Programma
Ingegnere dei dati professionale in Python
40 h
Il data engineering supporta il movimento e la trasformazione dei dati. Poiché le aziende si affidano a enormi quantità di dati per ottenere insight e promuovere l’innovazione, la domanda di data engineer continua a crescere.
Per i professionisti dei dati, cimentarsi in progetti di data engineering offre una grande quantità di opportunità. Le sfide pratiche affinano le competenze tecniche e ti permettono di creare un portfolio concreto per mostrare conoscenze ed esperienza.
In questo articolo ho selezionato una serie di progetti di data engineering pensati per aiutarti a far progredire le tue competenze e affrontare con sicurezza le sfide di dati del mondo reale!
Perché lavorare su progetti di Data Engineering?
Costruire una solida comprensione del data engineering attraverso teoria e pratica è importante. Se stai leggendo questo articolo probabilmente lo sai già, ma ecco tre motivi specifici per immergerti in questi progetti:
Costruire competenze tecniche
I progetti di data engineering offrono esperienza pratica con tecnologie e metodologie. Svilupperai competenze in linguaggi di programmazione, gestione di database, elaborazione big data e cloud computing. Queste competenze tecniche sono fondamentali per i ruoli di data engineering e sono altamente trasferibili in tutto il settore tech.
Sviluppo del portfolio
Creare un portfolio di progetti di data engineering dimostra le tue capacità pratiche ai potenziali datori di lavoro. Mostrare implementazioni di pipeline di dati, design di data warehouse e soluzioni di ottimizzazione fornisce prove tangibili delle tue capacità.
Un portfolio forte ti distingue nel mercato del lavoro e integra il tuo CV con risultati concreti.
Imparare strumenti e tecnologie
Il campo del data engineering impiega una vasta gamma di strumenti e tecnologie. Lavorare su progetti ti espone a framework per l’elaborazione dati, strumenti di gestione dei workflow e piattaforme di visualizzazione.
Questa esperienza pratica ti mantiene aggiornato con le tendenze del settore e migliora l’adattabilità in un panorama tecnologico in evoluzione.
Progetti di Data Engineering per Principianti
Questi progetti mirano a introdurre i principali strumenti usati dai data engineer. Inizia qui se sei alle prime armi con il data engineering o se hai bisogno di un ripasso.
Progetto 1: Pipeline ETL con open data (da CSV a Parquet a BigQuery)
Questo progetto prevede la costruzione di una pipeline ETL utilizzando un dataset pubblico, come dati meteo o di trasporto. Estrarrai i dati da un file CSV grezzo, li pulirai e trasformerai con Python e caricherai i dati trasformati in Google BigQuery.
Per rendere questo progetto davvero moderno, prova a usare Polars per le trasformazioni al posto della tradizionale libreria Pandas. Polars è significativamente più veloce ed è sempre più apprezzato nella comunità del data engineering. Inoltre, prima di caricare i dati nel cloud, esercitati a convertirli in formato Parquet. Parquet è un formato di archiviazione colonnare molto più efficiente del CSV ed è lo standard per l’archiviazione dei big data.
Questo progetto è eccellente per i principianti perché introduce i concetti ETL di base — estrazione, trasformazione e caricamento — offrendo al contempo esposizione a strumenti cloud come BigQuery e a formati di file fondamentali.
Imparerai anche a interagire con i data warehouse nel cloud, una competenza chiave nel data engineering moderno, usando strumenti semplici come Python e le API di BigQuery. Per un’introduzione, consulta la guida per principianti a BigQuery.
Per quanto riguarda i dati, puoi selezionare un dataset disponibile da Kaggle o data.gov.
Risorse
Ecco alcune risorse, inclusi repository GitHub e tutorial, che offrono una guida passo passo:
Video YouTube e tutorial:
- Tutorial su Polars: Il nostro tutorial confronta le librerie Pandas e Polars, aiutandoti a capire perché i data engineer stanno passando a Polars per i dataset di grandi dimensioni.
