Leerpad
Professionele data-engineer in Python
40 Hr
Data engineering ondersteunt de verplaatsing en transformatie van data. Nu bedrijven vertrouwen op enorme hoeveelheden data voor inzichten en innovatie, blijft de vraag naar data-engineers groeien.
Voor dataprofessionals biedt duiken in data-engineeringprojecten een schat aan kansen. Hands-on uitdagingen scherpen je technische skills en leveren een tastbaar portfolio op om je kennis en ervaring te laten zien.
In dit artikel heb ik een selectie data-engineeringprojecten samengesteld die je helpen je vaardigheden te verdiepen en met vertrouwen echte data-uitdagingen aan te pakken!
Waarom werken aan data-engineeringprojecten?
Een stevige basis in data engineering opbouwen met theorie én praktijk is belangrijk. Als je dit artikel leest, weet je dat waarschijnlijk al, maar hier zijn drie concrete redenen om met deze projecten aan de slag te gaan:
Technische skills opbouwen
Data-engineeringprojecten bieden hands-on ervaring met technologieën en methodologieën. Je ontwikkelt vaardigheid in programmeertalen, databasemanagement, big data-verwerking en cloud computing. Deze technische skills zijn essentieel voor data-engineeringrollen en breed inzetbaar in de techsector.
Portfolio-opbouw
Een portfolio met data-engineeringprojecten laat je praktische kunnen zien aan potentiële werkgevers. Door implementaties van datapijplijnen, warehousedesigns en optimalisatieoplossingen te tonen, lever je tastbaar bewijs van je capaciteiten.
Een sterk portfolio laat je opvallen op de arbeidsmarkt en vult je cv aan met concrete resultaten.
Tools en technologieën leren
Het data-engineeringveld benut een breed scala aan tools en technologieën. Werken aan projecten brengt je in aanraking met dataverwerkingsframeworks, tools voor workflowbeheer en visualisatieplatforms.
Deze praktijkervaring houdt je bij met trends in de sector en vergroot je aanpassingsvermogen in een voortdurend veranderend technologisch landschap.
Data-engineeringprojecten voor beginners
Deze projecten introduceren de belangrijkste tools die data-engineers gebruiken. Begin hier als je nieuw bent in data engineering of een opfrisser nodig hebt.
Project 1: ETL-pijplijn met open data (CSV naar Parquet naar BigQuery)
Dit project houdt in dat je een ETL-pijplijn bouwt met een publiek beschikbaar dataset, zoals weer- of vervoersdata. Je extraheert de data uit een ruwe CSV-file, maakt deze schoon en transformeert hem met Python, en laadt de getransformeerde data in Google BigQuery.
Wil je dit project echt modern maken, gebruik dan Polars voor je transformaties in plaats van de traditionele Pandas-bibliotheek. Polars is aanzienlijk sneller en groeit uit tot een favoriet in de data-engineeringcommunity. Oefen daarnaast, vóór je de data naar de cloud laadt, met het converteren naar Parquet-formaat. Parquet is een kolomgeoriënteerd opslagformaat dat veel efficiënter is dan CSV en de standaard is voor big data-opslag.
Dit project is uitstekend voor beginners omdat het kern-ETL-concepten introduceert—data-extractie, transformatie en laden—en je tegelijk laat kennismaken met cloudtools zoals BigQuery en kritieke bestandsformaten.
Je leert ook hoe je werkt met cloud data warehouses, een kernskill in moderne data engineering, met eenvoudige tools zoals Python en de BigQuery API. Bekijk ter introductie de beginnersgids voor BigQuery.
Wat betreft de data kun je een beschikbare dataset kiezen van Kaggle of data.gov.
Bronnen
Hier zijn enkele bronnen, waaronder GitHub-repo’s en tutorials, met stapsgewijze begeleiding:
YouTube-video’s en tutorials:
- Polars-tutorial: Onze tutorial vergelijkt de Pandas- en Polars-bibliotheken en helpt je begrijpen waarom data-engineers overstappen op Polars voor grote datasets.
