Veri mühendisliği, analitik, raporlama ve makine öğrenimi için gerekli verileri toplayarak, dönüştürerek ve sunarak geniş veri ekosisteminde önemli bir rol oynar. Gelecek vaat eden veri mühendisleri, uygulamalı deneyim kazanmak ve uzmanlıklarını sergilemek için sıklıkla gerçek dünya projeleri ararlar. Bu makale, kaynak kodlarıyla birlikte en iyi 20 veri mühendisliği proje fikrini sunmaktadır. İster yeni başlayan, ister orta düzey bir mühendis, ister ileri düzey bir uygulayıcı olun, bu projeler veri mühendisliği becerilerinizi geliştirmek için mükemmel bir fırsat sunar.

Yeni Başlayanlar İçin Veri Mühendisliği Projeleri

1. Akıllı IoT Altyapısı

Nesnel

Bu projenin ana hedefi, IoT (Nesnelerin İnterneti) cihazlarından veri toplamak ve analiz etmek için güvenilir bir veri hattı oluşturmaktır. Web kameraları, sıcaklık sensörleri, hareket dedektörleri ve diğer IoT cihazlarının tümü çok fazla veri üretir. Bu verileri etkili bir şekilde tüketecek, saklayacak, işleyecek ve analiz edecek bir sistem tasarlamak istiyorsunuz. Bunu yaparak, IoT verilerinden öğrenilenlere dayalı olarak gerçek zamanlı izleme ve karar verme mümkün hale gelir.

Nasıl çözülür?

• IoT cihazlarından verimli veri alımı için Apache Kafka veya MQTT gibi teknolojilerden yararlanın. Bu teknolojiler yüksek verimli veri akışlarını destekler.
• Gelen IoT verilerini depolamak için Apache Cassandra veya MongoDB gibi ölçeklenebilir veritabanlarını kullanın. Bu NoSQL veritabanları, IoT verilerinin hacmini ve çeşitliliğini işleyebilir.
• Apache Spark Streaming veya Apache Flink'i kullanarak gerçek zamanlı veri işlemeyi uygulayın. Bu çerçeveler, verileri geldikçe analiz etmenize ve dönüştürmenize olanak tanıyarak verileri gerçek zamanlı izlemeye uygun hale getirir.
• IoT verilerine ilişkin öngörüler sağlayan kontrol panelleri oluşturmak için Grafana veya Kibana gibi görselleştirme araçlarını kullanın. Gerçek zamanlı görselleştirmeler paydaşların bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilir.

Kaynak kodunu kontrol etmek için burayı tıklayın

2. Havacılık Veri Analizi

Nesnel

Federal Havacılık İdaresi (FAA), havayolları ve havalimanları da dahil olmak üzere çok sayıda kaynaktan havacılık verilerini toplamak, işlemek ve analiz etmek için bu proje bir veri hattı geliştirmeye çalışmaktadır. Havacılık verileri; uçuşları, havalimanlarını, hava durumunu ve yolcu demografisini içerir. Amacınız, uçuş planlamasını iyileştirmek, güvenlik önlemlerini geliştirmek ve havacılık endüstrisinin çeşitli yönlerini optimize etmek için bu verilerden anlamlı bilgiler elde etmektir.

Nasıl çözülür?

• Çeşitli kaynaklardan veri alımı için Apache Nifi veya AWS Kinesis kullanılabilir.
• Verimli sorgulama ve analiz için işlenen verileri Amazon Redshift veya Google BigQuery gibi veri ambarlarında saklayın.
• Ayrıntılı havacılık verilerini analiz etmek için Python'u Pandas ve Matplotlib gibi kütüphanelerle kullanın. Bu, uçuş gecikmelerindeki kalıpların belirlenmesini, rotaların optimize edilmesini ve yolcu eğilimlerinin değerlendirilmesini içerebilir.
• Tableau veya Power BI gibi araçlar, havacılık sektöründe paydaşların veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olacak bilgilendirici görselleştirmeler oluşturmak için kullanılabilir.