- Pipeline ETL batch con Cloud Storage, Dataflow e BigQuery: Questo video mostra un caso d’uso completo di una pipeline ETL batch distribuita su Google Cloud, illustrando le fasi di estrazione, trasformazione e caricamento in BigQuery.
Repository GitHub:
- End-to-End Data Pipeline: Questo repository dimostra una pipeline completamente automatizzata che estrae dati da file CSV, li trasforma con Python e dbt e li carica in Google BigQuery.
- ETL Pipeline con Airflow e BigQuery: Questo progetto mostra una pipeline ETL orchestrata con Apache Airflow che automatizza l’estrazione dei dati da file CSV, la trasformazione con Python e il caricamento in BigQuery.
Corsi:
- ETL ed ELT in Python: Approfondisci i processi ETL in Python, coprendo concetti fondamentali e implementazioni pratiche per costruire pipeline di dati.
- Capire l’architettura dati moderna: Questo corso offre una panoramica completa dell’architettura dati moderna, con focus sulle best practice per spostare e strutturare i dati in sistemi cloud come BigQuery.
Competenze sviluppate
- Estrazione di dati da CSV con Python.
- Trasformazione e pulizia dei dati con Polars o Pandas.
- Lavorare con formati di file colonnari come Parquet.
- Caricare dati in BigQuery con Python e SQL.
Progetto 2: Pipeline di dati meteo con Python e PostgreSQL
Questo progetto introduce gli aspiranti data engineer al processo fondamentale di costruzione di una pipeline di dati, concentrandosi su tre aspetti chiave: raccolta, pulizia e archiviazione dei dati.
Con Python, recupererai condizioni meteo e previsioni da Open-Meteo, un’API completamente gratuita che non richiede chiave. Una volta raccolti i dati meteo, elaborerai il JSON grezzo, che può includere la conversione di unità di temperatura, la gestione dei valori mancanti o la standardizzazione dei nomi delle località. Infine, archivierai i dati puliti in un database PostgreSQL.
Tocco moderno (consigliato): invece di installare PostgreSQL direttamente sul tuo computer, prova a eseguirlo in un container Docker. Mantiene il tuo computer pulito e dimostra ai datori di lavoro che conosci la containerizzazione (una competenza obbligatoria per il data engineering moderno).
Risorse
Ecco alcune risorse utili per aiutarti con questo stack specifico:
- Documentazione:
- Open-Meteo Docs: La documentazione è eccellente e include un builder di URL, così puoi vedere la struttura dei dati prima di scrivere qualsiasi codice.
Repository GitHub:
- ETL di meteo e qualità dell’aria: Questo repository dimostra una pipeline ETL che estrae dati meteo e di qualità dell’aria da API pubbliche, li trasforma in un formato pulito e analizzabile e li carica in un database PostgreSQL.
- Progetto di integrazione dati meteo: Una pipeline ETL end-to-end che estrae dati meteo, li trasforma e li carica in un database PostgreSQL.
Corsi:
- Creare database PostgreSQL: Questo corso offre una guida completa a PostgreSQL, coprendo le competenze essenziali per creare, gestire e ottimizzare database — un passaggio cruciale nella pipeline di dati meteo.
- Data Engineer in Python: Questo skill track copre le basi del data engineering, tra cui raccolta, trasformazione e archiviazione dei dati, fornendo un ottimo punto di partenza per costruire pipeline in Python.
Competenze sviluppate
- Uso di Python per scrivere applicazioni di data pipeline.
- Raccolta di dati da fonti esterne (API).
- Basi di Docker (avvio di un container database).
- Configurazione di database e scrittura di SQL per archiviare i dati.
Progetto 3: Analisi del trasporto a Londra
Questo progetto è un ottimo punto di partenza per aspiranti data engineer. Ti introduce al lavoro con dati reali provenienti da una grande rete di trasporto pubblico che gestisce oltre 1,5 milioni di viaggi al giorno.
