Топ-6 онлайн-курсов по Data Engineering

Большие данные сильно облегчают жизнь потребителям, а компаниям помогают оптимизировать все процессы и больше зарабатывать. И только Data Engineer знает, как эти данные извлекать, где хранить и как обработать, чтобы получить результат.

Рассказываем, кто такой дата-инженер, что должен уметь и сколько зарабатывает. Также сделали подборку из 6 лучших курсов для будущих дата-инженеров.

Кто такой Data Engineer и чем он занимается

Дата-инженер (Data Engineer) – специалист, который облегчает работу с данными для аналитиков и специалистов по Data Science. Он подгружает информацию с разных платформ, структурирует её и транслирует другим аналитикам в понятном формате.

Внутри компании должностные задачи дата-инженера могут разниться, но чаще всего он:

• проектирует инструменты, сервисы и мощности для работы с big data;
• собирает цифры из разных первоисточников в общее хранилище, распределяет по папкам;
• настраивает пайплайн – потоки для постоянного движения и загрузки данных;
• проверяет корректность данных, чистит их от дублей и ошибок;
• обрабатывает и структурирует «сырые» данные так, чтобы с ними было удобно работать;
• выстраивает архитектуру цифровых накопителей для больших данных, следит за её исправностью;
• оптимизирует всю систему по работе с данными, ищет способы её улучшения и упрощения.

Data Engineering особенно востребован в компаниях, через которые проходят большие потоки данных. Например, большие онлайн-сервисы или банки, где записываются сведения обо всех переводах клиентов, и нужна детальная аналитика.

Инженеры помогают сделать эти данные доступнее и понятнее, а потом передаёт их аналитикам и data scientist для последующей работы.

Ключевые навыки для работы дата-инженером

Чтобы загружать, извлекать, преобразовывать и грамотно сохранять большие потоки с цифрами, специалисту нужно разбираться в разработке ПО, языках для бекенда, уметь писать запросы к базам данных и немного понимать в аналитике. Поэтому к базовым навыкам для дата-инженера относятся:

1. Программирование. Самый популярный и разноплановый язык – Python. Также не помешают базовые знания Java/Scala, на которых написано больше всего инструментов для обработки big data. Реже используются Go и C++.
2. Команды SQL для извлечения и управления. Инженер регулярно извлекает информацию из классических баз данных, поэтому важно знать язык структурированных запросов.
3. Инструменты и фреймворки для работы с Big Data. Сюда входит весь стек Hadoop, Apache Spark, Kafka и другие. Изучать все инструменты не обязательно, но крайне важно глубоко погрузиться хотя бы в один и понять принцип работы.
4. Навыки работы с Docker. Это сервис контейнеризации, который позволяет упаковывать разработанные мощности на одном компьютере и запускать на другом. Необходимо, чтобы передавать данные коллегам для обработки.
5. Облачные технологии. Бизнесы часто переносят Big Data в облако, так как мощностей для хранения на локальных ПК не хватает. Поэтому важно уметь строить инфраструктуру на облачных платформах – Google Cloud Platform, Amazon Web Services и т.д.
6. Понимание алгоритмов, структур данных. Важно разобраться, как работают и как хранятся разные структуры данных. Это поможет грамотно их извлекать и общаться со специалистами по Data Science на одном языке.

Что касается soft-скиллов, здесь важны те же качества, которые помогают всем IT-аналитикам: умение коммуницировать с командой, понимать запросы клиента, презентовать результаты своей работы аналитикам и обосновывать своё мнение.

Востребованность и зарплата

Объёмы данных в интернете растут в геометрической прогрессии, поэтому спрос на дата-инженеров стремительно растёт. Доходы соответствуют востребованности: по статистике, в Data Engineering они одни из самых высоких зарплат в сфере IT.

По данным hh.ru, начинающим дата-инженерам сразу после обучения готовы платить 70 000 — 80 000 рублей. Работать при этом можно удалённо, принимают без опыта.

Если добросовестно выполнять должностные обязанности и постоянно расти, через 1-2 года можно вырасти в зарплате в 2-3 раза. Дата-инженерам с опытом 1-3 года уже предлагают оклад от 250 000 ₽.

С опытом от трёх лет в среднем можно зарабатывать 300 000 ₽, а некоторые крупные компании платят до 400 000 ₽.

При этом дата-инженеры требуются не только компаниям-гигантам из разряда Google и Amazon, но и бизнесам с небольшими проектами. А значит, у всех есть шанс найти место, где будет комфортно работать.

Как стать дата-инженером

У профессии Data Engineering довольно высокий порог вхождения. Чаще всего в дата-инженеры приходят из аналитики или программирования: например, дата-сайентисты или backend-разработчики, которые уже знают Python и хотят развиваться в сфере аналитики.

Чтобы успешно переквалифицироваться в дата-инженера, требуется опыт в программировании и высшее техническое образование. Без него получить новую профессию сложно, но возможно. Для этого подходят курсы, где ученикам дают необходимый фундамент для работы в Data Engineering.

В отличие от вузов, где информация часто устаревшая, такие курсы помогают практиковаться на реальных актуальных задачах. В дальнейшем развитии поможет только практика и постоянное самообучение.

Топ-6 курсов по Data Engineering

Онлайн школы разрабатывают объёмные курсы, где можно освоить востребованную профессию Data Engineering с нуля. Мы подобрали 6 лучших курсов от топовых школ для начинающих и продвинутых IT-специалистов, где дают полезную теорию и изобилие практики.