Kaynak Kodunu görüntülemek için buraya tıklayın

3. Nakliye ve Dağıtım Talep Tahmini

Nesnel

Bu projede amacınız, nakliye ve dağıtım verilerini işleyen sağlam bir ETL (Çıkarma, Dönüştürme, Yükleme) hattı oluşturmaktır. Geçmiş verileri kullanarak, nakliye ve dağıtım bağlamında gelecekteki ürün talebini tahmin eden bir talep tahmin sistemi oluşturacaksınız. Bu, envanter yönetimini optimize etmek, operasyonel maliyetleri azaltmak ve zamanında teslimatı sağlamak için çok önemlidir.

Nasıl çözülür?

• Apache NiFi veya Talend, çeşitli kaynaklardan veri çıkaracak, dönüştürecek ve uygun bir veri depolama çözümüne yükleyecek ETL boru hattını oluşturmak için kullanılabilir.
• Veri dönüştürme görevleri için Python veya Apache Spark gibi araçları kullanın. Tahmin modellerine uygun hale getirmek için verileri temizlemeniz, toplamanız ve ön işlemeniz gerekebilir.
• Talebi doğru bir şekilde tahmin etmek için ARIMA (Otomatik Regresyonlu Entegre Hareketli Ortalama) veya Prophet gibi tahmin modellerini uygulayın.
• Temizlenen ve dönüştürülen verileri PostgreSQL veya MySQL gibi veritabanlarında saklayın.

Bu veri mühendisliği projesinin kaynak kodunu görüntülemek için buraya tıklayın,

4. Olay Veri Analizi

Nesnel

Konferanslar, spor etkinlikleri, konserler ve sosyal toplantılar dahil olmak üzere çeşitli etkinliklerden bilgi toplayan bir veri hattı oluşturun. Gerçek zamanlı veri işleme, bu etkinliklere ilişkin sosyal medya gönderilerinin duyarlılık analizi ve trendleri ve içgörüleri gerçek zamanlı olarak gösterecek görselleştirmelerin oluşturulması projenin bir parçasıdır.

Nasıl çözülür?

• Etkinlik veri kaynaklarına bağlı olarak Twitter API'sini tweet toplamak, etkinlikle ilgili web siteleri için web kazımak veya diğer veri alma yöntemleri için kullanabilirsiniz.
• Sosyal medya gönderilerinde duygu analizi gerçekleştirmek için Python'daki Doğal Dil İşleme (NLP) tekniklerini kullanın. NLTK veya spaCy gibi araçlar değerli olabilir.
• Gerçek zamanlı veri işleme ve analiz için Apache Kafka veya Apache Flink gibi akış teknolojilerini kullanın.
• Etkinlikle ilgili içgörüleri kullanıcı dostu bir formatta sunmak için Dash veya Plotly gibi çerçeveleri kullanarak etkileşimli kontrol panelleri ve görselleştirmeler oluşturun.

Kaynak kodunu kontrol etmek için burayı tıklayın.

5. Log Analitik Projesi

Nesnel

Sunucular, uygulamalar ve ağ cihazları da dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan günlükleri toplayan kapsamlı bir günlük analizi sistemi oluşturun. Sistem, günlük verilerini merkezileştirmeli, anormallikleri tespit etmeli, sorun gidermeyi kolaylaştırmalı ve günlük tabanlı içgörüler aracılığıyla sistem performansını optimize etmelidir.

Nasıl çözülür?

• Logstash veya Fluentd gibi araçları kullanarak günlük toplamayı uygulayın. Bu araçlar, çeşitli kaynaklardan gelen günlükleri toplayabilir ve daha sonraki işlemler için bunları normalleştirebilir.
• Günlük verilerini verimli bir şekilde depolamak ve dizine eklemek için güçlü bir dağıtılmış arama ve analiz motoru olan Elasticsearch'ten yararlanın.
• Kullanıcıların günlük verilerini gerçek zamanlı olarak izlemesine olanak tanıyan kontrol panelleri ve görselleştirmeler oluşturmak için Kibana'yı kullanın.
• Belirli günlük kalıpları veya anormallikler tespit edildiğinde ilgili paydaşları bilgilendirmek için Elasticsearch Watcher veya Grafana Alerts'i kullanarak uyarı mekanizmaları kurun.