Il punto di forza del progetto è l’uso di soluzioni di data warehouse standard di settore come Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery o Databricks. Queste piattaforme sono cruciali nel data engineering moderno e ti consentono di elaborare e analizzare in modo efficiente grandi dataset.
Analizzando tendenze di trasporto, modalità più utilizzate e pattern d’uso, imparerai a estrarre insight significativi da grandi dataset — una competenza centrale nel data engineering.
Risorse
Ecco alcune risorse, inclusi progetti guidati e corsi, che offrono una guida passo passo:
Progetti guidati:
- Esplorare la rete di trasporti di Londra: Questo progetto guidato ti insegna ad analizzare i dati del trasporto pubblico di Londra, aiutandoti a esplorare tendenze, percorsi popolari e pattern d’uso. Acquisirai esperienza nell’analisi di dati su larga scala utilizzando dati reali da una grande rete di trasporto pubblico.
Corsi:
- Concetti di Data Warehousing: Questo corso copre i principi essenziali del data warehousing, incluse architetture e casi d’uso per piattaforme come Snowflake, Redshift e BigQuery. È un’ottima base per implementare soluzioni di archiviazione ed elaborazione dati su larga scala.
Competenze sviluppate
- Capire il contesto delle query grazie a una migliore comprensione dei dati.
- Lavorare con grandi dataset.
- Comprendere i concetti di big data.
- Lavorare con data warehouse e strumenti big data come Snowflake, Redshift, BigQuery o Databricks.
Progetti di Data Engineering Intermedi
Questi progetti puntano su competenze come migliorare come programmatore e integrare diverse piattaforme dati. Queste abilità tecniche sono essenziali per contribuire a uno stack tecnologico esistente e lavorare all’interno di un team più ampio.
Progetto 4: Eseguire una code review
Questo progetto riguarda la revisione del codice di un altro data engineer. Anche se può essere meno pratico con la tecnologia rispetto ad altri progetti, saper rivedere il codice altrui è una parte importante della crescita come data engineer.
Leggere e rivedere il codice è una competenza importante tanto quanto scriverlo. Dopo aver compreso i concetti e le pratiche fondamentali del data engineering, puoi applicarli alla revisione del codice altrui per assicurarti che segua le best practice e riduca potenziali bug.
Risorse
Ecco alcune risorse utili, tra cui progetti e articoli, che offrono una guida passo passo:
Progetti guidati:
- Eseguire una Code Review: Questo progetto guidato offre esperienza pratica nella code review, simulando il processo come se fossi un professionista senior dei dati. È un ottimo modo per esercitarsi a identificare potenziali bug e garantire il rispetto delle best practice.
Articoli:
- Come fare una code review: Questa risorsa fornisce raccomandazioni su come condurre efficacemente le code review, basate su un’ampia esperienza, e copre vari aspetti del processo.
Competenze sviluppate
- Lettura e valutazione del codice scritto da altri data engineer
- Individuazione di bug ed errori logici durante la revisione del codice
- Fornire feedback sul codice in modo chiaro e utile
Progetto 5: Costruire una pipeline dati retail
In questo progetto costruirai una pipeline ETL completa con i dati retail di Walmart. Recupererai dati da varie fonti, inclusi database SQL e file Parquet, applicherai tecniche di trasformazione per preparare e pulire i dati e infine li caricherai in un formato facilmente accessibile.
Questo progetto è eccellente per costruire conoscenze di data engineering di base ma avanzate, perché copre competenze essenziali come l’estrazione di dati da più formati, la trasformazione per analisi significative e il caricamento per un’archiviazione e un accesso efficienti. Aiuta a rafforzare concetti come la gestione di fonti dati eterogenee, l’ottimizzazione dei flussi e il mantenimento di pipeline scalabili.
Risorse
Ecco alcune risorse utili, inclusi progetti guidati e corsi, che offrono una guida passo passo:
Progetti guidati:
- Costruire una pipeline dati retail: Questo progetto guidato ti accompagna nella costruzione di una pipeline dati retail utilizzando i dati di Walmart. Imparerai a recuperare dati da database SQL e file Parquet, trasformarli per l’analisi e caricarli in un formato accessibile.
