Для начинающего инженера данных очень полезно будет реализовать проект, который включает в себя различные аспекты работы: сбор, обработка, анализ данных и их визуализация.
1. Установка локального Hadoop кластера – это основа для многих проектов, связанных с большими данными. Настройка и управление кластером – важные навыки инженера данных.
2. Веб-скрапинг (с использованием BeautifulSoup, Scrapy и другие), для генерации своего собственного набора данных. Собранные данные можно затем очистить, обработать и анализировать.
3. Реализация системы ETL (Extract, Transform, Load). ETL - это тип процесса, который позволяет исследователям быстро и эффективно перемещать данные из одной области или формата в другую.
4. Создание проекта по машинному обучению: вы можете обучить модель прогнозировать определенные параметры на основе ваших данных. Это позволит вам научиться работать с различными алгоритмами машинного обучения и понять, какие данные необходимы для обучения моделей.
5. Работа с бигдатой: использование Spark или Hive для анализа большого набора данных.
6. Разработка системы потоковой обработки данных в реальном времени. Это может включать в себя использование таких инструментов, как Apache Kafka для передачи данных и Apache Storm, Spark Streaming или Flink для их обработки.
7. Создайте интерактивный дашборд для визуализации данных, используя инструменты вроде Tableau или PowerBI. Это поможет вам понять, как можно представить данные так, чтобы они были понятными и информативными для конечного пользователя.
Важно помнить, что ключевой момент в изучении профессии инженера данных - это практика, так что не бойтесь экспериментировать и делать проекты самостоятельно!