Bu veri mühendisliği projesini keşfetmek için burayı tıklayın

6. Öneriler için Movielens Veri Analizi

Nesnel

1. Movielens veri kümesini kullanarak bir öneri motoru tasarlayın ve geliştirin.
2. Verileri önceden işlemek ve temizlemek için sağlam bir ETL işlem hattı oluşturun.
3. Kullanıcılara kişiselleştirilmiş film önerileri sunmak için işbirliğine dayalı filtreleme algoritmaları uygulayın.

Nasıl çözülür?

• Film ve kullanıcı verilerini çıkaran, bunları uygun bir formata dönüştüren ve bir veri depolama çözümüne yükleyen bir ETL işlem hattı oluşturmak için Apache Spark veya AWS Glue'dan yararlanın.
• Scikit-learn veya TensorFlow gibi kitaplıkları kullanarak kullanıcı tabanlı veya öğe tabanlı işbirliğine dayalı filtreleme gibi işbirliğine dayalı filtreleme tekniklerini uygulayın.
• Temizlenen ve dönüştürülen verileri Amazon S3 veya Hadoop HDFS gibi veri depolama çözümlerinde saklayın.
• Kullanıcıların tercihlerini girebileceği ve öneri motorunun kişiselleştirilmiş film önerileri sağladığı web tabanlı bir uygulama geliştirin (örneğin Flask veya Django kullanarak).

Bu veri mühendisliği projesini keşfetmek için burayı tıklayın.

7. Perakende Analitiği Projesi

Nesnel

Satış noktası sistemleri, envanter veritabanları ve müşteri etkileşimleri dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veri alan bir perakende analitiği platformu oluşturun. Satış trendlerini analiz edin, envanter yönetimini optimize edin ve müşteriler için kişiselleştirilmiş ürün önerileri oluşturun.

Nasıl çözülür?

• Perakende kaynaklarından veri ayıklamak, dönüştürmek ve yüklemek için Apache Beam veya AWS Data Pipeline gibi araçları kullanarak ETL süreçlerini uygulayın.
• Satış tahmini ve envanter optimizasyonu için XGBoost veya Random Forest gibi makine öğrenimi algoritmalarından yararlanın.
• Verimli sorgulama için verileri Snowflake veya Azure Synapse Analytics gibi veri ambarı çözümlerinde depolayın ve yönetin.
• Perakende analitiği içgörülerini görsel olarak çekici ve anlaşılır bir formatta sunmak için Tableau veya Looker gibi araçları kullanarak etkileşimli kontrol panelleri oluşturun.

Kaynak kodunu keşfetmek için buraya tıklayın.

GitHub'da Veri Mühendisliği Projeleri

8. Gerçek Zamanlı Veri Analitiği

Nesnel

Gerçek zamanlı veri analitiğine odaklanan açık kaynaklı bir projeye katkıda bulunun. Bu proje, projenin veri işleme hızını, ölçeklenebilirliğini ve gerçek zamanlı görselleştirme yeteneklerini geliştirme fırsatı sağlar. Veri akışı bileşenlerinin performansını artırmak, kaynak kullanımını optimize etmek veya gerçek zamanlı analiz kullanım durumlarını desteklemek için yeni özellikler eklemekle görevlendirilebilirsiniz.

Nasıl çözülür?

Çözüm yöntemi, katkıda bulunduğunuz projeye bağlı olacaktır ancak genellikle Apache Flink, Spark Streaming veya Apache Storm gibi teknolojileri içerir.

Bu veri mühendisliği projesinin kaynak kodunu keşfetmek için burayı tıklayın.

