Les 11 meilleurs projets d'ingénierie des données pour un apprentissage pratique

Projets intermédiaires d'ingénierie des données

Ces projets mettent l'accent sur des compétences telles que l'amélioration de la programmation et la combinaison de différentes plates-formes de données. Ces compétences techniques sont essentielles pour vous permettre de contribuer à une pile technologique existante et de travailler au sein d'une équipe plus importante.

Projet 4 : Effectuer un examen du code

Ce projet consiste à réviser le code d'un autre ingénieur en données. Même s'il ne s'agit pas d'un projet aussi concret que d'autres, le fait de pouvoir réviser le code d'autres personnes est un élément important de l'évolution d'un ingénieur en données. 

La lecture et la révision du code sont des compétences tout aussi importantes que l'écriture du code. Après avoir compris les concepts et pratiques fondamentaux de l'ingénierie des données, vous pouvez les appliquer à la révision du code d'autrui pour vous assurer qu'il respecte les meilleures pratiques et qu'il réduit les bogues potentiels dans le code.

Ressources

Voici quelques ressources précieuses, y compris des projets et des articles, qui vous guident pas à pas :

Projets guidés :

• Effectuer un examen du code : Ce projet guidé offre une expérience pratique de l'examen du code, en simulant le processus d'examen du code comme si vous étiez un professionnel senior des données. C'est un excellent moyen de s'entraîner à identifier les bogues potentiels et de s'assurer que les meilleures pratiques sont respectées.

Articles :

• Comment procéder à un examen du code : Cette ressource fournit des recommandations sur la manière de mener efficacement des revues de code, sur la base d'une vaste expérience, et couvre divers aspects du processus de revue.

Compétences développées

• Lire et évaluer le code écrit par d'autres ingénieurs de données
• Trouver des bogues et des erreurs de logique lors de l'examen du code
• Fournir un retour d'information sur le code de manière claire et utile

Projet 5 : Construire un pipeline de données sur le commerce de détail

Dans ce projet, vous construirez un pipeline ETL complet avec les données de vente au détail de Walmart. Vous récupérerez des données à partir de différentes sources, notamment des bases de données SQL et des fichiers Parquet, vous appliquerez des techniques de transformation pour préparer et nettoyer les données, et enfin vous les chargerez dans un format facilement accessible.

Ce projet est excellent pour acquérir des connaissances fondamentales et avancées en ingénierie des données, car il couvre des compétences essentielles telles que l'extraction de données à partir de formats multiples, la transformation de données pour une analyse pertinente et le chargement de données pour un stockage et un accès efficaces. Il permet de renforcer des concepts tels que la gestion de diverses sources de données, l'optimisation des flux de données et le maintien de pipelines évolutifs.

Ressources

Voici quelques ressources précieuses, y compris des projets guidés et des cours, qui vous guident pas à pas :

Projets guidés :

• Construire un pipeline de données sur le commerce de détail : Ce projet guidé vous permet de construire un pipeline de données de vente au détail en utilisant les données de vente au détail de Walmart. Vous apprendrez à extraire des données de bases de données SQL et de fichiers Parquet, à les transformer pour les analyser et à les charger dans un format accessible.

Cours :

• Conception de la base de données : Une solide compréhension de la conception des bases de données est essentielle lorsque vous travaillez sur des pipelines de données. Ce cours couvre les bases de la conception et de la structuration des bases de données, ce qui est utile pour gérer diverses sources de données et optimiser le stockage.

Compétences développées

• Concevoir des pipelines de données pour des cas d'utilisation réels.
• Extraction de données à partir de sources multiples et de formats différents.
• Nettoyer et transformer les données provenant de différents formats afin d'en améliorer la cohérence et la qualité.
• Chargement de ces données dans un format facilement accessible.

Projet 6 : Facteurs influençant la performance des étudiants avec SQL

Dans ce projet, vous analyserez une base de données complète axée sur divers facteurs ayant une incidence sur la réussite des étudiants, tels que les habitudes d'étude, les habitudes de sommeil et l'implication des parents. En élaborant des requêtes SQL, vous étudierez les relations entre ces facteurs et les résultats des examens, en explorant des questions telles que l'effet des activités extrascolaires et du sommeil sur les performances scolaires.