- ETL Batch Pipeline met Cloud Storage, Dataflow en BigQuery: Deze video laat een complete usecase zien van een ETL-batchpijplijn op Google Cloud, met de stappen voor extractie, transformatie en laden in BigQuery.
GitHub-repositories:
- End-to-End Data Pipeline: Deze repo demonstreert een volledig geautomatiseerde pijplijn die data uit CSV-bestanden extraheert, met Python en dbt transformeert en in Google BigQuery laadt.
- ETL-pijplijn met Airflow en BigQuery: Dit project laat een ETL-pijplijn zien die wordt georkestreerd met Apache Airflow en de extractie uit CSV-files, transformaties met Python en laden in BigQuery automatiseert.
Cursussen:
- ETL en ELT in Python: Leer meer over ETL-processen in Python, met basisconcepten en praktische implementaties om datapijplijnen te bouwen.
- Inzicht in moderne data-architectuur: Deze cursus biedt een uitgebreid overzicht van moderne data-architectuur, met focus op best practices voor het verplaatsen en structureren van data in cloudsystemen zoals BigQuery.
Ontwikkelde skills
- Data uit CSV extraheren met Python.
- Data transformeren en opschonen met Polars of Pandas.
- Werken met kolomgeoriënteerde bestandsformaten zoals Parquet.
- Data in BigQuery laden met Python en SQL.
Project 2: Weerdata-pijplijn met Python en PostgreSQL
Dit project introduceert beginnende data-engineers in het fundament van het bouwen van een datapijplijn, met focus op drie kernaspecten: dataverzameling, opschoning en opslag.
Met Python haal je weersomstandigheden en voorspellingen op van Open-Meteo, een volledig gratis API waarvoor geen API-sleutel nodig is. Nadat de weerdata is verzameld, verwerk je de ruwe JSON, wat kan inhouden: temperatuur-eenheden omzetten, ontbrekende waarden afhandelen of locatienamen standaardiseren. Tot slot sla je de opgeschoonde data op in een PostgreSQL-database.
Moderne twist (aanbevolen): In plaats van PostgreSQL direct op je computer te installeren, kun je het draaien in een Docker-container. Dit houdt je computer schoon en laat aan werkgevers zien dat je containerization begrijpt (een vereiste skill voor moderne data engineering).
Bronnen
Hier zijn nuttige bronnen die je met deze specifieke stack op weg helpen:
- Documentatie:
- Open-Meteo Docs: De documentatie is uitstekend en bevat een URL-builder, zodat je de datastructuur kunt bekijken vóór je code schrijft.
GitHub-repositories:
- Weather and Air Quality ETL Pipeline: Deze repo demonstreert een ETL-pijplijn die weer- en luchtkwaliteitsdata uit publieke API’s extraheert, transformeert tot een schoon, analyseerbaar formaat en laadt in een PostgreSQL-database.
- Weather Data Integration Project: Een end-to-end ETL-pijplijn die weerdata extraheert, transformeert en in een PostgreSQL-database laadt.
Cursussen:
- Creating PostgreSQL Databases: Deze cursus biedt een uitgebreide gids voor PostgreSQL, met essentiële skills voor het maken, beheren en optimaliseren van databases—een cruciale stap in de weerdata-pijplijn.
- Data Engineer in Python: Deze skill track behandelt fundamentele data-engineeringskills, waaronder dataverzameling, transformatie en opslag, en biedt een sterke basis voor het bouwen van pijplijnen in Python.
Ontwikkelde skills
- Python gebruiken om datapijplijn-applicaties te schrijven.
- Data verzamelen uit externe bronnen (API’s).
- Docker-basics (een databasecontainer opstarten).
- Databases opzetten en SQL schrijven om data op te slaan.
Project 3: Analyse van het Londense vervoer
Dit project is een uitstekend startpunt voor beginnende data-engineers. Het laat je werken met real-world data uit een groot openbaarvervoernetwerk dat meer dan 1,5 miljoen dagelijkse ritten verwerkt.