9. Azure Stream Services ile Gerçek Zamanlı Veri Analizi

Nesnel

Azure'da gerçek zamanlı bir veri işleme projesine katkıda bulunarak veya bu projeyi oluşturarak Azure Stream Analytics'i keşfedin. Bu, içgörüler elde etmek ve gerçek zamanlı verileri görselleştirmek için Azure İşlevleri ve Power BI gibi Azure hizmetlerinin entegre edilmesini içerebilir. Gerçek zamanlı analiz yeteneklerini geliştirmeye ve projeyi daha kullanıcı dostu hale getirmeye odaklanabilirsiniz.

Nasıl çözülür?

• Veri kaynakları ve istenen bilgiler de dahil olmak üzere projenin hedeflerini ve gereksinimlerini açık bir şekilde ana hatlarıyla belirtin.
• Bir Azure Stream Analytics ortamı oluşturun, girişleri/çıkışları yapılandırın ve Azure İşlevleri ile Power BI'yı entegre edin.
• Gerçek zamanlı verileri alın, SQL benzeri sorguları kullanarak gerekli dönüşümleri uygulayın.
• Azure İşlevlerini kullanarak gerçek zamanlı veri işleme için özel mantık uygulayın.
• Gerçek zamanlı veri görselleştirme için Power BI'ı kurun ve kullanıcı dostu bir deneyim sağlayın.

Bu veri mühendisliği projesinin kaynak kodunu keşfetmek için burayı tıklayın.

10. Finnhub API ve Kafka ile Gerçek Zamanlı Finansal Piyasa Veri Hattı

Nesnel

Finnhub API ve Apache Kafka'yı kullanarak gerçek zamanlı finansal piyasa verilerini toplayan ve işleyen bir veri hattı oluşturun. Bu proje, hisse senedi fiyatlarının analiz edilmesini, haber verileri üzerinde duyarlılık analizi yapılmasını ve gerçek zamanlı piyasa trendlerinin görselleştirilmesini içermektedir. Katkılar arasında veri alımının optimize edilmesi, veri analizinin geliştirilmesi veya görselleştirme bileşenlerinin geliştirilmesi yer alabilir.

Nasıl çözülür?

• Gerçek zamanlı finansal piyasa verilerinin toplanması ve işlenmesi ile hisse senedi analizi ve duyarlılık analizinin gerçekleştirilmesi de dahil olmak üzere projenin hedeflerini açıkça belirtin.
• Gerçek zamanlı piyasa verilerini toplamak ve işlemek için Apache Kafka ve Finnhub API'yi kullanarak bir veri hattı oluşturun.
• Hisse senedi fiyatlarını analiz edin ve satış hattındaki haber verileri üzerinde duyarlılık analizi yapın.
• Gerçek zamanlı pazar trendlerini görselleştirin ve veri alımı ve analizine yönelik optimizasyonları göz önünde bulundurun.
• Proje boyunca veri işlemeyi optimize etmeye, analizi geliştirmeye ve görselleştirme bileşenlerini geliştirmeye yönelik fırsatları keşfedin.

Bu projenin kaynak kodunu keşfetmek için burayı tıklayın.

11. Gerçek Zamanlı Müzik Uygulaması Veri İşleme Hattı

Nesnel

Kullanıcı davranışı verilerinin gerçek zamanlı olarak işlenmesine ve analiz edilmesine odaklanan gerçek zamanlı bir müzik akışı veri projesi üzerinde işbirliği yapın. Kullanıcı tercihlerini keşfedecek, popülerliği takip edecek ve müzik öneri sistemini geliştireceksiniz. Katkılar, veri işleme verimliliğinin artırılmasını, gelişmiş öneri algoritmalarının uygulanmasını veya gerçek zamanlı gösterge tablolarının geliştirilmesini içerebilir.

Nasıl çözülür?

