A engenharia de dados desempenha um papel fundamental no vasto ecossistema de dados, coletando, transformando e entregando dados essenciais para análises, relatórios e aprendizado de máquina. Os aspirantes a engenheiros de dados geralmente buscam projetos do mundo real para obter experiência prática e demonstrar seus conhecimentos. Este artigo apresenta as 20 principais ideias de projetos de engenharia de dados com seu código-fonte. Seja você um iniciante, um engenheiro de nível intermediário ou um profissional avançado, esses projetos oferecem uma excelente oportunidade para aprimorar suas habilidades em engenharia de dados.

Projetos de engenharia de dados para iniciantes

1. Infraestrutura inteligente de IoT

Objetivo

O principal objetivo deste projeto é estabelecer um pipeline de dados confiável para coletar e analisar dados de dispositivos IoT (Internet das Coisas). Webcams, sensores de temperatura, detectores de movimento e outros dispositivos IoT geram muitos dados. Você deseja projetar um sistema para consumir, armazenar, processar e analisar esses dados de maneira eficaz. Ao fazer isso, o monitoramento em tempo real e a tomada de decisões com base no aprendizado dos dados da IoT são possíveis.

Como resolver?

• Utilize tecnologias como Apache Kafka ou MQTT para ingestão eficiente de dados de dispositivos IoT. Essas tecnologias suportam fluxos de dados de alto rendimento.
• Empregue bancos de dados escalonáveis ​​como Apache Cassandra ou MongoDB para armazenar os dados de IoT recebidos. Esses bancos de dados NoSQL podem lidar com o volume e a variedade de dados de IoT.
• Implemente o processamento de dados em tempo real usando Apache Spark Streaming ou Apache Flink. Essas estruturas permitem analisar e transformar os dados à medida que chegam, tornando-os adequados para monitoramento em tempo real.
• Use ferramentas de visualização como Grafana ou Kibana para criar painéis que fornecem insights sobre os dados de IoT. As visualizações em tempo real podem ajudar as partes interessadas a tomar decisões informadas.

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2. Análise de dados de aviação

Objetivo

Para coletar, processar e analisar dados de aviação de diversas fontes, incluindo a Administração Federal de Aviação (FAA), companhias aéreas e aeroportos, este projeto tenta desenvolver um pipeline de dados. Os dados da aviação incluem voos, aeroportos, clima e dados demográficos dos passageiros. Seu objetivo é extrair insights significativos desses dados para melhorar a programação de voos, aprimorar as medidas de segurança e otimizar vários aspectos da indústria da aviação.

Como resolver?

• Apache Nifi ou AWS Kinesis podem ser usados ​​para ingestão de dados de diversas fontes.
• Armazene os dados processados ​​em data warehouses como Amazon Redshift ou Google BigQuery para consultas e análises eficientes.
• Empregue Python com bibliotecas como Pandas e Matplotlib para analisar dados detalhados da aviação. Isto pode envolver a identificação de padrões de atrasos nos voos, a otimização de rotas e a avaliação das tendências dos passageiros.
• Ferramentas como Tableau ou Power BI podem ser usadas para criar visualizações informativas que ajudam as partes interessadas a tomar decisões baseadas em dados no setor da aviação.

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3. Previsão de demanda de envio e distribuição

Objetivo

Neste projeto, seu objetivo é criar um pipeline ETL (Extract, Transform, Load) robusto que processe dados de envio e distribuição. Ao usar dados históricos, você construirá um sistema de previsão de demanda que prevê a demanda futura do produto no contexto de remessa e distribuição. Isso é crucial para otimizar o gerenciamento de estoque, reduzir custos operacionais e garantir entregas pontuais.

Como resolver?

• Apache NiFi ou Talend podem ser usados ​​para construir o pipeline ETL, que irá extrair dados de várias fontes, transformá-los e carregá-los em uma solução de armazenamento de dados adequada.
• Utilize ferramentas como Python ou Apache Spark para tarefas de transformação de dados. Talvez seja necessário limpar, agregar e pré-processar dados para torná-los adequados para modelos de previsão.
• Implemente modelos de previsão como ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) ou Prophet para prever a demanda com precisão.
• Armazene os dados limpos e transformados em bancos de dados como PostgreSQL ou MySQL.