De kracht van het project zit in het gebruik van industriestandaard datawarehouses zoals Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery of Databricks. Deze platforms zijn cruciaal in moderne data engineering en stellen je in staat grote datasets efficiënt te verwerken en analyseren.
Door vervoerstrends, populaire modaliteiten en gebruikspatronen te analyseren, leer je betekenisvolle inzichten te halen uit grote datasets—een kerncompetentie in data engineering.
Bronnen
Hier zijn enkele bronnen, waaronder begeleide projecten en cursussen, met stapsgewijze begeleiding:
Begeleide projecten:
- Exploring London’s Travel Network: Dit begeleide project leert je hoe je de data van het openbaar vervoer in Londen analyseert, zodat je trends, populaire routes en gebruikspatronen kunt verkennen. Je doet ervaring op met grootschalige data-analyse met real-world data van een groot OV-netwerk.
Cursussen:
- Data Warehousing Concepts: Deze cursus behandelt essentiële principes van datawarehousing, inclusief architecturen en usecases voor platforms zoals Snowflake, Redshift en BigQuery. Het is een uitstekende basis voor het implementeren van grootschalige dataopslag- en verwerkingsoplossingen.
Ontwikkelde skills
- De context van query’s beter begrijpen door de data beter te begrijpen.
- Werken met grote datasets.
- Bigdataconcepten begrijpen.
- Werken met datawarehouses en bigdatatools zoals Snowflake, Redshift, BigQuery of Databricks.
Intermediate data-engineeringprojecten
Deze projecten richten zich op skills zoals beter leren programmeren en verschillende dataplatforms combineren. Deze technische skills zijn essentieel om bij te dragen aan een bestaande techstack en te werken als onderdeel van een groter team.
Project 4: Een code review uitvoeren
Dit project draait volledig om het reviewen van de code van een andere data-engineer. Hoewel het misschien minder hands-on is met technologie dan sommige andere projecten, is het kunnen reviewen van andermans code een belangrijk onderdeel van je groei als data-engineer.
Code lezen en reviewen is net zo belangrijk als code schrijven. Nadat je de basisconcepten en -praktijken van data engineering beheerst, kun je die toepassen bij het reviewen van andermans code, zodat deze best practices volgt en potentiële bugs tot een minimum worden beperkt.
Bronnen
Hier zijn enkele waardevolle bronnen, waaronder projecten en artikelen, met stapsgewijze begeleiding:
Begeleide projecten:
- Performing a Code Review: Dit begeleide project biedt hands-on ervaring met code review en simuleert het reviewproces alsof je een senior dataprofessional bent. Een uitstekende manier om potentiële bugs te leren herkennen en te zorgen dat best practices worden gevolgd.
Artikelen:
- How to Do a Code Review: Deze resource geeft aanbevelingen voor het effectief uitvoeren van code reviews, gebaseerd op veel praktijkervaring, en behandelt diverse aspecten van het reviewproces.
Ontwikkelde skills
- Code lezen en beoordelen die door andere data-engineers is geschreven
- Bugs en logische fouten vinden tijdens het reviewen
- Feedback geven op code op een duidelijke en behulpzame manier
Project 5: Een retail-datapijplijn bouwen
In dit project bouw je een volledige ETL-pijplijn met retaildata van Walmart. Je haalt data op uit verschillende bronnen, waaronder SQL-databases en Parquet-bestanden, past transformatietechnieken toe om de data voor te bereiden en op te schonen, en laadt deze uiteindelijk in een goed toegankelijke vorm.
Dit project is uitstekend om een solide maar gevorderde kennis van data engineering op te bouwen, omdat het essentiële skills bestrijkt zoals data-extractie uit meerdere formaten, datatransformatie voor betekenisvolle analyses en data laden voor efficiënte opslag en toegang. Het helpt concepten te verankeren zoals het omgaan met diverse databronnen, dataflows optimaliseren en schaalbare pijplijnen onderhouden.
Bronnen
Hier zijn enkele waardevolle bronnen, waaronder begeleide projecten en cursussen, met stapsgewijze begeleiding:
Begeleide projecten:
- Building a Retail Data Pipeline: Dit begeleide project leidt je door het bouwen van een retail-datapijplijn met Walmart’s retaildata. Je leert data uit SQL-databases en Parquet-bestanden ophalen, transformeren voor analyse en laden in een toegankelijk formaat.