• Gerçek zamanlı kullanıcı davranışı analizine ve müzik önerilerinin geliştirilmesine odaklanarak proje hedeflerini açıkça tanımlayın.
• Kullanıcı tercihlerini keşfetmek, popülerliği izlemek ve öneri sistemini iyileştirmek için gerçek zamanlı veri işleme konusunda işbirliği yapın.
• Veri işleme hattındaki verimlilik iyileştirmelerini belirleyin ve uygulayın.
• Sistemi geliştirmek için gelişmiş öneri algoritmaları geliştirin ve entegre edin.
• Kullanıcı davranışı verilerini izlemek ve görselleştirmek için gerçek zamanlı kontrol panelleri oluşturun ve devam eden iyileştirmeleri göz önünde bulundurun.

Kaynak kodunu keşfetmek için buraya tıklayın.

Devam Edecek İleri Veri Mühendisliği Projeleri

12. Web Site Kontrolü

Nesnel

Performansı, çalışma süresini ve kullanıcı deneyimini izleyen kapsamlı bir web sitesi izleme sistemi geliştirin. Bu proje, web sitelerinden veri toplamak amacıyla web kazıma için Selenium gibi araçların kullanılmasını ve performans sorunları tespit edildiğinde gerçek zamanlı bildirimler için uyarı mekanizmaları oluşturulmasını içerir.

Nasıl çözülür?

• Performansı ve çalışma süresini izlemek ve kullanıcı deneyimini geliştirmek için bir web sitesi izleme sistemi oluşturmayı içeren proje hedeflerini tanımlayın.
• Hedef web sitelerinden veri toplamak amacıyla web kazıma için Selenyum'u kullanın.
• Performans sorunları veya kesinti algılandığında bildirimde bulunmak için gerçek zamanlı uyarı mekanizmalarını uygulayın.
• Web sitesi performansını, çalışma süresini ve kullanıcı deneyimini izlemek için kapsamlı bir sistem oluşturun.
• Zaman içinde etkinliğini sağlamak için izleme sisteminin sürekli bakımını ve optimizasyonunu planlayın.

Bu veri mühendisliği projesinin kaynak kodunu keşfetmek için burayı tıklayın.

13. Bitcoin Madenciliği

Nesnel

Bitcoin madenciliği veri hattı oluşturarak kripto para dünyasına dalın. İşlem modellerini analiz edin, blockchain ağını keşfedin ve Bitcoin ekosistemine ilişkin içgörüler elde edin. Bu proje, blockchain API'lerinden veri toplamayı, analiz etmeyi ve görselleştirmeyi gerektirecektir.

Nasıl çözülür?

1. İşlem analizi ve blockchain keşfi için bir Bitcoin madenciliği veri hattı oluşturmaya odaklanarak projenin hedeflerini tanımlayın.
2. Madencilikle ilgili veriler için blockchain API'lerinden veri toplama mekanizmalarını uygulayın.
3. İşlem modellerini keşfetmek ve Bitcoin ekosistemine ilişkin içgörüler elde etmek için blockchain analizine dalın.
4. Bitcoin ağı içgörülerini etkili bir şekilde temsil etmek için veri görselleştirme bileşenleri geliştirin.
5. Bitcoin madenciliği etkinliklerinin bütünsel bir görünümü için veri toplama, analiz ve görselleştirmeyi kapsayan kapsamlı bir veri hattı oluşturun.

Bu veri mühendisliği projesinin kaynak kodunu keşfetmek için burayı tıklayın.

14. GCP Projesi Bulut İşlevlerini Keşfedecek

Nesnel

Cloud Functions, BigQuery ve Dataflow gibi GCP hizmetlerinden yararlanan bir veri mühendisliği projesi tasarlayıp uygulayarak Google Cloud Platform'u (GCP) keşfedin. Bu proje, kaynak kullanımını optimize etmeye ve veri mühendisliği iş akışlarını iyileştirmeye odaklanan veri işleme, dönüştürme ve görselleştirme görevlerini içerebilir.

Nasıl çözülür?