Corsi:
- Progettazione di database: Una solida comprensione del design dei database è essenziale quando si lavora su pipeline di dati. Questo corso copre le basi della progettazione e strutturazione dei database, utile per gestire fonti diverse e ottimizzare l’archiviazione.
Competenze sviluppate
- Progettare pipeline di dati per casi d’uso reali.
- Estrarre dati da più fonti e in formati diversi.
- Pulire e trasformare dati di formati differenti per migliorarne coerenza e qualità.
- Caricare questi dati in un formato facilmente accessibile.
Progetto 6: Fattori che influenzano il rendimento degli studenti con SQL
In questo progetto analizzerai un database completo incentrato su vari fattori che influiscono sul successo degli studenti, come abitudini di studio, pattern di sonno e coinvolgimento dei genitori. Scrivendo query SQL, indagherai le relazioni tra questi fattori e i punteggi degli esami, esplorando domande come l’effetto delle attività extracurriculari e del sonno sul rendimento accademico.
Questo progetto sviluppa competenze di data engineering migliorando la tua capacità di manipolare e interrogare efficacemente i database.
Svilupperai competenze in analisi dei dati, interpretazione e derivazione di insight da dataset complessi, essenziali per prendere decisioni data-driven in ambito educativo e oltre.
Risorse
Ecco alcune risorse, inclusi progetti guidati e corsi, che offrono una guida passo passo:
Progetti guidati:
- Fattori che alimentano il rendimento degli studenti: Questo progetto guidato ti permette di esplorare l’influenza di vari fattori sul successo degli studenti analizzando un database completo. Userai SQL per indagare le relazioni tra abitudini di studio, pattern di sonno e rendimento accademico, acquisendo esperienza nell’analisi educativa data-driven.
Corsi:
- Manipolazione dei dati in SQL: Una solida base nella manipolazione dei dati con SQL è fondamentale per questo progetto. Il corso copre tecniche SQL per estrarre, trasformare e analizzare dati in database relazionali, fornendoti le competenze per gestire dataset complessi.
Competenze sviluppate
- Scrivere e ottimizzare query SQL per recuperare e manipolare efficacemente i dati.
- Analizzare dataset complessi per identificare trend e relazioni.
- Formulare ipotesi e interpretare i risultati basandosi sui dati.
Progetto 7: Analitiche locali ad alte prestazioni con DuckDB
Mentre il progetto precedente era incentrato sulla scrittura di query, questo progetto si focalizza su prestazioni e architettura. Userai DuckDB, un moderno database “in-process”, per analizzare un dataset che sarebbe troppo lento o pesante per strumenti standard come Excel o Pandas.
Prenderai un grande dataset pubblico (come il NYC Taxi Trip Data o i dati Citibike), lo convertirai nel formato Parquet, standard del settore, ed eseguirai query di aggregazione complesse. Imparerai come l’“archiviazione colonnare” ti consenta di interrogare milioni di righe in una frazione di secondo sul tuo laptop, senza dover installare un server.
Questo progetto colpisce i datori di lavoro perché dimostra che stai al passo con le ultime tendenze del “Modern Data Stack”.
Risorse
Ecco risorse per aiutarti a costruire questo progetto ad alte prestazioni:
- Fonti dati:
- NYC Taxi & Limousine Commission: Usa i “Yellow Taxi Trip Records” per un dataset reale, robusto e perfetto per testare la velocità.
- Documentazione:
- DuckDB “SQL on Parquet”: leggi la guida ufficiale su come interrogare direttamente i file Parquet. Questa è la competenza centrale del progetto.
Competenze sviluppate
- Comprendere l’archiviazione colonnare (Parquet) vs. archiviazione per righe (CSV).
- Usare DuckDB per SQL senza server e ad alta velocità.
- Benchmarking delle prestazioni delle query.