Ce projet renforce les compétences en ingénierie des données en améliorant votre capacité à manipuler et à interroger des bases de données de manière efficace. 

Vous développerez des compétences en matière d'analyse et d'interprétation des données, et vous tirerez des enseignements d'ensembles de données complexes, ce qui est essentiel pour prendre des décisions fondées sur des données dans le domaine de l'éducation et au-delà.

Ressources

Voici quelques ressources, y compris des projets guidés et des cours, qui vous guident pas à pas :

Projets guidés :

• Les facteurs qui alimentent la performance des élèves : Ce projet guidé vous permet d'explorer l'influence de différents facteurs sur la réussite des étudiants en analysant une base de données complète. Vous utiliserez le langage SQL pour étudier les relations entre les habitudes d'étude, les habitudes de sommeil et les résultats scolaires, ce qui vous permettra d'acquérir de l'expérience en matière d'analyse éducative fondée sur des données.

Cours :

• Manipulation de données en SQL : Une base solide en manipulation de données SQL est essentielle pour ce projet. Ce cours couvre les techniques SQL pour l'extraction, la transformation et l'analyse des données dans les bases de données relationnelles, vous permettant ainsi d'acquérir les compétences nécessaires pour traiter des ensembles de données complexes.

Compétences développées

• Rédiger et optimiser des requêtes SQL pour récupérer et manipuler des données de manière efficace.
• Analyser des ensembles de données complexes pour identifier les tendances et les relations.
• Formuler des hypothèses et interpréter les résultats à partir des données.

Projets avancés d'ingénierie des données

L'une des caractéristiques d'un ingénieur en données avancé est sa capacité à créer des pipelines capables de traiter une multitude de types de données dans différentes technologies. Ces projets visent à développer vos compétences en combinant plusieurs outils avancés d'ingénierie des données pour créer des systèmes de traitement des données évolutifs.

Projet 7 : Nettoyer un jeu de données avec Pyspark

En utilisant un outil avancé comme PySpark, vous pouvez construire des pipelines qui tirent parti des capacités d'Apache Spark. 

Avant d'essayer de construire un projet comme celui-ci, il est important de suivre un cours d'introduction pour comprendre les principes fondamentaux de PySpark. Ces connaissances fondamentales vous permettront d'utiliser pleinement cet outil pour une extraction, une transformation et un chargement efficaces des données.

Ressources

Voici quelques ressources précieuses, y compris des projets guidés, des cours et des tutoriels, qui vous guident pas à pas :

Projets guidés :

• Nettoyage d'un ensemble d'ordres avec PySpark : Ce projet guidé vous accompagne dans le nettoyage d'un ensemble de données de commandes de commerce électronique à l'aide de Spark, vous aidant à comprendre comment extraire, transformer et charger des données de manière évolutive avec Apache Spark.

Cours :

• Introduction à PySpark : Ce cours propose une introduction approfondie à PySpark, couvrant les concepts et techniques essentiels pour travailler efficacement avec de grands ensembles de données dans Spark. C'est un point de départ idéal pour construire une base solide dans PySpark.

Tutoriels :

• Tutoriel PySpark : Premiers pas avec PySpark: Ce tutoriel présente les composants de base de PySpark, en vous guidant à travers la configuration et les opérations fondamentales afin que vous puissiez commencer en toute confiance à construire des pipelines de données avec PySpark.

Compétences développées

• Élargir son expérience avec PySpark
• Nettoyage et transformation des données pour les parties prenantes
• Acquisition de grandes quantités de données
• Approfondissement de la connaissance de Python dans les processus ETL

Projet 8 : Modélisation des données avec dbt et BigQuery

Un outil moderne, populaire et puissant pour les ingénieurs de données est dbt (Data Build Tool), qui permet aux ingénieurs de données de suivre une approche de développement de logiciels. Il offre un contrôle de version intuitif, des tests, une génération de code boilerplate, un lignage et des environnements. dbt peut être associé à BigQuery ou à d'autres entrepôts de données dans le cloud pour stocker et gérer vos ensembles de données. 

Ce projet vous permettra de créer des pipelines dans dbt, de générer des vues et de lier les données finales à BigQuery.

