Los 11 mejores proyectos de ingeniería de datos para el aprendizaje práctico

Proyectos Intermedios de Ingeniería de Datos

Estos proyectos se centran en habilidades como ser mejor programador y mezclar diferentes plataformas de datos. Estas habilidades técnicas son esenciales para tu capacidad de contribuir a una pila tecnológica existente y trabajar como parte de un equipo más grande.

Proyecto 4: Realizar una revisión del código

Este proyecto consiste en revisar el código de otro ingeniero de datos. Aunque puede que no sea tan práctico con la tecnología como otros proyectos, ser capaz de revisar el código de otros es una parte importante del crecimiento como ingeniero de datos. 

Leer y revisar código es una habilidad tan importante como escribir código. Después de comprender los conceptos y prácticas fundamentales de la ingeniería de datos, puedes aplicarlos a la revisión del código de otros para asegurarte de que sigue las mejores prácticas y reduce los posibles errores en el código.

Recursos

Aquí tienes algunos recursos valiosos, como proyectos y artículos, que te orientarán paso a paso:

Proyectos guiados:

• Realizar una revisión del código: Este proyecto guiado ofrece una experiencia práctica en la revisión de código, simulando el proceso de revisión de código como si fueras un profesional senior de datos. Es una forma excelente de practicar la identificación de posibles errores y de garantizar que se siguen las mejores prácticas.

Artículos:

• Cómo hacer una revisión del código: Este recurso ofrece recomendaciones para realizar revisiones de código de forma eficaz, basadas en una amplia experiencia, y cubre diversos aspectos del proceso de revisión.

Habilidades desarrolladas

• Leer y evaluar el código escrito por otros ingenieros de datos
• Encontrar fallos y errores lógicos al revisar el código
• Proporcionar comentarios sobre el código de forma clara y útil

Proyecto 5: Construir un canal de datos para el comercio minorista

En este proyecto, construirás una tubería ETL completa con los datos minoristas de Walmart. Recuperarás datos de diversas fuentes, como bases de datos SQL y archivos Parquet, aplicarás técnicas de transformación para preparar y limpiar los datos y, por último, los cargarás en un formato fácilmente accesible.

Este proyecto es excelente para adquirir conocimientos básicos y avanzados de ingeniería de datos, ya que abarca habilidades esenciales como la extracción de datos de múltiples formatos, la transformación de datos para un análisis significativo y la carga de datos para un almacenamiento y acceso eficientes. Ayuda a reforzar conceptos como el manejo de diversas fuentes de datos, la optimización de los flujos de datos y el mantenimiento de canalizaciones escalables.

Recursos

Aquí tienes algunos recursos valiosos, como proyectos guiados y cursos, que te orientarán paso a paso:

Proyectos guiados:

• Construir un canal de datos para el comercio minorista: Este proyecto guiado te lleva a construir una canalización de datos minoristas utilizando los datos minoristas de Walmart. Aprenderás a recuperar datos de bases de datos SQL y archivos Parquet, transformarlos para su análisis y cargarlos en un formato accesible.

Cursos:

• Diseño de bases de datos: Una sólida comprensión del diseño de bases de datos es esencial cuando se trabaja en canalizaciones de datos. Este curso cubre los fundamentos del diseño y la estructuración de bases de datos, lo que resulta valioso para manejar diversas fuentes de datos y optimizar el almacenamiento.

Habilidades desarrolladas

• Diseñar canalizaciones de datos para casos de uso del mundo real.
• Extraer datos de múltiples fuentes y diferentes formatos.
• Limpiar y transformar datos de distintos formatos para mejorar su coherencia y calidad.
• Cargar estos datos en un formato fácilmente accesible.

Proyecto 6: Factores que influyen en el rendimiento de los alumnos con SQL

En este proyecto, analizarás una amplia base de datos centrada en diversos factores que influyen en el éxito de los estudiantes, como los hábitos de estudio, los patrones de sueño y la participación de los padres. Mediante la elaboración de consultas SQL, investigarás las relaciones entre estos factores y las calificaciones de los exámenes, explorando cuestiones como el efecto de las actividades extraescolares y el sueño en el rendimiento académico.

