерии данных предоставляют невероятную возможность погрузиться в мир данных, использовать его мощность и получать смысловые инсайты. Будь то создание конвейеров для потоковых данных в реальном времени или разработка решений для обработки огромных наборов данных, эти проекты помогут развить ваши навыки и откроют двери к захватывающим карьерным перспективам.

Но не останавливайтесь на достигнутом; если вы хотите продвинуть свою карьеру в области инженерии данных на новый уровень, рекомендуем зарегистрироваться в нашей программе BlackBelt Plus. С BB+ вы получите доступ к экспертному руководству, практическому опыту и поддержке сообщества, что поможет вам развить ваши навыки в области инженерии данных. Зарегистрируйтесь сейчас!

Часто задаваемые вопросы

Career in Data Engineering,Data Engineering Project