Cursussen:
- Database Design: Een goed begrip van databasemodellering is essentieel bij het werken aan datapijplijnen. Deze cursus behandelt de basis van het ontwerpen en structureren van databases, wat waardevol is voor het omgaan met diverse databronnen en het optimaliseren van opslag.
Ontwikkelde skills
- Datapijplijnen ontwerpen voor real-world usecases.
- Data extraheren uit meerdere bronnen en verschillende formaten.
- Data uit verschillende formaten opschonen en transformeren om consistentie en kwaliteit te verbeteren.
- Deze data laden in een gemakkelijk toegankelijk formaat.
Project 6: Factoren die studiesucces beïnvloeden met SQL
In dit project analyseer je een uitgebreide database rond factoren die het succes van studenten beïnvloeden, zoals studiegewoonten, slaappatronen en ouderlijke betrokkenheid. Met SQL-query’s onderzoek je de relaties tussen deze factoren en examencijfers en verken je vragen zoals het effect van buitenschoolse activiteiten en slaap op schoolprestaties.
Dit project bouwt data-engineeringskills op door je vermogen te versterken om databases effectief te manipuleren en te bevragen.
Je ontwikkelt skills in data-analyse, interpretatie en het afleiden van inzichten uit complexe datasets—essentieel voor datagedreven besluitvorming in het onderwijs en daarbuiten.
Bronnen
Hier zijn enkele bronnen, waaronder begeleide projecten en cursussen, met stapsgewijze begeleiding:
Begeleide projecten:
- Factors that Fuel Student Performance: Dit begeleide project laat je de invloed van diverse factoren op studiesucces verkennen door een uitgebreide database te analyseren. Je gebruikt SQL om relaties tussen studiegewoonten, slaappatronen en prestaties te onderzoeken en doet ervaring op met datagedreven onderwijsanalyse.
Cursussen:
- Data Manipulation in SQL: Een sterke basis in SQL-datamanipulatie is key voor dit project. Deze cursus behandelt SQL-technieken voor het extraheren, transformeren en analyseren van data in relationele databases, zodat je complexe datasets aankunt.
Ontwikkelde skills
- SQL-query’s schrijven en optimaliseren om data effectief op te halen en te manipuleren.
- Complexe datasets analyseren om trends en relaties te identificeren.
- Hypothesen formuleren en resultaten interpreteren op basis van data.
Project 7: High-performance lokale analytics met DuckDB
Waar het vorige project focuste op het schrijven van query’s, draait dit project om performance en architectuur. Je gebruikt DuckDB, een moderne “in-process”-database, om een dataset te analyseren die voor standaardtools zoals Excel of Pandas te traag of te zwaar zou zijn.
Je neemt een grote publieke dataset (zoals de NYC Taxi Trip Data of Citibike Data), zet die om naar het industriestandaard Parquet-formaat en draait complexe aggregatiequery’s. Je leert hoe “Columnar Storage” het mogelijk maakt om miljoenen rijen in fracties van seconden te bevragen op je eigen laptop, zonder een server te installeren.
Dit project maakt indruk op werkgevers omdat het laat zien dat je bijblijft met de nieuwste trends in de “Modern Data Stack”.
Bronnen
Hier zijn bronnen die je helpen dit high-performance project te bouwen:
- Databronnen:
- NYC Taxi & Limousine Commission: Gebruik de “Yellow Taxi Trip Records” voor een robuuste, real-world dataset die perfect is om snelheid te testen.
- Documentatie:
- DuckDB “SQL on Parquet”: Lees de officiële gids over het direct query’en van Parquet-bestanden. Dit is de kernskill van dit project.
Ontwikkelde skills
- Begrip van kolomgeoriënteerde opslag (Parquet) vs. rijgeoriënteerde opslag (CSV).
- DuckDB gebruiken voor serverloze, supersnelle SQL.