Курс «Дата-инженер» от Нетологии

Объёмный курс, где 300+ часов практики, включая выполнение задач на тренажёре. Ученики погружаются в профессию с нуля, начиная с основ Python, учатся собирать данные в многослойные структуры и генерировать отчёты на их основе. Искать работу можно уже через год обучения, с этим помогает центр развития карьеры.

Длительность курса: 16 месяцев

Чему научитесь:

• конфигурировать ETL-процессы (сбор, обработка, хранение) разными дата-технологиями;
• проектировать архитектуру данных для решения бизнес-задач;
• автоматизировать работу с хранилищами, настраивать пайплайны;
• подбирать DWH (хранилища данных) под различные задачи;
• писать и настраивать приложения в Kafka.

После обучения: 6 проектов в портфолио, диплом, бонусный курс «Английский для специалистов», помощь с трудоустройством

Стоимость: 139 700 ₽ одним платежом или 4083 ₽/мес. в рассрочку на 3 года

Ссылка на курс: netology.ru

Курс «Инженер данных с нуля» от Яндекс Практикум

Курс с углублённым изучением SQL, Python и прочих инструментов для аналитики. Подходит для новичков. Ученики сразу погружаются в реальные задачи, поэтому уже через 5 месяцев обучения начинают искать реальные проекты. Несколько раз в месяц проходят семинары с разбором сложных уроков и сессиями «вопрос-ответ», что позволяет лучше разобраться в теме.

Продолжительность: 12 месяцев

Чему научат:

• проектировать витрины с загрузкой, хранилища и другую инфраструктуру;
• извлекать, делать выборку, фильтровать данные с SQL и DML;
• оптимизировать запросы для удобного извлечения;
• преобразовывать и обрабатывать данные в Data Lake, Hadoop, Spark, PySpark;
• выстраивать пайплайны для визуализации данных.

После курса: 9 готовых проектов, диплом школы, помощь с трудоустройством

Стоимость: 165 000 ₽ сразу или рассрочка на год 15 500 ₽/мес.

Ссылка на обучение: practicum.yandex.ru

Курс «Инженер данных» от Яндекс Практикум

Ещё одно обучение от Яндекс Практикума, но для практикующих дата-инженеров. На уроках ученики не затрагивают основы Python и SQL, а сразу переходят к сложным технологиям. Всё обучение строится на практике, начиная с первого урока. В процессе ученики трудятся над проектами по типовым задачам из разных сфер бизнеса, что позволяет увереннее искать работу после курса.

Длительность курса: 6,5 месяцев

Чему научитесь:

• актуализировать текущие БД, адаптировать их под задачи бизнеса;
• настраивать миграцию данных из одной БД в другую;
• выстраивать с нуля DWH и архитектуру Data Lake;
• обрабатывать данные с помощью PySpark и Airflow;
• проектировать стриминговые системы и витрины с помощью Kafka, Spark Streaming.

После обучения: готовое портфолио, диплом школы, помощь с резюме

Стоимость: 95 000 ₽ или 17 000 ₽/мес. при оплате частями

Ссылка на обучение: practicum.yandex.ru

Профессия «Data Engineer» от Otus

Базовый курс для начинающих разработчиков. Тем, кто не владеет Python, школа предлагает бесплатный доступ к подготовительному курсу по основам языка. Обучение проходит в виде лекций и домашних заданий с фидбеком от преподавателя. Практика проходит в Yandex Cloud, доступ к которому школа предоставляет бесплатно.

Продолжительность: 4 месяца

Чему научат:

• создавать, настраивать, оптимизировать мощности для выгрузки данных;
• выстраивать лямбда-архитектуру для потоковой загрузки и визуализации;
• работать с сервисами из экосистемы Hadoop;
• адаптировать датасеты для аналитиков, включая аналитиков Big Data.

По итогам курса: сертификат онлайн-школы, большой проект в портфолио

Стоимость: 107 000 ₽ одним платежом или 10 700 ₽/мес. в рассрочку

Ссылка на обучение: otus.ru

Курс по Data Engineering от SkillFactory

Курс не для новичков, нужен базовый опыт кодинга на Python. Весь курс построен вокруг большого проекта, который делится на последовательные задачи. Для решения каждой из них ученики осваивают новый инструмент или технологию, а потом закрепляют его на практике. Уже к середине курса сможете решать реальные рабочие задачи.

Продолжительность: нужно запрашивать

Чему научат:

• писать код на Python, использовать его для аналитики;
• подгружать данные из разрозненных источников;
• извлекать и выгружать информацию с помощью SQL;
• использовать ML-модели для обучения датасетов;
• разбираться в облачных хранилищах Amazon, Google, Azure.

После курса: диплом школы, итоговый проект в портфолио

Стоимость: индивидуально

Ссылка на обучение: skillfactory.ru

Курс «Инженер данных» от Karpov.Courses

Курс с расширенной практикой. Подходит тем, кто умеет писать код на Python и делать запросы к базам данных. Ученики погружаются в реальную среду дата-инженера: работают с «грязными» данными, разбирают запросы от аналитиков, готовят наборы данных любой сложности. Практика проходит на удалённом сервере, также ученики практикуются на симуляторе Data Science.

Длительность обучения: 5 месяцев

Чему научат:

• выстраивать и автоматизировать ETL/ELT-пайплайны;
• делать релевантные выборки данных для машинного обучения;
• работать с Big Data на платформах Hadoop и Spark;
• проектировать слои детальных данных в Data Warehouse;
• писать сложные структурированные запросы;
• визуализировать данные в Tableau.

После курса: готовое портфолио, сертификат школы

Стоимость: 92 000 ₽ при полной оплате или 8 667 ₽/мес. в рассрочку на год.

Ссылка на обучение: karpov.courses