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4. Análise de dados de eventos

Objetivo

Faça um pipeline de dados que colete informações de vários eventos, incluindo conferências, eventos esportivos, concertos e reuniões sociais. O processamento de dados em tempo real, a análise de sentimentos de postagens nas redes sociais sobre esses eventos e a criação de visualizações para mostrar tendências e insights em tempo real fazem parte do projeto.

Como resolver?

• Dependendo das fontes de dados do evento, você pode usar a API do Twitter para coletar tweets, web scraping para sites relacionados a eventos ou outros métodos de ingestão de dados.
• Empregue técnicas de processamento de linguagem natural (PNL) em Python para realizar análises de sentimento em postagens de mídia social. Ferramentas como NLTK ou spaCy podem ser valiosas.
• Use tecnologias de streaming como Apache Kafka ou Apache Flink para processamento e análise de dados em tempo real.
• Crie painéis e visualizações interativos usando estruturas como Dash ou Plotly para apresentar insights relacionados a eventos em um formato amigável.

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5. Projeto de análise de logs

Objetivo

Crie um sistema abrangente de análise de logs que colete logs de diversas fontes, incluindo servidores, aplicativos e dispositivos de rede. O sistema deve centralizar os dados de log, detectar anomalias, facilitar a solução de problemas e otimizar o desempenho do sistema por meio de insights baseados em logs.

Como resolver?

• Implemente a coleta de logs usando ferramentas como Logstash ou Fluentd. Essas ferramentas podem agregar logs de diversas fontes e normalizá-los para processamento posterior.
• Utilize o Elasticsearch, um poderoso mecanismo distribuído de pesquisa e análise, para armazenar e indexar dados de log com eficiência.
• Empregue o Kibana para criar painéis e visualizações que permitem aos usuários monitorar dados de log em tempo real.
• Configure mecanismos de alerta usando Elasticsearch Watcher ou Grafana Alerts para notificar as partes interessadas relevantes quando padrões de log ou anomalias específicas forem detectadas.

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6. Análise de dados Movielens para recomendações

Objetivo

1. Projete e desenvolva um mecanismo de recomendação usando o conjunto de dados Movielens.
2. Crie um pipeline ETL robusto para pré-processar e limpar os dados.
3. Implemente algoritmos de filtragem colaborativa para fornecer recomendações personalizadas de filmes aos usuários.

Como resolver?

• Aproveite o Apache Spark ou o AWS Glue para criar um pipeline de ETL que extrai dados de filmes e de usuários, os transforma em um formato adequado e os carrega em uma solução de armazenamento de dados.
• Implemente técnicas de filtragem colaborativa, como filtragem colaborativa baseada em usuário ou item, usando bibliotecas como Scikit-learn ou TensorFlow.
• Armazene os dados limpos e transformados em soluções de armazenamento de dados como Amazon S3 ou Hadoop HDFS.
• Desenvolva um aplicativo baseado na web (por exemplo, usando Flask ou Django) onde os usuários possam inserir suas preferências e o mecanismo de recomendação forneça recomendações personalizadas de filmes.

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7. Projeto de análise de varejo

Objetivo

Crie uma plataforma de análise de varejo que ingira dados de diversas fontes, incluindo sistemas de ponto de venda, bancos de dados de estoque e interações com clientes. Analise tendências de vendas, otimize o gerenciamento de estoque e gere recomendações personalizadas de produtos para os clientes.

Como resolver?

• Implemente processos ETL usando ferramentas como Apache Beam ou AWS Data Pipeline para extrair, transformar e carregar dados de fontes de varejo.
• Utilize algoritmos de aprendizado de máquina como XGBoost ou Random Forest para previsão de vendas e otimização de estoque.
• Armazene e gerencie dados em soluções de armazenamento de dados como Snowflake ou Azure Synapse Analytics para consultas eficientes.
• Crie painéis interativos usando ferramentas como Tableau ou Looker para apresentar insights analíticos de varejo em um formato visualmente atraente e compreensível.