- Lavorare con dataset “più grandi della memoria” su una macchina locale.
Progetti di Data Engineering Avanzati
Un tratto distintivo di un data engineer avanzato è la capacità di creare pipeline in grado di gestire molti tipi di dati in tecnologie diverse. Questi progetti puntano ad ampliare il tuo set di competenze combinando più strumenti avanzati di data engineering per creare sistemi di elaborazione dati scalabili.
Progetto 8: Pulizia di un dataset con Pyspark
Usando uno strumento avanzato come PySpark, puoi costruire pipeline che sfruttano le capacità di Apache Spark.
Prima di provare a costruire un progetto come questo, è importante completare un corso introduttivo per comprendere i fondamenti di PySpark. Questa base ti permetterà di sfruttare appieno lo strumento per un’estrazione, trasformazione e caricamento efficaci.
Risorse
Ecco alcune risorse utili, tra cui progetti guidati, corsi e tutorial, che offrono una guida passo passo:
Progetti guidati:
- Pulire un dataset di ordini con PySpark: Questo progetto guidato ti accompagna nella pulizia di un dataset di ordini e-commerce con PySpark, aiutandoti a capire come estrarre, trasformare e caricare dati in modo scalabile con Apache Spark.
Corsi:
- Introduzione a PySpark: Questo corso offre un’introduzione approfondita a PySpark, coprendo concetti e tecniche essenziali per lavorare efficacemente con grandi dataset in Spark. È un punto di partenza ideale per costruire una solida base in PySpark.
Tutorial:
- Tutorial PySpark: iniziare con PySpark: Questo tutorial introduce i componenti principali di PySpark, guidandoti nel setup e nelle operazioni fondamentali affinché tu possa iniziare con sicurezza a costruire pipeline dati con PySpark.
Competenze sviluppate
- Ampliare l’esperienza con PySpark
- Pulire e trasformare i dati per gli stakeholder
- Ingerire grandi batch di dati
- Approfondire la conoscenza di Python nei processi ETL
Progetto 9: Data modeling con dbt e BigQuery
Uno strumento moderno, popolare e potente per i data engineer è dbt (Data Build Tool), che consente ai data engineer di seguire un approccio di sviluppo software. Offre controllo di versione intuitivo, testing, generazione di boilerplate, lineage e ambienti. dbt può essere combinato con BigQuery o altri data warehouse cloud per archiviare e gestire i tuoi dataset.
Questo progetto ti permetterà di creare pipeline in dbt, generare viste e collegare i dati finali a BigQuery.
Risorse
Ecco alcune risorse utili, tra cui corsi e video tutorial, che offrono una guida passo passo:
Video YouTube:
- Data Engineering moderno end-to-end con dbt: In questo video, CodeWithYu offre una panoramica completa della configurazione e dell’uso di dbt con BigQuery, coprendo i passaggi per costruire pipeline dati e generare viste. È una guida utile per principianti che imparano a combinare dbt e BigQuery nel workflow di data engineering.
Corsi:
- Introduzione a dbt: Questo corso introduce i fondamenti di dbt, coprendo concetti di base come workflow Git, testing e gestione degli ambienti. È un ottimo punto di partenza per usare dbt in modo efficace nei progetti di data engineering.
Competenze sviluppate
- Conoscere dbt
- Conoscere BigQuery
- Capire come creare trasformazioni basate su SQL
- Usare le best practice di ingegneria del software nel data engineering (versionamento, test e documentazione)
Progetto 10: ETL con Airflow e Snowflake usando storage S3 e BI in Tableau
Con questo progetto vedremo come usare Airflow per recuperare dati tramite un’API e trasferirli in Snowflake utilizzando un bucket Amazon S3. L’obiettivo è gestire l’ETL in Airflow e l’archiviazione analitica in Snowflake.
È un progetto eccellente perché si collega a più fonti dati attraverso diversi sistemi di storage cloud, il tutto orchestrato con Airflow. È molto completo perché ha molte componenti e somiglia a un’architettura dati reale. Il progetto tocca anche la business intelligence (BI) aggiungendo visualizzazioni in Tableau.