- Queryperformance benchmarken.
- Werken met “larger-than-memory”-datasets op een lokale machine.
Geavanceerde data-engineeringprojecten
Een kenmerk van een gevorderde data-engineer is het kunnen bouwen van pijplijnen die veelvoudige datatypes in verschillende technologieën aankunnen. Deze projecten richten zich op het uitbreiden van je skillset door meerdere geavanceerde data-engineeringtools te combineren tot schaalbare dataverwerkende systemen.
Project 8: Een dataset opschonen met Pyspark
Met een geavanceerde tool als PySpark kun je pijplijnen bouwen die profiteren van de mogelijkheden van Apache Spark.
Voordat je zo’n project probeert, is het belangrijk om eerst een introductiecursus te volgen om de basis van PySpark te begrijpen. Met die basiskennis kun je dit hulpmiddel optimaal inzetten voor effectieve data-extractie, transformatie en laden.
Bronnen
Hier zijn enkele waardevolle bronnen, waaronder begeleide projecten, cursussen en tutorials, met stapsgewijze begeleiding:
Begeleide projecten:
- Cleaning an Orders Dataset with PySpark: Dit begeleide project loodst je door het opschonen van een e-commercedataset met bestellingen in PySpark en helpt je begrijpen hoe je data schaalbaar kunt extraheren, transformeren en laden met Apache Spark.
Cursussen:
- Introduction to PySpark: Deze cursus biedt een diepgaande introductie tot PySpark, met essentiële concepten en technieken voor effectief werken met grote datasets in Spark. Een ideaal startpunt voor een sterke basis in PySpark.
Tutorials:
- PySpark Tutorial: Getting Started with PySpark: Deze tutorial introduceert de kerncomponenten van PySpark, begeleidt je door de setup en basisbewerkingen, zodat je vol vertrouwen kunt beginnen met het bouwen van datapijplijnen met PySpark.
Ontwikkelde skills
- Ervaring met PySpark uitbreiden
- Data opschonen en transformeren voor stakeholders
- Grote batches data opnemen
- Kennis van Python in ETL-processen verdiepen
Project 9: Datamodellering met dbt en BigQuery
Een populair en krachtig modern hulpmiddel voor data-engineers is dbt (Data Build Tool), waarmee data-engineers een softwareontwikkelbenadering kunnen volgen. Het biedt intuïtieve versiebeheer, testen, boilerplatecodegeneratie, datalijnen (lineage) en omgevingen. dbt kan worden gecombineerd met BigQuery of andere cloud data warehouses om je datasets op te slaan en te beheren.
Met dit project kun je pijplijnen in dbt maken, views genereren en de uiteindelijke data koppelen aan BigQuery.
Bronnen
Hier zijn enkele waardevolle bronnen, waaronder cursussen en videotutorials, met stapsgewijze begeleiding:
YouTube-video’s:
- End to End Modern Data Engineering with dbt: In deze video geeft CodeWithYu een uitgebreide walkthrough van het opzetten en gebruiken van dbt met BigQuery, met de stappen om datapijplijnen te bouwen en views te genereren. Een handige gids voor beginners die dbt en BigQuery willen combineren in een data-engineeringworkflow.
Cursussen:
- Introduction to dbt: Deze cursus introduceert de basis van dbt, met concepten zoals Git-workflows, testen en omgevingsbeheer. Een uitstekend startpunt om dbt effectief in data-engineeringprojecten te gebruiken.
Ontwikkelde skills
- Meer leren over dbt
- Meer leren over BigQuery
- Begrijpen hoe je SQL-gebaseerde transformaties maakt
- Best practices uit software-engineering toepassen in data engineering (versiebeheer, testen en documentatie)
Project 10: Airflow en Snowflake ETL met S3-opslag en BI in Tableau
In dit project gebruiken we Airflow om data via een API op te halen en die data via een Amazon S3-bucket naar Snowflake over te zetten. Het doel is ETL af te handelen in Airflow en de analytische opslag in Snowflake.