Ressources

Voici quelques ressources précieuses, y compris des cours et des tutoriels vidéo, qui vous guideront pas à pas :

Vidéos YouTube :

• Ingénierie des données moderne de bout en bout avec dbt : Dans cette vidéo, CodeWithYu propose une démonstration complète de la configuration et de l'utilisation de dbt avec BigQuery, couvrant les étapes de construction de pipelines de données et de génération de vues. Il s'agit d'un guide utile pour les débutants qui apprennent à combiner dbt et BigQuery dans un flux de travail d'ingénierie des données.

Cours :

• Introduction à dbt : Ce cours présente les principes fondamentaux de dbt, couvrant des concepts de base tels que les flux de travail Git, les tests et la gestion de l'environnement. Il s'agit d'un excellent point de départ pour utiliser efficacement le dbt dans les projets d'ingénierie des données.

Compétences développées

• En savoir plus sur la dbt
• En savoir plus sur BigQuery
• Comprendre comment créer des transformations basées sur SQL
• Utiliser les meilleures pratiques de l'ingénierie logicielle dans l'ingénierie des données (contrôle des versions, tests et documentation).

Projet 9 : ETL Airflow et Snowflake utilisant le stockage S3 et BI dans Tableau

Dans le cadre de ce projet, nous allons utiliser Airflow pour collecter des données à l'aide d'une API et les transférer dans Snowflake à l'aide d'un seau Amazon S3. L'objectif est de gérer l'ETL dans Airflow et le stockage analytique dans Snowflake. 

C'est un excellent projet car il se connecte à de multiples sources de données via plusieurs systèmes de stockage dans le cloud, le tout orchestré avec Airflow. Ce projet est très complet car il comporte de nombreux éléments mobiles et ressemble à une architecture de données réelle. Ce projet aborde également l'intelligence économique (BI) en ajoutant des visualisations dans Tableau.

Ressources

Voici quelques ressources précieuses, y compris des cours et des tutoriels vidéo, qui vous guideront pas à pas :

Vidéos YouTube :

• Pipeline de données avec Airflow, S3 et Snowflake : Dans cette vidéo, Seattle Data Guy montre comment utiliser Airflow pour extraire des données de l'API PredictIt, les charger dans Amazon S3, effectuer des transformations Snowflake et créer des visualisations Tableau. Ce guide complet est idéal pour comprendre l'intégration de plusieurs outils dans un pipeline de données.

Cours :

• Introduction à Apache Airflow en Python : Ce cours fournit une vue d'ensemble d'Apache Airflow, couvrant les concepts essentiels tels que les DAG, les opérateurs et les dépendances de tâches. C'est une excellente base pour comprendre comment structurer et gérer les flux de travail dans Airflow.
• Introduction à Snowflake : Ce cours présente Snowflake, une puissante solution d'entreposage de données. Il couvre la gestion du stockage des données, l'interrogation et l'optimisation. Il est parfait pour acquérir des connaissances fondamentales avant de travailler avec Snowflake dans les pipelines de données.
• Visualisation des données avec Tableau : Ce cours couvre les compétences essentielles de Tableau pour la visualisation des données, vous permettant de transformer les données en visuels perspicaces - une étape essentielle pour interpréter les résultats des pipelines de données.

Compétences développées

• Entraînez-vous à créer des DAGs dans Airflow
• Entraînez-vous à vous connecter à une API en Python
• Entraînez-vous à stocker des données dans des buckets Amazon S3
• Déplacer des données d'Amazon vers Snowflake à des fins d'analyse
• Visualisation simple des données dans Tableau
• Création d'une plateforme de données complète, de bout en bout

Projet 10 : Reddit ETL dans AWS en utilisant Airflow

Ce projet s'attaque à un pipeline de données complexe comportant plusieurs étapes et utilisant des outils de traitement de données avancés dans l'écosystème AWS. 

Commencez par configurer votre Apache Airflow pour qu'il récupère les données de Reddit et les transforme à l'aide de SQL. Ensuite, vous connecterez vos données à AWS en les plaçant dans un seau S3, où nous utiliserons AWS Glue pour effectuer un peu plus de formatage. Ensuite, vous pouvez utiliser Athena pour tester les requêtes avant de stocker les données dans Redshift pour l'entreposage de données à plus long terme et les requêtes analytiques.