• Cloud Functions, BigQuery ve Dataflow dahil olmak üzere veri mühendisliği için GCP hizmetlerinin kullanımını vurgulayarak projenin kapsamını net bir şekilde tanımlayın.
• Cloud Functions, BigQuery ve Dataflow'un verimli kullanımını sağlayacak şekilde GCP hizmetlerinin entegrasyonunu tasarlayın ve uygulayın.
• Projenin bir parçası olarak, genel hedeflere uygun olarak veri işleme ve dönüştürme görevlerini yürütün.
• Verimliliği artırmak için GCP ortamında kaynak kullanımını optimize etmeye odaklanın.
• Kolaylaştırılmış ve etkili süreçleri hedefleyerek projenin yaşam döngüsü boyunca veri mühendisliği iş akışlarını iyileştirme fırsatlarını arayın.

Bu projenin kaynak kodunu keşfetmek için burayı tıklayın.

15. Reddit Verilerini Görselleştirme

Nesnel

En popüler sosyal medya platformlarından biri olan Reddit'ten veri toplayın ve analiz edin. Etkileşimli görselleştirmeler oluşturun ve platformdaki kullanıcı davranışı, trend konular ve duygu analizi hakkında öngörüler elde edin. Bu proje web kazıma, veri analizi ve yaratıcı veri görselleştirme teknikleri gerektirecektir.

Nasıl çözülür?

• Kullanıcı davranışı, trend konular ve duyarlılık analizi hakkında bilgi edinmek için Reddit'ten veri toplama ve analize vurgu yaparak projenin hedeflerini tanımlayın.
• Reddit platformundan veri toplamak için web kazıma tekniklerini uygulayın.
• Kullanıcı davranışını keşfetmek, trend olan konuları belirlemek ve duygu analizi gerçekleştirmek için veri analizine dalın.
• Reddit verilerinden elde edilen içgörüleri etkili bir şekilde aktarmak için etkileşimli görselleştirmeler oluşturun.
• Proje boyunca bulguların sunumunu geliştirmek için yenilikçi veri görselleştirme tekniklerini kullanın.

Bu projenin kaynak kodunu keşfetmek için burayı tıklayın.

Azure Veri Mühendisliği Projeleri

16. Yelp Veri Analizi

Nesnel

Bu projede amacınız Yelp verilerini kapsamlı bir şekilde analiz etmektir. Yelp verilerini çıkarmak, dönüştürmek ve uygun bir depolama çözümüne yüklemek için bir veri hattı oluşturacaksınız. Analiz şunları içerebilir:

• Popüler işletmeleri belirleme.
• Kullanıcı inceleme duyarlılığı analiz ediliyor.
• Yerel işletmelere hizmetlerini iyileştirmeleri için bilgi sağlamak.

Nasıl çözülür?

• Verileri çıkarmak için web kazıma tekniklerini veya Yelp API'sini kullanın.
• Python veya Azure Data Factory kullanarak verileri temizleyin ve önceden işleyin.
• Verileri Azure Blob Depolama veya Azure SQL Veri Ambarı'nda depolayın.
• Pandas ve Matplotlib gibi Python kitaplıklarını kullanarak veri analizi gerçekleştirin.

Bu projenin kaynak kodunu keşfetmek için burayı tıklayın.

17. Veri Yönetimi

Nesnel

Veri yönetimi, veri kalitesini, uyumluluğunu ve güvenliğini sağlamak açısından kritik öneme sahiptir. Bu projede Azure hizmetlerini kullanarak bir veri yönetimi çerçevesi tasarlayacak ve uygulayacaksınız. Bu, verilerin sorumlu bir şekilde ve düzenlemelere uygun şekilde kullanılmasını sağlamak için veri politikalarının tanımlanmasını, veri kataloglarının oluşturulmasını ve veri erişim kontrollerinin ayarlanmasını içerebilir.

Nasıl çözülür?

• Veri varlıklarını belgeleyen ve sınıflandıran bir katalog oluşturmak için Azure Purview'ı kullanın.
• Azure İlkesi ve Azure Planlarını kullanarak veri ilkelerini uygulayın.
• Veri erişimini yönetmek için rol tabanlı erişim denetimini (RBAC) ve Azure Active Directory tümleştirmesini ayarlayın.

Bu veri mühendisliği projesinin kaynak kodunu keşfetmek için burayı tıklayın.

