Инженер по данным: практики и методики

Инженер по данным — это не только про «таскать данные» из одной таблицы в другую. Это про то, чтобы построить устойчивую и удобную инфраструктуру, которая переживёт любое масштабирование. И именно фреймворки помогают это делать — быстро, грамотно и без лишней головной боли.

Среди обязательных инструментов, которые стоит изучить на этапе обучения на data engineer, — Apache Airflow. Он отвечает за автоматизацию процессов. Проще говоря, Airflow — это как график заданий для данных: когда, что, откуда, куда и зачем. Особенно он важен, если нужно собирать данные каждую ночь или час.

Если предстоит работать с потоковыми данными (например, отслеживать клики пользователей в реальном времени), пригодится Apache Kafka. Это своего рода логистическая платформа, по которой движутся события и сообщения. В большинстве современных систем Kafka — основной фреймворк для стриминга.

Для тех, кто работает с объёмами данных, которые не влезают ни в Excel, ни в обычную БД, пригодится Apache Spark. Этот фреймворк позволяет обрабатывать терабайты данных на лету, распараллеливая задачи на кластере.

Если говорить про структуру и управление проектами, то в обучение инженеров по данным часто включают dbt (data build tool). Он помогает выстраивать модульные пайплайны, следить за зависимостями и документацией. А для организации хранилищ данных подойдут Snowflake, Redshift или BigQuery — в зависимости от того, в каком облаке работает компания.

Освоение этих фреймворков — обязательный шаг в профессии. Поэтому лучшие курсы по data engineering обязательно включают их в программу. Так что если хочешь не просто писать скрипты, а строить системы — стоит учиться именно этому.

Подготовили для вас фреймворки, стандарты и шаблоны для специальности “Инженер по данным“. Следите за пополнением списка и используйте проверенные профессионалами методики!