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Projetos de engenharia de dados no GitHub

8. Análise de dados em tempo real

Objetivo

Contribua para um projeto de código aberto focado na análise de dados em tempo real. Este projeto oferece uma oportunidade de melhorar a velocidade de processamento de dados, escalabilidade e recursos de visualização em tempo real do projeto. Você pode ter a tarefa de melhorar o desempenho dos componentes de streaming de dados, otimizar o uso de recursos ou adicionar novos recursos para oferecer suporte a casos de uso de análise em tempo real.

Como resolver?

O método de solução dependerá do projeto para o qual você contribui, mas geralmente envolve tecnologias como Apache Flink, Spark Streaming ou Apache Storm.

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9. Análise de dados em tempo real com Azure Stream Services

Objetivo

Explore o Azure Stream Analytics contribuindo ou criando um projeto de processamento de dados em tempo real no Azure. Isto pode envolver a integração de serviços do Azure, como Azure Functions e Power BI, para obter insights e visualizar dados em tempo real. Você pode se concentrar em aprimorar os recursos analíticos em tempo real e tornar o projeto mais fácil de usar.

Como resolver?

• Descreva claramente os objetivos e requisitos do projeto, incluindo fontes de dados e insights desejados.
• Crie um ambiente do Azure Stream Analytics, configure entradas/saídas e integre o Azure Functions e o Power BI.
• Ingira dados em tempo real e aplique as transformações necessárias usando consultas semelhantes a SQL.
• Implemente lógica personalizada para processamento de dados em tempo real usando Azure Functions.
• Configure o Power BI para visualização de dados em tempo real e garanta uma experiência amigável.

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10. Pipeline de dados do mercado financeiro em tempo real com API Finnhub e Kafka

Objetivo

Crie um pipeline de dados que colete e processe dados do mercado financeiro em tempo real usando a API Finnhub e o Apache Kafka. Este projeto envolve a análise de preços de ações, a realização de análises de sentimento em dados de notícias e a visualização de tendências de mercado em tempo real. As contribuições podem incluir a otimização da ingestão de dados, o aprimoramento da análise de dados ou o aprimoramento dos componentes de visualização.

Como resolver?

• Descreva claramente os objetivos do projeto, que incluem a coleta e processamento de dados do mercado financeiro em tempo real e a realização de análises de ações e de sentimentos.
• Crie um pipeline de dados usando Apache Kafka e a API Finnhub para coletar e processar dados de mercado em tempo real.
• Analise os preços das ações e realize análises de sentimento nos dados de notícias dentro do pipeline.
• Visualize tendências de mercado em tempo real e considere otimizações para ingestão e análise de dados.
• Explore oportunidades para otimizar o processamento de dados, melhorar a análise e aprimorar os componentes de visualização ao longo do projeto.

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11. Pipeline de processamento de dados de aplicativos musicais em tempo real

Objetivo

Colabore em um projeto de dados de streaming de música em tempo real focado no processamento e análise de dados de comportamento do usuário em tempo real. Você explorará as preferências do usuário, rastreará a popularidade e aprimorará o sistema de recomendação de música. As contribuições podem incluir a melhoria da eficiência do processamento de dados, a implementação de algoritmos de recomendação avançados ou o desenvolvimento de painéis em tempo real.

Como resolver?

• Defina claramente os objetivos do projeto, com foco na análise do comportamento do usuário em tempo real e no aprimoramento das recomendações musicais.
• Colabore no processamento de dados em tempo real para explorar as preferências do usuário, monitorar a popularidade e refinar o sistema de recomendação.
• Identifique e implemente melhorias de eficiência no pipeline de processamento de dados.
• Desenvolva e integre algoritmos de recomendação avançados para aprimorar o sistema.
• Crie painéis em tempo real para monitorar e visualizar dados de comportamento do usuário e considere melhorias contínuas.