Risorse
Ecco alcune risorse utili, tra cui corsi e video tutorial, che offrono una guida passo passo:
Video YouTube:
- Pipeline dati con Airflow, S3 e Snowflake: In questo video, Seattle Data Guy mostra come usare Airflow per estrarre dati dalla PredictIt API, caricarli su Amazon S3, eseguire trasformazioni in Snowflake e creare visualizzazioni in Tableau. Questa guida end-to-end è ideale per capire l’integrazione di più strumenti in una pipeline dati.
Corsi:
- Introduzione ad Apache Airflow in Python: Questo corso offre una panoramica di Apache Airflow, coprendo concetti essenziali come DAG, operatori e dipendenze tra task. È un’ottima base per capire come strutturare e gestire i workflow in Airflow.
- Introduzione a Snowflake: Questo corso introduce Snowflake, una potente soluzione di data warehousing. Copre gestione dell’archiviazione dati, interrogazione e ottimizzazione. È perfetto per acquisire conoscenze di base prima di usare Snowflake nelle pipeline.
- Data Visualization in Tableau: Questo corso copre le competenze essenziali di Tableau per la visualizzazione dei dati, permettendoti di trasformare i dati in visual intuibili — un passaggio chiave per interpretare gli output della pipeline.
Competenze sviluppate
- Esercitarsi a creare DAG in Airflow
- Esercitarsi a collegarsi a un’API in Python
- Esercitarsi a memorizzare dati in bucket Amazon S3
- Spostare dati da Amazon a Snowflake per l’analisi
- Visualizzazione semplice dei dati in Tableau
- Creare una piattaforma dati completa end-to-end
Progetto 11: ETL di Hacker News su AWS con Airflow
Questo progetto affronta una pipeline dati complessa con più passaggi, utilizzando strumenti avanzati di elaborazione dati nell’ecosistema AWS.
Invece di gestire API di social media con restrizioni, userai la Hacker News API, completamente gratuita e aperta. Configurerai Apache Airflow per estrarre le storie principali e i commenti, trasformare i dati per appiattire le strutture JSON annidate e caricarli nel cloud.
L’architettura segue un modello standard di “Modern Data Stack”:
- Extract: Airflow attiva uno script Python per recuperare i dati dalla Hacker News API.
- Load: I dati JSON grezzi vengono riversati in un Amazon S3 bucket (il tuo “Data Lake”).
- Transform: Userai AWS Glue per scansionare i dati e creare uno schema.
- Analyze: Infine userai Amazon Athena per eseguire query SQL direttamente sui dati in S3 (analisi serverless) o caricarli in Amazon Redshift per il warehousing.
Risorse
Ecco alcune risorse, tra cui corsi e video tutorial, che offrono una guida passo passo:
Documentazione:
- Hacker News API: La documentazione ufficiale è semplice ed è ospitata su GitHub. Ti insegna come attraversare gli “Item ID” per trovare storie e commenti.
Repository GitHub:
- News Data Pipeline con Airflow & AWS: Cerca repository che mostrano pipeline “Airflow to S3”. Puoi adattarli facilmente cambiando semplicemente l’endpoint API da “NewsAPI” a “Hacker News”.
- dlt (Data Load Tool) Hacker News Demo: Il team di
dltHubha un ottimo post e repo specificamente su come portare i dati di Hacker News nei data warehouse. È una valida alternativa di riferimento moderna.
Corsi e tutorial:
- Introduzione ad AWS: Questo corso fornisce una solida base su AWS, coprendo concetti e strumenti essenziali. Comprendere le basi di servizi AWS come S3, Glue, Athena e Redshift sarà cruciale per implementare con successo questo progetto.
- AWS Glue & Athena: Cerca tutorial specifici su “scansionare dati JSON in S3 con Glue” per capire come trasformare i file grezzi in tabelle interrogabili.
