Idées de projets pour maîtriser l’ingénierie des données

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Pour les débutants dans le domaine des données, il est souvent difficile de vraiment comprendre l’utilité d’un champ de données particulier. Vous pouvez lire des explications théoriques, des descriptions de poste et regarder des vidéos YouTube, mais votre compréhension reste souvent superficielle.

Cela s’applique également à l’ingénierie des données. Bien sûr, vous devez savoir ce qu’est l’ingénierie des données et ce que font les ingénieurs de données. Nous allons commencer par cela, mais il est essentiel de compléter ces connaissances théoriques par de la pratique ; c’est à l’intersection des deux que se trouve la véritable compréhension.

Pratiquer l’ingénierie des données est assez difficile sans travailler réellement dans une entreprise en tant qu’ingénieur de données. Cela est principalement dû au fait que l’ingénierie des données ne concerne pas seulement la gestion des données, mais aussi l’architecture des données et la création d’une infrastructure de données.

Cependant, il existe un moyen : réaliser des projets d’ingénierie de données. Savoir ce que font les ingénieurs de données nous aidera à sélectionner des projets adaptés pour maîtriser l’ingénierie des données.

Qu’est-ce que l’ingénierie des données ?

L’ingénierie des données garantit le flux de données – par lots ou en temps réel – depuis des sources de données multiples et variées vers le stockage de données, où elles sont disponibles pour les utilisateurs de données. Entre les deux, les données sont également traitées, analysées et transformées dans un format adapté à leur utilisation.

C’est ce qu’on appelle un pipeline de données, et le travail de l’ingénieur de données consiste à le créer et à le maintenir.

De cette description, nous pouvons extraire des aspects cruciaux de l’ingénierie des données :

• Transformation et traitement des données
• Visualisation des données
• Pipelines de données
• Stockage des données

Pour maîtriser l’ingénierie des données, vos projets doivent se concentrer sur ou inclure certains de ces sujets.

En raison de la nature de l’ingénierie des données, il est impossible d’imaginer un projet qui n’en traiterait qu’un seul aspect ; telle est la salubrité du travail d’un ingénieur de données. Il n’est pas vraiment possible de faire un projet qui ne fasse que du traitement de données – OK, mais d’où viennent ces données et où finissent-elles ?

Ainsi, la plupart des projets que j’ai choisis sont des projets d’ingénierie de données de bout en bout qui vous apprendront à créer un pipeline de données – l’essence de l’ingénierie des données. Cependant, les projets adoptent des approches et des technologies différentes, de sorte qu’il y a certains aspects que vous pouvez apprendre d’un projet que vous ne pouvez pas apprendre d’un autre.

Idées de projets d’ingénierie des données

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Réaliser des projets vous apprend ce qu’est l’ingénierie des données dans la pratique. Pour mener à bien un projet, vous devez faire preuve de diverses compétences techniques, d’une familiarité avec les outils courants d’ingénierie des données et d’une compréhension de l’ensemble du processus.

Cela rend les projets idéaux pour l’apprentissage.

1. Projet de développement de pipeline de données

Il n’y a pas plus d’ingénierie de données que la création d’un pipeline de données. Assurer le flux de données depuis leurs sources vers les utilisateurs de données et, par extension, soutenir la prise de décision basée sur les données est au cœur de l’ingénierie des données.

En réalisant un projet de développement de pipeline de données, vous apprendrez à intégrer des données provenant de diverses sources et à l’ensemble du processus ETL.

Suggestions de projets

Lien: Ingénierie des données de bout en bout AWS par CodeWith You (Yusuf Ganiyu)

Description: Ce projet vise à créer un pipeline de données qui extraira les données de Reddit, les transformera, puis les chargera dans l’entrepôt de données Redshift.

La vidéo vous guide à chaque étape et le projet le code source est également disponible sur GitHub.

2. Projet de transformation des données

Transformer les données signifie qu’elles sont transformées en formats standardisés compatibles avec les outils analytiques et adaptés à l’analyse.

En plus de permettre l’analyse des données et la prise de décision, la transformation des données joue également un rôle essentiel dans l’amélioration de la qualité des données, car elle implique le nettoyage et la validation des données.

Suggestions de projets

Lien: Transformation des données Chama par StrataScratch

Description: La mission ici est de transformer les données de Chama trouvées dans trois fichiers .csv en utilisant le langage de programmation de votre choix mais en suivant des règles de transformation spécifiques.

3. Projet de mise en œuvre de Data Lake

Les lacs de données sont des référentiels centraux qui stockent de grandes quantités de données dans leur format d’origine. Ils sont essentiels pour gérer et analyser le Big Data. Alors que le Big Data devient de plus en plus courant dans les entreprises, les ingénieurs de données doivent savoir comment mettre en œuvre des lacs de données.

Suggestions de projets

Lien: Ingénierie des données Azure de bout en bout par Kaviprakash Selvaraj

Description: Ce projet d’ingénierie de données de bout en bout Azure Data utilise des données de vente. Il couvre des sujets tels que l’ingestion, le traitement et le stockage des données. Ce qui le rend intéressant, c’est qu’il décrit les étapes de mise en place et de gestion d’un lac de données, à savoir Azure Data Lake.

4. Projet d’entreposage de données

Les données des lacs de données sont structurées puis stockées dans des entrepôts de données. Ceux-ci servent de référentiels de données centraux pour la business intelligence.

La mise en œuvre d’un entrepôt de données rend la récupération des données plus efficace et simplifie la gestion des données, tout en garantissant la qualité des données et en permettant un aperçu des données.

Avec un projet d’entreposage de données, vous en apprendrez davantage sur la modélisation des données et la gestion de bases de données.

Suggestions de projets

Lien: Projet d’ingénierie de données AWS par Ahmed Ali

Description: Ce projet de bout en bout utilise les données des taxis de New York dans le but de créer un pipeline ELT dans AWS. Il convient à l’apprentissage de l’entreposage de données puisque les données sont chargées dans un entrepôt de données, à savoir Amazon Redshift.

5. Projet de traitement des données en temps réel

Le traitement des données en temps réel est devenu de plus en plus important pour que les entreprises puissent prendre des décisions rapides et proactives. Pour cette raison, les ingénieurs de données doivent savoir comment mettre en place un système qui traitera les données de manière efficace et efficiente en temps réel.

Suggestions de projets

Lien: Streaming de données en temps réel par CodeWithYu (Yusuf Ganiyu)

Description: Cette vidéo CodeWithYu vous donne des conseils détaillés sur la création d’un pipeline pour le streaming de données. Vous apprendrez comment configurer un pipeline de données, le diffuser en temps réel, la synchronisation distribuée, le traitement des données, le stockage des données et la conteneurisation.

Les données avec lesquelles vous travaillerez sont générées par le utilisateur aléatoire.me API. Comme dans une de ses vidéos que j’ai mise en lien plus tôt, celle-ci a aussi un code source sur GitHub.

6. Projet de visualisation de données

Même si la visualisation des données n’est peut-être pas la première chose qui vient à l’esprit lorsqu’on pense à l’ingénierie des données, il s’agit d’une compétence importante pour les ingénieurs de données.

Visualiser les données dans le contexte de l’ingénierie des données signifie généralement créer des tableaux de bord opérationnels qui montrent l’état actuel des pipelines de données, par exemple la vitesse de traitement ou la quantité de données ingérées.

Les ingénieurs de données peuvent également créer des tableaux de bord pour les données stockées dans un entrepôt afin d’aider les utilisateurs professionnels à obtenir plus facilement les informations dont ils ont besoin.

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