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Projetos de engenharia de dados avançados para currículo

12. Monitorização de Websites

Objetivo

Desenvolva um sistema abrangente de monitoramento de sites que rastreie o desempenho, o tempo de atividade e a experiência do usuário. Este projeto envolve a utilização de ferramentas como Selenium para web scraping para coletar dados de sites e criar mecanismos de alerta para notificações em tempo real quando problemas de desempenho são detectados.

Como resolver?

• Defina os objetivos do projeto, que incluem a construção de um sistema de monitoramento de sites para monitorar o desempenho e o tempo de atividade, bem como melhorar a experiência do usuário.
• Utilize o Selenium para web scraping para coletar dados de sites de destino.
• Implemente mecanismos de alerta em tempo real para notificar quando forem detectados problemas de desempenho ou tempo de inatividade.
• Crie um sistema abrangente para monitorar o desempenho, o tempo de atividade e a experiência do usuário do site.
• Planeje a manutenção contínua e a otimização do sistema de monitoramento para garantir sua eficácia ao longo do tempo.

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13. Mineração de Bitcoin

Objetivo

Mergulhe no mundo das criptomoedas criando um pipeline de dados de mineração de Bitcoin. Analise padrões de transações, explore a rede blockchain e obtenha insights sobre o ecossistema Bitcoin. Este projeto exigirá coleta de dados de APIs de blockchain, análise e visualização.

Como resolver?

1. Definir os objetivos do projeto, com foco na criação de um pipeline de dados de mineração de Bitcoin para análise de transações e exploração de blockchain.
2. Implementar mecanismos de coleta de dados de APIs blockchain para dados relacionados à mineração.
3. Mergulhe na análise de blockchain para explorar padrões de transação e obter insights sobre o ecossistema Bitcoin.
4. Desenvolva componentes de visualização de dados para representar efetivamente os insights da rede Bitcoin.
5. Crie um pipeline de dados abrangente que inclua coleta, análise e visualização de dados para uma visão holística das atividades de mineração de Bitcoin.

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14. Projeto GCP para explorar funções em nuvem

Objetivo

Explore o Google Cloud Platform (GCP) projetando e implementando um projeto de engenharia de dados que aproveita serviços do GCP como Cloud Functions, BigQuery e Dataflow. Este projeto pode incluir tarefas de processamento, transformação e visualização de dados, com foco na otimização do uso de recursos e na melhoria dos fluxos de trabalho de engenharia de dados.

Como resolver?

• Defina claramente o escopo do projeto, enfatizando o uso de serviços do GCP para engenharia de dados, incluindo Cloud Functions, BigQuery e Dataflow.
• Projete e implemente a integração dos serviços do GCP, garantindo a utilização eficiente do Cloud Functions, BigQuery e Dataflow.
• Execute tarefas de processamento e transformação de dados como parte do projeto, alinhando-se com os objetivos gerais.
• Concentre-se na otimização do uso de recursos no ambiente GCP para aumentar a eficiência.
• Busque oportunidades para melhorar os fluxos de trabalho de engenharia de dados ao longo do ciclo de vida do projeto, visando processos simplificados e eficazes.

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15. Visualizando dados do Reddit

Objetivo

Colete e analise dados do Reddit, uma das plataformas de mídia social mais populares. Crie visualizações interativas e obtenha insights sobre o comportamento do usuário, tópicos de tendência e análise de sentimento na plataforma. Este projeto exigirá web scraping, análise de dados e técnicas criativas de visualização de dados.

Como resolver?

• Defina os objetivos do projeto, enfatizando a coleta e análise de dados do Reddit para obter insights sobre o comportamento do usuário, tópicos de tendência e análise de sentimento.
• Implemente técnicas de web scraping para coletar dados da plataforma Reddit.
• Mergulhe na análise de dados para explorar o comportamento do usuário, identificar tópicos de tendência e realizar análises de sentimento.
• Crie visualizações interativas para transmitir com eficácia insights extraídos dos dados do Reddit.
• Empregue técnicas inovadoras de visualização de dados para aprimorar a apresentação das descobertas ao longo do projeto.