Competenze sviluppate
- Orchestrazione: creare DAG complessi in Airflow per gestire le dipendenze.
- Interazione con API: recupero ricorsivo di dati annidati (commenti all’interno delle storie) da un’API pubblica.
- Data Lake: Archiviazione di dati grezzi partizionati in Amazon S3.
- SQL serverless: Utilizzo di AWS Glue per catalogare i dati e AWS Athena per interrogarli senza un server di database.
- Infrastruttura: Gestione dei permessi AWS (IAM) per consentire ad Airflow di comunicare con S3.
Progetto 12: Costruire una pipeline dati in tempo reale con PySpark, Kafka e Redshift
In questo progetto creerai una pipeline dati robusta, in tempo reale, utilizzando PySpark, Apache Kafka e Amazon Redshift per gestire alti volumi di ingestione, elaborazione e archiviazione dei dati.
La pipeline catturerà dati da varie fonti in tempo reale, li elaborerà e trasformerà con PySpark e caricherà i dati trasformati in Redshift per ulteriori analisi. Inoltre, implementerai monitoraggio e alerting per garantire accuratezza dei dati e affidabilità della pipeline.
Questo progetto è un’ottima opportunità per costruire competenze fondamentali nell’elaborazione dati in tempo reale e nella gestione di tecnologie big data, come Kafka per lo streaming e Redshift per il data warehousing nel cloud.
Risorse
Ecco alcune risorse, tra cui corsi e video tutorial, che offrono una guida passo passo:
Video YouTube:
- Costruire una pipeline dati in tempo reale con PySpark, Kafka e Redshift: Questo video di Darshir Parmar ti guida nella costruzione di una pipeline dati in tempo reale completa con PySpark, Kafka e Redshift. Include i passaggi per ingestione, trasformazione e caricamento dei dati. Il video copre anche tecniche di monitoraggio e alerting per garantire le prestazioni della pipeline.
Corsi:
- Introduzione ad Apache Kafka: Questo corso copre le basi di Apache Kafka, un componente cruciale per lo streaming di dati in tempo reale in questo progetto. Fornisce una panoramica dell’architettura di Kafka e di come implementarlo nelle pipeline.
- Concetti di streaming: Questo corso introduce i concetti fondamentali dello streaming dei dati, tra cui elaborazione in tempo reale e architetture event-driven. È una risorsa ideale per acquisire conoscenze di base prima di costruire pipeline in tempo reale.
Tabella riepilogativa dei progetti di Data Engineering
Ecco un riepilogo dei progetti di data engineering descritti sopra per offrirti un rapido riferimento ai diversi progetti:
| Nome del progetto | Livello | Competenze sviluppate | Strumenti & tecnologie |
|---|---|---|---|
| 1. Pipeline ETL con Open Data | Principiante | Estrazione, pulizia e caricamento dati; lavoro con formati colonnari; data warehousing nel cloud. | Python, Polars (o Pandas), Google BigQuery, Parquet, CSV |
| 2. Pipeline di dati meteo | Principiante | Raccolta dati via API; pulizia dati; basi di containerizzazione; archiviazione SQL. | Python, Open-Meteo API, PostgreSQL, Docker, SQL |
| 3. Analisi del trasporto a Londra | Principiante | Analisi dati su larga scala; concetti di big data; comprensione del contesto delle query. | Snowflake, Amazon Redshift, BigQuery o Databricks |
| 4. Eseguire una code review | Intermedio | Valutazione del codice; rilevamento bug; identificazione di errori logici; feedback tra pari. | Strumenti di code review (generici), Git |
| 5. Costruire una pipeline dati retail | Intermedio | Design di pipeline; estrazione da più fonti; coerenza dei dati; ottimizzazione. | SQL, Parquet, Python, strumenti per database |
| 6. Fattori che influenzano il rendimento degli studenti | Intermedio | Query SQL complesse; identificazione dei trend; test di ipotesi; interpretazione dei dati. | SQL (database relazionali) |