Dit is een uitstekend project omdat het verbinding maakt met meerdere databronnen via verschillende cloudopslagsystemen, allemaal georkestreerd met Airflow. Het is zeer compleet, met veel bewegende onderdelen, en lijkt op een real-world data-architectuur. Dit project raakt ook business intelligence (BI) door visualisaties in Tableau toe te voegen.
Bronnen
Hier zijn enkele waardevolle bronnen, waaronder cursussen en videotutorials, met stapsgewijze begeleiding:
YouTube-video’s:
- Data Pipeline with Airflow, S3, and Snowflake: In deze video laat Seattle Data Guy zien hoe je Airflow gebruikt om data van de PredictIt API op te halen, in Amazon S3 te laden, Snowflake-transformaties uit te voeren en Tableau-visualisaties te maken. Deze end-to-end gids is ideaal om de integratie van meerdere tools in een datapijplijn te begrijpen.
Cursussen:
- Introduction to Apache Airflow in Python: Deze cursus geeft een overzicht van Apache Airflow, met essentiële concepten zoals DAG’s, operators en taakafhankelijkheden. Een sterke basis om te begrijpen hoe je workflows in Airflow structureert en beheert.
- Introduction to Snowflake: Deze cursus introduceert Snowflake, een krachtig datawarehousingplatform. Onderwerpen: dataopslag beheren, query’s en optimalisatie. Perfect als basis vóór je met Snowflake in datapijplijnen werkt.
- Data Visualization in Tableau: Deze cursus behandelt essentiële Tableau-skills voor datavisualisatie, zodat je data omzet in inzichtelijke visuals—een kernstap om output van datapijplijnen te interpreteren.
Ontwikkelde skills
- DAG’s bouwen in Airflow oefenen
- Verbinden met een API in Python oefenen
- Data opslaan in Amazon S3-buckets oefenen
- Data verplaatsen van Amazon naar Snowflake voor analyse
- Eenvoudige datavisualisatie in Tableau
- Een uitgebreide, end-to-end dataplatform creëren
Project 11: Hacker News ETL in AWS met Airflow
Dit project pakt een complexe datapijplijn met meerdere stappen aan met geavanceerde dataverwerkingstools in het AWS-ecosysteem.
In plaats van te werken met beperkte socialmedia-API’s gebruik je de Hacker News API, die volledig gratis en open is. Je zet Apache Airflow op om topverhalen en reacties te extraheren, transformeert de data om de geneste JSON-structuren te flattenen en laadt deze in de cloud.
De architectuur volgt een standaardpatroon van de “Modern Data Stack”:
- Extract: Airflow triggert een Python-script om data op te halen van de Hacker News API.
- Load: De ruwe JSON-data wordt gedumpt in een Amazon S3-bucket (je “Data Lake”).
- Transform: Je gebruikt AWS Glue om de data te crawlen en een schema te maken.
- Analyze: Tot slot gebruik je Amazon Athena om SQL-query’s direct op je S3-data te draaien (serverloze analyse), of laad je de data in Amazon Redshift voor warehousing.
Bronnen
Hier zijn enkele bronnen, waaronder cursussen en videotutorials, met stapsgewijze begeleiding:
Documentatie:
- Hacker News API: De officiële documentatie is eenvoudig en gehost op GitHub. Die leert je hoe je door de “Item IDs” navigeert om verhalen en reacties te vinden.
GitHub-repositories:
- News Data Pipeline with Airflow & AWS: Zoek naar repo’s die “Airflow naar S3”-pijplijnen demonstreren. Je kunt deze eenvoudig aanpassen door simpelweg het API-endpoint te wijzigen van “NewsAPI” naar “Hacker News”.
- dlt (Data Load Tool) Hacker News Demo: Het team van
dltHubheeft een sterke blogpost en repo specifiek over het binnenhalen van Hacker News-data in datawarehouses. Dit is een mooi modern alternatief referentiepunt.
Cursussen en tutorials:
- Introduction to AWS: Deze cursus biedt een solide basis in AWS, met essentiële concepten en tools. Inzicht in de basis van AWS-services zoals S3, Glue, Athena en Redshift is cruciaal om dit project succesvol te realiseren.