18. Gerçek Zamanlı Veri Alımı

Nesnel

Azure Data Factory, Azure Stream Analytics ve Azure Event Hubs gibi hizmetleri kullanarak Azure'da gerçek zamanlı bir veri alımı işlem hattı tasarlayın. Amaç, çeşitli kaynaklardan veri almak ve bunları gerçek zamanlı olarak işleyerek karar alma süreci için anında içgörü sağlamaktır.

Nasıl çözülür?

• Veri alımı için Azure Event Hubs'ı kullanın.
• Azure Stream Analytics ile gerçek zamanlı veri işlemeyi uygulayın.
• İşlenen verileri Azure Data Lake Storage veya Azure SQL Veritabanında depolayın.
• Power BI veya Azure Panolarını kullanarak gerçek zamanlı öngörüleri görselleştirin.

Bu projenin kaynak kodunu keşfetmek için burayı tıklayın.

AWS Veri Mühendisliği Proje Fikirleri

19. ETL Boru Hattı

Nesnel

AWS'de uçtan uca bir ETL (Çıkarma, Dönüştürme, Yükleme) hattı oluşturun. İşlem hattının çeşitli kaynaklardan veri çekmesi, dönüşümler gerçekleştirmesi ve işlenen verileri bir veri ambarına veya göle yüklemesi gerekir. Bu proje veri mühendisliğinin temel ilkelerini anlamak için idealdir.

Nasıl çözülür?

• Veri çıkarmak için AWS Glue veya AWS Data Pipeline'ı kullanın.
• Amazon EMR veya AWS Glue'da Apache Spark'ı kullanarak dönüşümleri uygulayın.
• İşlenen verileri Amazon S3 veya Amazon Redshift'te depolayın.
• Düzenleme için AWS Step Functions veya AWS Lambda'yı kullanarak otomasyonu ayarlayın.

Bu projenin kaynak kodunu keşfetmek için burayı tıklayın.

20. ETL ve ELT İşlemleri

Nesnel

AWS'de ETL (Çıkart, Dönüştür, Yükle) ve ELT (Çıkart, Yükle, Dönüştür) veri entegrasyonu yaklaşımlarını keşfedin. Farklı senaryolardaki güçlü ve zayıf yönlerini karşılaştırın. Bu proje, belirli veri mühendisliği gereksinimlerine dayalı olarak her bir yaklaşımın ne zaman kullanılacağına ilişkin bilgiler sağlayacaktır.

Nasıl çözülür?

• Veri dönüşümü ve yükleme için AWS Glue'yu kullanarak ETL süreçlerini uygulayın. ELT işlemleri için AWS Data Pipeline'ı veya AWS DMS'yi (Veritabanı Geçiş Hizmeti) kullanın.
• Yaklaşıma bağlı olarak verileri Amazon S3, Amazon Redshift veya Amazon Aurora'da depolayın.
• AWS Step Functions veya AWS Lambda işlevlerini kullanarak veri iş akışlarını otomatikleştirin.

Bu projenin kaynak kodunu keşfetmek için burayı tıklayın.

Sonuç

Veri mühendisliği projeleri, veri dünyasına dalmak, gücünden yararlanmak ve anlamlı içgörüler elde etmek için inanılmaz bir fırsat sunar. İster gerçek zamanlı veri akışı için işlem hatları oluşturuyor olun ister büyük veri kümelerini işlemek için çözümler üretiyor olun, bu projeler becerilerinizi geliştirir ve heyecan verici kariyer fırsatlarına kapılar açar.

Ama burada durmayın; Veri mühendisliği yolculuğunuzu bir sonraki seviyeye taşımak istiyorsanız kayıt olmayı düşünün. BlackBelt Plus programı. BB+ ile uzman rehberliğine, uygulamalı deneyime ve destekleyici bir topluluğa erişerek veri mühendisliği becerilerinizi yeni boyutlara taşıyacaksınız. Şimdi kayıt!

Sık Sorulan Sorular

İlgili bağlantılar

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/09/data-engineering-project/