data-engineering-projects：实践数据工程核心技能的宝藏库

data-engineering-projects：实践数据工程核心技能的宝藏库

data-engineering-projects 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dat/data-engineering-projects

项目介绍

data-engineering-projects 是一个开源的数据工程实践仓库，旨在为数据工程师提供一个动手实践的环境，涵盖数据摄取、转换、编排、数据建模等数据工程的关键环节。该仓库包含多个实际项目场景，每个项目都提供了详尽的指导、目标、数据来源和示例代码。

项目技术分析

data-engineering-projects 仓库采用了一系列现代数据工程技术，包括但不限于：

• 数据摄取：使用 Python 或 Airflow 从不同来源（如 CSV 文件、API 等）获取数据。
• 数据清洗：处理缺失值、异常值，标准化日期和地点名称等。
• 数据建模：在 Postgres 等关系型数据库中构建事实表和维度表，进行时间序列和区域分析。
• 数据编排：利用 Airflow 等工具自动化数据管道的运行。
• 数据存储：使用 Parquet 等高效文件格式存储处理后的数据。

项目技术应用场景

data-engineering-projects 中的应用场景丰富多样，包括：

1. 公共卫生数据清洗和建模：为医疗机构提供每日和累计的病例、康复和死亡数据，辅助资源规划。
2. 电子商务销售数据清洗和建模：分析电子商务平台的销售趋势，优化库存和营销策略。
3. 房地产交易数据清洗和建模：追踪房地产交易数据，进行市场分析和预测。
4. 社交媒体情绪分析：使用 DBT（数据构建工具）分析特定主题相关的社交媒体情绪。
5. 股票或金融数据管道：构建用于金融数据分析和预测的数据管道。
6. 天气事件分析：分析近年间的天气事件数据。
7. 基于 Spark 的日志处理：使用 Parquet 格式进行日志数据的处理。
8. 端到端数据湖实现：提供通用的数据湖实施示例。
9. 基于 Spark 的历史追踪：跟踪维度数据随时间的变化。
10. 基础机器学习管道集成：整合机器学习工作流程，实现数据预处理、模型训练和评估。

项目特点

data-engineering-projects 具有以下显著特点：

1. 实用性：每个项目都紧密贴合实际工作中的数据工程任务，帮助工程师在实践中提升技能。
2. 全面性：涵盖数据工程生命周期的各个环节，使工程师能够获得全方位的实践经验。
3. 灵活性：项目场景丰富，工程师可以根据自己的需求和兴趣选择合适的项目进行实践。
4. 文档齐全：每个项目都提供了详细的指导和文档，使工程师能够更容易上手和完成项目。

总结而言，data-engineering-projects 是一个宝贵的数据工程实践资源，无论是对于初学者还是有经验的数据工程师，都能从中获得丰富的实践经验和技能提升。通过动手实践这些项目，工程师能够更好地理解和掌握数据工程的核心概念和技术，为自己的职业发展打下坚实的基础。

data-engineering-projects 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dat/data-engineering-projects