Курс Data Engineer Python
Научитесь создавать пайплайны для сбора, обработки и загрузки больших объёмов данных
Кто такой Data Engineer?
Инженер данных проектирует процессы сбора, обработки и хранения данных из различных источников. Он создаёт пайплайны и хранилища данных, чтобы аналитики и специалисты по машинному обучению могли работать с проверенной и актуальной информацией.
Роль
- Разрабатывает ETL/ELT-пайплайны для загрузки данных из различных источников, контролирует качество обработки и соблюдение SLA.
- Оптимизирует SQL-запросы и программы обработки данных, чтобы регулярные загрузки выполнялись вовремя даже при больших объёмах информации.
Место в команде
- Работает с BI-командой, специалистами по машинному обучению и владельцами источников данных. Помогает подготовить информацию для анализа данных и построения моделей.
- Взаимодействует с инфраструктурной командой при настройке Apache Airflow и других средств управления задачами, отслеживает ошибки загрузки данных.
- Согласует правила передачи и структуру данных между системами, чтобы команды одинаково понимали назначение полей и форматы информации.
Навыки для профессии
- SQL — сложные запросы, объединение таблиц и инкрементальная загрузка данных. Эти знания нужны для работы с базами данных и подготовки витрин.
- Apache Airflow и dbt — инструменты для автоматизации пайплайнов, планирования загрузок и преобразования информации без постоянного ручного запуска скриптов.
- Проектирование хранилища данных — выбор между DWH и lakehouse, организация структуры хранения, управление доступом и затратами.
- Автоматизированная проверка программ обработки: тестирование изменений до запуска, чтобы снизить риск ошибок в рабочих пайплайнах.
- Контроль качества данных с помощью Great Expectations и аналогичных инструментов — проверка полноты, корректности и согласованности информации до её использования в отчётах.
- Общение со специалистами предметной области — согласование значений метрик и полей, чтобы результаты обработки данных правильно понимали разные команды.
Ориентиры по зарплате ниже — усреднение по рунету; фактический доход зависит от региона, формата работы и вашего уровня задач.
Ориентиры по зарплатам
Средние вилки по рынку РФ
Как проходит обучение
Программа обучения объединяет основы инженерии данных и практические задания. Вы постепенно освоите инструменты и приёмы, необходимые для решения реальных задач.
Начало обучения
После регистрации проходите диагностику знаний. Система определяет, какие темы вам уже знакомы, и с чего лучше начать занятия.
Персональный план
Индивидуальная программа курса: основы SQL, работа с данными, порядок изучения тем и практические задания под ваши текущие навыки.
Практика на задачах
После изучения темы переходите к упражнениям и проектным заданиям: пишете SQL-запросы, настраиваете обработку данных и собираете работы для портфолио.
Обратная связь
Получаете обратную связь по заданиям: автоматическая проверка выявляет ошибки, а ИИ-наставник помогает разобраться в решении и найти следующий шаг.
Свой темп
Проходите уроки в удобное время и возвращайтесь к сложным темам, когда потребуется. Обучение можно совмещать с работой.
Близко к работе
Отрабатываете задачи инженера данных: загрузку информации, проверку результатов, поиск ошибок и документирование решений. Так формируются практические навыки для работы в команде.
Готовы начать обучение?
Зарегистрируйтесь и получите персональную программу обучения. Начните с основ и переходите к практическим заданиям по инженерии данных в своём темпе.
Попробуйте бесплатно. Карта не требуется.
Частые вопросы
Ответы о курсе Data Engineer (Python)