Este proyecto desarrolla tus habilidades de ingeniería de datos, mejorando tu capacidad para manipular y consultar bases de datos con eficacia. 

Desarrollarás destrezas en el análisis de datos, la interpretación y la obtención de perspectivas a partir de conjuntos de datos complejos, esenciales para tomar decisiones basadas en datos en contextos educativos y más allá.

Recursos

Aquí tienes algunos recursos, como proyectos guiados y cursos, que te orientan paso a paso:

Proyectos guiados:

• Factores que impulsan el rendimiento de los alumnos: Este proyecto guiado te permite explorar la influencia de diversos factores en el éxito de los estudiantes mediante el análisis de una amplia base de datos. Utilizarás SQL para investigar las relaciones entre los hábitos de estudio, los patrones de sueño y el rendimiento académico, adquiriendo experiencia en el análisis educativo basado en datos.

Cursos:

• Manipulación de datos en SQL: Una base sólida en manipulación de datos SQL es clave para este proyecto. Este curso abarca las técnicas SQL para extraer, transformar y analizar datos en bases de datos relacionales, dotándote de las habilidades necesarias para manejar conjuntos de datos complejos.

Habilidades desarrolladas

• Escribir y optimizar consultas SQL para recuperar y manipular datos con eficacia.
• Analizar conjuntos de datos complejos para identificar tendencias y relaciones.
• Formular hipótesis e interpretar los resultados a partir de los datos.

Proyectos avanzados de ingeniería de datos

Un rasgo distintivo de un ingeniero de datos avanzado es la capacidad de crear canalizaciones que puedan manejar multitud de tipos de datos en diferentes tecnologías. Estos proyectos se centran en ampliar tu conjunto de habilidades combinando múltiples herramientas avanzadas de ingeniería de datos para crear sistemas de procesamiento de datos escalables.

Proyecto 7: Limpiar un conjunto de datos con Pyspark

Utilizando una herramienta avanzada como PySpark, puedes construir pipelines que aprovechen las capacidades de Apache Spark. 

Antes de que intentes construir un proyecto como éste, es importante que completes un curso introductorio para comprender los fundamentos de PySpark. Estos conocimientos básicos te permitirán utilizar plenamente esta herramienta para extraer, transformar y cargar datos con eficacia.

Recursos

Aquí tienes algunos recursos valiosos, como proyectos guiados, cursos y tutoriales, que te orientarán paso a paso:

Proyectos guiados:

• Limpieza de un conjunto de datos de pedidos con PySpark: Este proyecto guiado te guía a través de la limpieza de un conjunto de datos de pedidos de comercio electrónico utilizando PySpark, ayudándote a comprender cómo extraer, transformar y cargar datos de forma escalable con Apache Spark.

Cursos:

• Introducción a PySpark: Este curso proporciona una introducción en profundidad a PySpark, cubriendo conceptos y técnicas esenciales para trabajar eficazmente con grandes conjuntos de datos en Spark. Es un punto de partida ideal para construir una base sólida en PySpark.

Tutorías:

• Tutorial de PySpark: Primeros pasos con PySpark: Este tutorial presenta los componentes básicos de PySpark, guiándote a través de la configuración y las operaciones fundamentales para que puedas empezar con confianza a construir canalizaciones de datos con PySpark.

Habilidades desarrolladas

• Ampliar la experiencia con PySpark
• Limpieza y transformación de datos para las partes interesadas
• Ingesta de grandes lotes de datos
• Profundización del conocimiento de Python en los procesos ETL

Proyecto 8: Modelado de datos con dbt y BigQuery

Una herramienta moderna, popular y potente para los ingenieros de datos es dbt (Herramienta de Construcción de Datos), que permite a los ingenieros de datos seguir un enfoque de desarrollo de software. Ofrece control de versiones intuitivo, pruebas, generación de código boilerplate, linaje y entornos. dbt puede combinarse con BigQuery u otros almacenes de datos en la nube para almacenar y gestionar tus conjuntos de datos. 

Este proyecto te permitirá crear pipelines en dbt, generar vistas y vincular los datos finales a BigQuery.