| 7. Analitiche locali ad alte prestazioni | Intermedio | Archiviazione colonnare vs. per righe; SQL senza server; benchmarking; big data in locale. | DuckDB, Parquet, dati NYC Taxi/Citibike |
| 8. Pulizia di un dataset con Pyspark | Avanzato | Computazione distribuita; ingestione di dati su larga scala; ETL con Spark. | PySpark, Apache Spark, Python |
| 9. Data Modeling con dbt | Avanzato | Data modeling; best practice di ingegneria del software (CI/CD, test); trasformazioni SQL. | dbt (Data Build Tool), Google BigQuery, Git |
| 10. ETL con Airflow & Snowflake | Avanzato | Creazione di DAG; connessione API; integrazione di storage cloud; Business Intelligence (BI). | Apache Airflow, Amazon S3, Snowflake, Tableau, Python |
| 11. ETL di Hacker News su AWS | Avanzato | Orchestrazione; gestione di JSON annidati; Data Lake; SQL serverless; gestione dell’infrastruttura. | Apache Airflow, AWS S3, AWS Glue, AWS Athena, AWS Redshift |
| 12. Pipeline dati in tempo reale | Avanzato | Streaming di dati in tempo reale; ingestione ad alto volume; monitoraggio & alerting; architettura event-driven. | PySpark, Apache Kafka, Amazon Redshift |
Conclusione
Questo articolo ha presentato ottimi progetti per aiutarti a esercitare le tue competenze di data engineering.
Concentrati sul comprendere i concetti fondamentali su come funziona ciascuno strumento; questo ti permetterà di usare questi progetti nella ricerca di lavoro e di spiegarli con successo. Assicurati di rivedere i concetti che trovi più impegnativi.
Oltre a costruire un portfolio di progetti, ti consiglio di seguire il Professional Data Engineer in Python track e lavorare per ottenere una certificazione in data engineering. Può essere un’aggiunta preziosa al tuo CV, perché dimostra l’impegno nel completare corsi pertinenti.
FAQ
Di quali competenze ho bisogno per iniziare a lavorare su progetti di data engineering?
Per i progetti a livello principiante, sono utili conoscenze di base di programmazione in Python o SQL e una comprensione delle basi dei dati (come pulizia e trasformazione). I progetti intermedi e avanzati spesso richiedono la conoscenza di strumenti specifici, come Apache Airflow, Kafka o data warehouse cloud come BigQuery o Redshift.
In che modo i progetti di data engineering aiutano a costruire il mio portfolio?
Completare progetti di data engineering ti permette di mostrare la tua capacità di lavorare con dati su larga scala, costruire pipeline robuste e gestire database. I progetti che coprono workflow end-to-end (dall’ingestione all’analisi) dimostrano competenze pratiche ai potenziali datori di lavoro e sono molto preziosi per un portfolio.
Strumenti cloud come AWS e Google BigQuery sono necessari per i progetti di data engineering?
Pur non essendo strettamente necessari, gli strumenti cloud sono molto rilevanti per il data engineering moderno. Molte aziende si affidano a piattaforme cloud per scalabilità e accessibilità, quindi imparare strumenti come AWS, Google BigQuery e Snowflake può darti un vantaggio e allineare le tue competenze alle esigenze del settore.
Come scelgo il progetto di data engineering giusto per il mio livello di competenze?
Inizia valutando la tua conoscenza e confidenza con gli strumenti principali. Per i principianti, progetti come la pulizia dei dati o la costruzione di una semplice pipeline ETL in Python sono ottimi. I progetti intermedi possono coinvolgere database e query più complesse, mentre quelli avanzati spesso integrano più strumenti (ad es., PySpark, Kafka, Redshift) per l’elaborazione in tempo reale o su larga scala.
Sono una data scientist con esperienza in analisi spaziale, machine learning e pipeline dei dati. Ho lavorato con GCP, Hadoop, Hive, Snowflake, Airflow e altri processi di data science/engineering.
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