Ressources

Voici quelques ressources, y compris des cours et des tutoriels vidéo, qui vous guident pas à pas :

Vidéos YouTube :

• Projet d'ingénierie du pipeline de données de Reddit : CodeWithYu fait la démonstration d'un pipeline de données Reddit complet dans cette vidéo, y compris l'extraction de données avec Airflow, les transformations avec PostgreSQL et l'intégration avec les services AWS tels que S3, Glue, Athena et Redshift. Cette présentation est un guide utile pour aborder les différentes étapes d'un pipeline de données complexe.

Cours :

• Introduction à AWS : Ce cours fournit une base solide à AWS, couvrant les concepts et les outils essentiels. La compréhension des bases des services AWS tels que S3, Glue, Athena et Redshift sera cruciale pour mener à bien ce projet.
• Introduction à Redshift : Ce cours propose une introduction complète à Amazon Redshift, en mettant l'accent sur les concepts d'entreposage de données, l'architecture Redshift et les compétences essentielles pour la gestion et l'interrogation de grands ensembles de données. Il s'agit d'une excellente ressource pour approfondir votre compréhension de Redshift au sein des pipelines AWS.

Compétences développées

• Introduire les données du site web dans Airflow
• Utiliser PostgreSQL pour transformer les données
• Connectez Airflow à AWS pour transférer les données dans des buckets S3.
• Utilisez AWS Glue pour l'ETL
• Utilisez AWS Athena pour des requêtes simples
• Transférez des données de S3 vers Amazon Redshift pour l'entreposage de données

Projet 11 : Construire un pipeline de données en temps réel avec PySpark, Kafka et Redshift

Dans ce projet, vous créerez un pipeline de données robuste et en temps réel en utilisant PySpark, Apache Kafka et Amazon Redshift pour gérer des volumes importants d'ingestion, de traitement et de stockage de données. 

Le pipeline capturera des données de diverses sources en temps réel, les traitera et les transformera à l'aide de PySpark, et chargera les données transformées dans Redshift pour une analyse plus approfondie. En outre, vous mettrez en place un système de surveillance et d'alerte pour garantir l'exactitude des données et la fiabilité du pipeline.

Ce projet est une excellente occasion d'acquérir des compétences fondamentales en matière de traitement des données en temps réel et de manipulation des technologies big data, telles que Kafka pour le streaming et Redshift pour l'entreposage de données dans le cloud.

Ressources

Voici quelques ressources, y compris des cours et des tutoriels vidéo, qui vous guident pas à pas :

Vidéos YouTube :

• Construire un pipeline de données en temps réel avec PySpark, Kafka et Redshift : Cette vidéo de Darshir Parmar vous guide dans la construction d'un pipeline de données en temps réel complet avec PySpark, Kafka et Redshift. Il comprend des étapes d'ingestion, de transformation et de chargement des données. La vidéo aborde également les techniques de surveillance et d'alerte pour garantir la performance du pipeline.

Cours :

• Introduction à Apache Kafka : Ce cours couvre les bases d'Apache Kafka, un composant crucial pour le streaming de données en temps réel dans ce projet. Il donne un aperçu de l'architecture de Kafka et de sa mise en œuvre dans les pipelines de données.
• Concepts de diffusion en continu : Ce cours présente les concepts fondamentaux du flux de données, y compris le traitement en temps réel et les architectures basées sur les événements. Il s'agit d'une ressource idéale pour acquérir des connaissances de base avant de créer des pipelines en temps réel.

Tableau récapitulatif des projets d'ingénierie des données

Voici un résumé des projets d'ingénierie des données ci-dessus pour vous donner une référence rapide aux différents projets :

Conclusion

Cet article présente d'excellents projets pour vous aider à mettre en pratique vos compétences en matière d'ingénierie des données. 

Concentrez-vous sur la compréhension des concepts fondamentaux qui sous-tendent le fonctionnement de chaque outil ; cela vous permettra d'utiliser ces projets dans votre recherche d'emploi et de les expliquer avec succès. Veillez à revoir les concepts qui vous semblent difficiles.

Outre la constitution d'un portefeuille de projets, l'obtention d'une certification en ingénierie des données peut constituer un ajout précieux à votre CV, car elle démontre votre engagement à suivre des cours pertinents !