Recursos

Aquí tienes algunos recursos valiosos, como cursos y tutoriales en vídeo, que te orientarán paso a paso:

Vídeos de YouTube:

• Ingeniería de datos moderna de extremo a extremo con dbt: En este vídeo, CodeWithYu ofrece un completo recorrido sobre la configuración y el uso de dbt con BigQuery, que abarca los pasos para crear canalizaciones de datos y generar vistas. Es una guía útil para principiantes que aprenden a combinar dbt y BigQuery en un flujo de trabajo de ingeniería de datos.

Cursos:

• Introducción al dbt: Este curso presenta los fundamentos del dbt, abarcando conceptos básicos como los flujos de trabajo Git, las pruebas y la gestión de entornos. Es un excelente punto de partida para utilizar dbt con eficacia en proyectos de ingeniería de datos.

Habilidades desarrolladas

• Aprende sobre dbt
• Más información sobre BigQuery
• Comprender cómo crear transformaciones basadas en SQL
• Utilizar las mejores prácticas de ingeniería de software en la ingeniería de datos (control de versiones, pruebas y documentación)

Proyecto 9: Airflow y Snowflake ETL utilizando almacenamiento S3 y BI en Tableau

Con este proyecto, veremos cómo utilizar Airflow para extraer datos mediante una API y transferirlos a Snowflake utilizando un bucket de Amazon S3. El objetivo es manejar el ETL en Airflow y el almacenamiento analítico en Snowflake. 

Se trata de un proyecto excelente porque se conecta a múltiples fuentes de datos a través de varios sistemas de almacenamiento en la nube, todo ello orquestado con Airflow. Este proyecto es muy completo porque tiene muchas partes móviles y se parece a una arquitectura de datos del mundo real. Este proyecto también aborda la inteligencia empresarial (BI) añadiendo visualizaciones en Tableau.

Recursos

Aquí tienes algunos recursos valiosos, como cursos y tutoriales en vídeo, que te orientarán paso a paso:

Vídeos de YouTube:

• Canalización de datos con Airflow, S3 y Snowflake: En este vídeo, Seattle Data Guy demuestra cómo utilizar Airflow para extraer datos de la API PredictIt, cargarlos en Amazon S3, realizar transformaciones Snowflake y crear visualizaciones Tableau. Esta guía integral es ideal para comprender la integración de múltiples herramientas en una canalización de datos.

Cursos:

• Introducción a Apache Airflow en Python: Este curso proporciona una visión general de Apache Airflow, cubriendo conceptos esenciales como DAGs, operadores y dependencias de tareas. Es una gran base para entender cómo estructurar y gestionar los flujos de trabajo en Airflow.
• Introducción a Copo de Nieve: Este curso presenta Snowflake, una potente solución de almacenamiento de datos. Abarca la gestión del almacenamiento de datos, las consultas y la optimización. Es perfecto para adquirir conocimientos básicos antes de trabajar con Snowflake en canalizaciones de datos.
• Visualización de datos en Tableau: Este curso cubre las habilidades esenciales de Tableau para la visualización de datos, permitiéndote convertir los datos en visuales perspicaces, un paso fundamental para interpretar los resultados de la canalización de datos.

Habilidades desarrolladas

• Practica la creación de DAGs en Airflow
• Practica la conexión a una API en Python
• Practica el almacenamiento de datos en buckets de Amazon S3
• Mover datos de Amazon a Snowflake para su análisis
• Visualización sencilla de datos en Tableau
• Crear una plataforma de datos completa e integral

Proyecto 10: Reddit ETL en AWS con Airflow

Este proyecto aborda una compleja canalización de datos con múltiples pasos utilizando herramientas avanzadas de procesamiento de datos en el ecosistema de AWS. 

Empieza configurando tu Apache Airflow para que extraiga datos de Reddit y los transforme utilizando SQL. Después, conectarás tus datos a AWS poniéndolos en un bucket S3, donde utilizaremos AWS Glue para formatear un poco más. A continuación, puedes utilizar Athena para probar las consultas antes de almacenar los datos en Redshift para realizar consultas analíticas y de almacenamiento de datos a más largo plazo.