- AWS Glue & Athena: Zoek naar tutorials specifiek over “JSON-data in S3 crawlen met Glue” om te begrijpen hoe je ruwe files omzet in querybare tabellen.
Ontwikkelde skills
- Orchestratie: complexe DAG’s in Airflow maken om afhankelijkheden te beheren.
- API-interactie: geneste data (reacties in verhalen) recursief ophalen uit een publieke API.
- Data Lake: Ruwe partitiedata opslaan in Amazon S3.
- Serverloze SQL: AWS Glue gebruiken om data te catalogiseren en AWS Athena om het te bevragen zonder databaseserver.
- Infrastructuur: AWS-rechten (IAM) beheren zodat Airflow met S3 kan praten.
Project 12: Een realtime datapijplijn bouwen met PySpark, Kafka en Redshift
In dit project bouw je een robuuste, realtime datapijplijn met PySpark, Apache Kafka en Amazon Redshift om hoge volumes aan data-inname, -verwerking en -opslag aan te kunnen.
De pijplijn vangt data in realtime op uit verschillende bronnen, verwerkt en transformeert die met PySpark, en laadt de getransformeerde data in Redshift voor verdere analyse. Daarnaast implementeer je monitoring en alerting om datanauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de pijplijn te waarborgen.
Dit project is een uitstekende kans om basisvaardigheden op te bouwen in realtime dataverwerking en bigdatatechnologieën, zoals Kafka voor streaming en Redshift voor cloudgebaseerde datawarehousing.
Bronnen
Hier zijn enkele bronnen, waaronder cursussen en videotutorials, met stapsgewijze begeleiding:
YouTube-video’s:
- Building a Real-Time Data Pipeline with PySpark, Kafka, and Redshift: Deze video van Darshir Parmar begeleidt je bij het bouwen van een complete realtime datapijplijn met PySpark, Kafka en Redshift. Inclusief stappen voor data-inname, transformatie en laden. De video behandelt ook monitoring en alerting om de performance van de pijplijn te borgen.
Cursussen:
- Introduction to Apache Kafka: Deze cursus behandelt de basis van Apache Kafka, een cruciaal onderdeel voor realtime datastreaming in dit project. Je krijgt een overzicht van Kafka’s architectuur en hoe je het implementeert in datapijplijnen.
- Streaming Concepts: Deze cursus introduceert de fundamentele concepten van datastreaming, waaronder realtime verwerking en event-driven architecturen. Ideaal als basis voordat je realtime pijplijnen gaat bouwen.
Overzichtstabel van data-engineeringprojecten
Hier is een samenvatting van de bovenstaande data-engineeringprojecten als snel naslagpunt:
| Projectnaam | Niveau | Ontwikkelde skills | Tools & technologieën |
|---|---|---|---|
| 1. ETL-pijplijn met open data | Beginner | Data-extractie, opschonen en laden; Werken met kolomformaat; Cloud data warehousing. | Python, Polars (of Pandas), Google BigQuery, Parquet, CSV |
| 2. Weerdata-pijplijn | Beginner | API-dataverzameling; Dataopschoning; Basis van containerization; SQL-opslag. | Python, Open-Meteo API, PostgreSQL, Docker, SQL |
| 3. Analyse van Londens vervoer | Beginner | Grootschalige data-analyse; Bigdataconcepten; Context van query’s begrijpen. | Snowflake, Amazon Redshift, BigQuery of Databricks |
| 4. Een code review uitvoeren | Intermediate | Code-evaluatie; Bugdetectie; Logische fouten herkennen; Peerfeedback. | Codereviewtools (algemeen), Git |
| 5. Een retail-datapijplijn bouwen | Intermediate | Pijplijnontwerp; Extractie uit meerdere bronnen; Dataconsistentie; Optimalisatie. | SQL, Parquet, Python, Databasetools |
| 6. Factoren die studiesucces beïnvloeden | Intermediate | Complexe SQL-query’s; Trendidentificatie; Hypothesetesten; Datainterpretatie. | SQL (relationele databases) |