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Projetos de engenharia de dados do Azure

16. Análise de dados do Yelp

Objetivo

Neste projeto, seu objetivo é analisar de forma abrangente os dados do Yelp. Você construirá um pipeline de dados para extrair, transformar e carregar dados do Yelp em uma solução de armazenamento adequada. A análise pode envolver:

• Identificando empresas populares.
• Analisando o sentimento da avaliação do usuário.
• Fornecer insights às empresas locais para melhorar seus serviços.

Como resolver?

• Use técnicas de web scraping ou a API do Yelp para extrair dados.
• Limpe e pré-processe dados usando Python ou Azure Data Factory.
• Armazene dados no Armazenamento de Blobs do Azure ou no SQL Data Warehouse do Azure.
• Execute análise de dados usando bibliotecas Python como Pandas e Matplotlib.

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17. Governança de dados

Objetivo

A governança de dados é fundamental para garantir a qualidade, conformidade e segurança dos dados. Neste projeto, você projetará e implementará uma estrutura de governança de dados usando os serviços do Azure. Isto pode envolver a definição de políticas de dados, a criação de catálogos de dados e a configuração de controlos de acesso aos dados para garantir que os dados são utilizados de forma responsável e de acordo com os regulamentos.

Como resolver?

• Utilize o Azure Purview para criar um catálogo que documente e classifique ativos de dados.
• Implemente políticas de dados usando o Azure Policy e o Azure Blueprints.
• Configure o controle de acesso baseado em função (RBAC) e a integração do Azure Active Directory para gerenciar o acesso aos dados.

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18. Ingestão de dados em tempo real

Objetivo

Projete um pipeline de ingestão de dados em tempo real no Azure usando serviços como Azure Data Factory, Azure Stream Analytics e Azure Event Hubs. O objetivo é ingerir dados de diversas fontes e processá-los em tempo real, fornecendo insights imediatos para a tomada de decisões.

Como resolver?

• Utilize os Hubs de Eventos do Azure para ingestão de dados.
• Implemente o processamento de dados em tempo real com o Azure Stream Analytics.
• Armazene dados processados ​​no Azure Data Lake Storage ou no Banco de Dados SQL do Azure.
• Visualize insights em tempo real usando Power BI ou Azure Dashboards.

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Ideias para projetos de engenharia de dados da AWS

19. Pipeline ETL

Objetivo

Crie um pipeline ETL (Extract, Transform, Load) ponta a ponta na AWS. O pipeline deve extrair dados de várias fontes, realizar transformações e carregar os dados processados ​​em um data warehouse ou lago. Este projeto é ideal para compreender os princípios básicos da engenharia de dados.

Como resolver?

• Use AWS Glue ou AWS Data Pipeline para extração de dados.
• Implemente transformações usando Apache Spark no Amazon EMR ou AWS Glue.
• Armazene dados processados ​​no Amazon S3 ou Amazon Redshift.
• Configure a automação usando AWS Step Functions ou AWS Lambda para orquestração.

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20. Operações ETL e ELT

Objetivo

Explore abordagens de integração de dados ETL (Extract, Transform, Load) e ELT (Extract, Load, Transform) na AWS. Compare seus pontos fortes e fracos em diferentes cenários. Este projeto fornecerá insights sobre quando usar cada abordagem com base em requisitos específicos de engenharia de dados.

Como resolver?

• Implemente processos ETL usando AWS Glue para transformação e carregamento de dados. Empregue AWS Data Pipeline ou AWS DMS (Database Migration Service) para operações ELT.
• Armazene dados no Amazon S3, Amazon Redshift ou Amazon Aurora, dependendo da abordagem.
• Automatize fluxos de trabalho de dados usando funções AWS Step Functions ou AWS Lambda.

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Conclusão

Os projetos de engenharia de dados oferecem uma oportunidade incrível de mergulhar no mundo dos dados, aproveitar seu poder e gerar insights significativos. Esteja você construindo pipelines para streaming de dados em tempo real ou criando soluções para processar vastos conjuntos de dados, esses projetos aprimoram suas habilidades e abrem portas para perspectivas de carreira interessantes.

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