Recursos

Aquí tienes algunos recursos, como cursos y videotutoriales, que te orientarán paso a paso:

Vídeos de YouTube:

• Proyecto de ingeniería de canalización de datos de Reddit: CodeWithYu demuestra en este vídeo una canalización completa de datos de Reddit, incluyendo la extracción de datos con Airflow, transformaciones con PostgreSQL e integración con servicios de AWS como S3, Glue, Athena y Redshift. Este recorrido es una guía útil para abordar los pasos de varias capas en una canalización de datos compleja.

Cursos:

• Introducción a AWS: Este curso proporciona una base sólida en AWS, cubriendo conceptos y herramientas esenciales. Comprender los fundamentos de los servicios de AWS como S3, Glue, Athena y Redshift será crucial para llevar a cabo con éxito este proyecto.
• Introducción a Redshift: Este curso ofrece una introducción completa a Amazon Redshift, centrándose en los conceptos de almacenamiento de datos, la arquitectura de Redshift y las habilidades esenciales para administrar y consultar grandes conjuntos de datos. Es un recurso excelente para profundizar en tu comprensión de Redshift dentro de las canalizaciones de AWS.

Habilidades desarrolladas

• Introducir los datos del sitio web en Airflow
• Utilizar PostgreSQL para transformar datos
• Conecta Airflow a AWS para transferir datos a buckets S3
• Utilizar AWS Glue para ETL
• Utiliza AWS Athena para consultas sencillas
• Transfiere datos de S3 a Amazon Redshift para el almacenamiento de datos

Proyecto 11: Construir una canalización de datos en tiempo real con PySpark, Kafka y Redshift

En este proyecto, crearás una robusta canalización de datos en tiempo real utilizando PySpark, Apache Kafka y Amazon Redshift para manejar grandes volúmenes de ingestión, procesamiento y almacenamiento de datos. 

La canalización capturará datos de varias fuentes en tiempo real, los procesará y transformará utilizando PySpark, y cargará los datos transformados en Redshift para su posterior análisis. Además, implantarás la supervisión y las alertas para garantizar la exactitud de los datos y la fiabilidad de las canalizaciones.

Este proyecto es una excelente oportunidad para adquirir conocimientos básicos sobre el procesamiento de datos en tiempo real y el manejo de tecnologías de big data, como Kafka para el streaming y Redshift para el almacenamiento de datos en la nube.

Recursos

Aquí tienes algunos recursos, como cursos y videotutoriales, que te orientarán paso a paso:

Vídeos de YouTube:

• Construir una canalización de datos en tiempo real con PySpark, Kafka y Redshift: Este vídeo de Darshir Parmar te guía a través de la construcción de una completa canalización de datos en tiempo real con PySpark, Kafka y Redshift. Incluye pasos para la ingesta, transformación y carga de datos. El vídeo también cubre las técnicas de supervisión y alerta para garantizar el rendimiento de las tuberías.

Cursos:

• Introducción a Apache Kafka: Este curso cubre los fundamentos de Apache Kafka, un componente crucial para el flujo de datos en tiempo real en este proyecto. Proporciona una visión general de la arquitectura de Kafka y de cómo implementarla en canalizaciones de datos.
• Conceptos de streaming: Este curso introduce los conceptos fundamentales del streaming de datos, incluyendo el procesamiento en tiempo real y las arquitecturas basadas en eventos. Es un recurso ideal para adquirir conocimientos básicos antes de construir canalizaciones en tiempo real.

Cuadro resumen de los proyectos de ingeniería de datos

Aquí tienes un resumen de los proyectos de ingeniería de datos anteriores para que tengas una referencia rápida de los distintos proyectos:

Conclusión

Este artículo presenta excelentes proyectos que te ayudarán a practicar tus conocimientos de ingeniería de datos. 

Céntrate en comprender los conceptos fundamentales del funcionamiento de cada herramienta; esto te permitirá utilizar estos proyectos en tu búsqueda de empleo y explicarlos con éxito. Asegúrate de repasar cualquier concepto que te resulte difícil.

Además de crear una cartera de proyectos, obtener una certificación en ingeniería de datos puede ser una valiosa adición a tu currículum, ya que demuestra tu compromiso de completar los cursos pertinentes.