DataOps-инженер: практики и методики

Если ты хочешь освоить профессию DataOps-инженера с нуля, стоит разобраться, какие инструменты тебе точно пригодятся. Без фреймворков в этой области — никуда. Они помогают автоматизировать сбор, обработку и доставку данных, ускоряют рабочие процессы и спасают от рутины.

Вот с чего стоит начать:

Apache Airflow — это как дирижёр для оркестра данных. С помощью него можно выстраивать сложные пайплайны, контролировать их выполнение и быстро выявлять ошибки. Без Airflow современные процессы ETL — это как кататься на велосипеде с квадратными колёсами.

Kubernetes — здесь всё про управление контейнерами. DataOps-инженеры используют его, чтобы масштабировать процессы обработки данных, разворачивать микросервисы и настраивать стабильную инфраструктуру. Если ты слышал, что кто-то “девопсит данные” — скорее всего, в этом замешан K8s.

dbt (Data Build Tool) — инструмент для трансформации данных в хранилищах. Он помогает писать код, который преобразует «сырой» поток данных в чистую таблицу для анализа. Удобно, прозрачно и гибко.

Dagster — альтернатива Airflow. Тоже для управления пайплайнами, но с другим подходом. Он больше заточен под тестирование и отслеживание состояния данных. Можно начать с него, если Airflow кажется слишком громоздким.

Great Expectations — библиотека для тестирования качества данных. Да-да, как в разработке: перед тем как пустить данные дальше, ты проверяешь, соответствуют ли они ожиданиям.

Хочешь научиться работать с этими фреймворками? На нашей платформе собраны курсы, которые помогут тебе прокачать нужные навыки и освоить профессию DataOps-инженера с нуля. Выбирай и начинай обучение в удобное время.

Подготовили для вас фреймворки, стандарты и шаблоны для специальности “DataOps-инженер“. Следите за пополнением списка и используйте проверенные профессионалами методики!