| 7. High-performance lokale analytics | Intermediate | Kolom- vs. rijopslag; Serverloze SQL; Benchmarking; Lokale bigdataverwerking. | DuckDB, Parquet, NYC Taxi/Citibike-data |
| 8. Een dataset opschonen met Pyspark | Advanced | Distributed computing; Grootschalige data-inname; ETL met Spark. | PySpark, Apache Spark, Python |
| 9. Datamodellering met dbt | Advanced | Datamodellering; Best practices uit software-engineering (CI/CD, testen); SQL-transformaties. | dbt (Data Build Tool), Google BigQuery, Git |
| 10. Airflow & Snowflake ETL | Advanced | DAG-creatie; API-koppeling; Integratie van cloudopslag; Business Intelligence (BI). | Apache Airflow, Amazon S3, Snowflake, Tableau, Python |
| 11. Hacker News ETL in AWS | Advanced | Orchestratie; Geneste JSON afhandelen; Data Lakes; Serverloze SQL; Infrastructuurbeheer. | Apache Airflow, AWS S3, AWS Glue, AWS Athena, AWS Redshift |
| 12. Realtime datapijplijn | Advanced | Realtime datastreaming; Inname op hoge schaal; Monitoring & alerting; Event-driven architectuur. | PySpark, Apache Kafka, Amazon Redshift |
Conclusie
Dit artikel presenteerde uitstekende projecten om je data-engineeringskills te oefenen.
Focus op het begrijpen van de fundamentele concepten achter hoe elke tool werkt; zo kun je deze projecten gebruiken in je zoektocht naar een baan en ze goed uitleggen. Neem zeker de concepten nog eens door die je uitdagend vindt.
Naast het opbouwen van een projectportfolio raad ik aan om de Professional Data Engineer in Python-track te volgen en te werken aan het behalen van een data-engineeringcertificering. Dit kan een waardevolle toevoeging aan je cv zijn, omdat het je inzet toont om relevante cursussen af te ronden.
FAQs
Welke skills heb ik nodig om te beginnen met data-engineeringprojecten?
Voor projecten op beginnersniveau zijn basiskennis van programmeren in Python of SQL en begrip van databasisprincipes (zoals opschonen en transformeren) handig. Intermediate en geavanceerde projecten vereisen vaak kennis van specifieke tools, zoals Apache Airflow, Kafka of cloudgebaseerde datawarehouses zoals BigQuery of Redshift.
Hoe helpen data-engineeringprojecten bij het opbouwen van mijn portfolio?
Het voltooien van data-engineeringprojecten stelt je in staat te laten zien dat je met data op schaal kunt werken, robuuste pijplijnen kunt bouwen en databases kunt beheren. Projecten die end-to-end workflows bestrijken (van data-inname tot analyse) tonen praktische skills aan potentiële werkgevers en zijn zeer waardevol voor een portfolio.
Zijn cloudtools zoals AWS en Google BigQuery noodzakelijk voor data-engineeringprojecten?
Hoewel niet strikt noodzakelijk, zijn cloudtools zeer relevant voor moderne data engineering. Veel bedrijven vertrouwen op cloudplatforms voor schaalbaarheid en toegankelijkheid. Tools als AWS, Google BigQuery en Snowflake leren kan je voorsprong geven en je skills laten aansluiten op de behoeften van de sector.
Hoe kies ik het juiste data-engineeringproject voor mijn niveau?
Begin met het inschatten van je kennis en comfort met kerntools. Voor beginners zijn projecten als data opschonen of een eenvoudige ETL-pijplijn in Python een goede start. Intermediate projecten kunnen databases en complexere query’s omvatten, terwijl geavanceerde projecten vaak meerdere tools integreren (bijv. PySpark, Kafka, Redshift) voor realtime of grootschalige dataverwerking.
Ik ben een data scientist met ervaring in ruimtelijke analyse, machine learning en datapijplijnen. Ik heb gewerkt met GCP, Hadoop, Hive, Snowflake, Airflow en andere data science- en engineeringprocessen.
Onderwerpen
