Навигатор по карьере в IT

Data Engineer (Python)

Стройте надёжные пайплайны для обработки больших данных

ETL
Хранилища
SQL
Python
Качество
Начать обучение

Кто такой Data Engineer?

Data Engineer проектирует потоки данных: сбор, трансформация и доставка в хранилища, чтобы аналитика и ML получали надёжные витрины.

Роль

  • Собирает ETL/ELT-пайплайны, мониторинг SLA и качество между источником и потребителем.
  • Оптимизирует SQL и код обработки, чтобы партии данных укладывались в окно ночной загрузки.

Место в команде

  • Партнёр аналитиков BI, ML-команды и владельцев доменных данных.
  • С инфрой по оркестраторам Kubernetes/Luigi/airflow и наблюдению ошибок ingestion.
  • Явный data contract — источники не расходятся в трактовке полей между командами.

Навыки для профессии

  • SQL продвинутого уровня — сложные join и инкрементальные загрузки.
  • Airflow/dbt/Python batch — понятнее автоматический конвейер без ручных cron-скриптов.
  • Модели хранилищ (DWH vs lakehouse) — права и стоимость хранения под контролем.
  • CI для данных — код обработки тестируется так же аккуратно, как приложения.
  • Data quality проверки (Great Expectations и аналоги) — ошибка ловится до отчётов гендира.
  • Коммуникации с доменными экспертами — метрики и поля имеют понятную бизнес-семантику.

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

Junior
100 000 – 160 000 ₽
0–1 год
Middle
200 000 – 320 000 ₽
1–3 года
Senior
от 400 000 ₽
3+ года

Как проходит обучение

Короткая теория и практика под ваш уровень — от базы до задач, близких к реальной работе.

1

Старт на платформе

Регистрация, интерфейс и диагностика навыков — фиксируем уровень и точку входа.

2

Персональный план

Маршрут под выбранную профессию: темы, порядок модулей и практические задания.

3

Теория и практика в связке

После блоков теории — задачи под уровень: от упражнений до связных работ, которые можно показать работодателю.

4

Обратная связь

Где уместно — автопроверка; где важен подход — разбор ошибок и подсказки к следующему шагу.

5

Свой темп

Занятия доступны круглосуточно; к сложным темам возвращайтесь в удобном ритме.

6

Близко к работе

Упор на процессы и артефакты, типичные для роли: постановка задач, совместная работа и понятная отчётность о прогрессе.

Готовы начать обучение?

Зарегистрируйтесь на платформе и получите индивидуальный план обучения по этой профессии.

Зарегистрироваться на платформе

Попробуйте бесплатно. Карта не требуется.

Data Engineer (Python) — обучение | EdMe