Развитие в профессии Инженер по данным

Профессия инженера по данным — это про работу с цифрами, структурами, хранилищами и потоками. Но чтобы влиться в команду и начать решать реальные задачи, нужно развить ключевые навыки инженера по данным. Их можно изучать по отдельности или в рамках курсов — главное, делать это последовательно и с упором на практику.

Начнём с основ. SQL — язык номер один для любого инженера. Без него ты не сможешь ни вытянуть данные, ни отфильтровать нужное, ни построить витрину. Важный шаг — научиться писать не просто SELECT, а работать с оконными функциями, джоинами, агрегациями.

Следующий навык — Python. Он нужен для автоматизации задач, написания пайплайнов, работы с API. Курсы по data engineering обязательно включают его в программу, потому что без него никуда.

Далее — ETL и пайплайны данных. Это как построить маршрут от точки А (например, логов с сайта) до точки Б (витрины в Redshift). Здесь важны такие инструменты, как Airflow, dbt, Luigi. Все они позволяют автоматизировать и отслеживать процессы.

Для продвинутого уровня обязательно стоит прокачать навыки работы с потоками — Kafka, Flink, Spark Streaming. Это уже big data-направление, но оно востребовано в большинстве компаний с высокими нагрузками.

Не стоит забывать и про «облачные» навыки: работа с AWS, GCP, Azure, деплой пайплайнов, хранение данных, настройки доступа.

Всё это можно изучать по частям или в комплексе — на нашем сайте ты найдёшь курсы для прокачки отдельных навыков инженера данных, подходящие под твой уровень и задачи.

Прокачайте свои навыки в професии “Инженер по данным“ с нашими умными рекомендациями. Повышайте свою квалификацию и будьте в курсе последних тенденций.