Профессия data enginer
-
1 тема
Какие задачи решает data enginer
-
2 тема
Проекты, реализованные этой профессией
-
3 тема
Уровень зарплаты data enginer
-
4 тема
Зарплата в зависимости от опыта
-
5 тема
Навыки data enginer
-
6 тема
Как стать data enginer
-
7 тема
Сайты для повышения навыков data enginer
-
8 тема
Лучшие книги по data enginer
-
9 тема
Лучшие курсы по data enginer
Профессия инженера по обработке данных подразумевает выполнение обязанностей информационного аналитика и дата-сайентиста вместе взятых. Data engineering решает вопросы извлечения, преобразования, загрузку данных и их обработку. Специалисты этого профиля должны отлично знать SQL и Python, желательно — Java/Scala. А также иметь опыт работы с облачными платформами, в частности Amazon Web Services.
в месяц
в месяц
в месяц
- Уверенное владение Python 3.x
- Опыт разработки в среде linux
- Опыт работы с библиотекой pandas
- Владение С++ и соответствующие инструментарием разработки (gcc / gdb)
- Опыт работы с SQL-базами данных (PostgreSQL, MSSQL)
- Опыт разработки ETL-решений
- Уверенное знание Python 3
- Опыт применения в работе классических алгоритмов
- Знание структур данных
- Опыт работы с git
- Опыт Linux разработки
- Мы ожидаем, что у вас уже есть успешный опыт работы с пайплайнами
- Проектировать и строить процессы хранения, обработки, очистки и обогащения данных
- Участвовать в разработке data pipeline на всех этапах — от обсуждения с источниками данных формата получения данных, до презентации новой фичи потребителям
- Разрабатывать API (REST, gRPC) для высоконагруженных сервисов получения доступа к данным
Senior Data Science Engineer, Aligned Research Group LLC и преподаватель на программах “Специалист по большим данным” и “Data Engineer” с удовольствием поделился с аудиторией своим мнением. Николай на своём опыте преподавателя убедился, что очень трудно освоить профессию без определённого багажа знаний и умений. Поэтому будущим слушателям программы подготовки не плохо бы хорошо знать математику и обладать хотя бы начальным уровнем программирования. Опыт работы в компаниях технологического профиля тоже приветствуется. Кроме того, уверенное владение английским языком — тот навык, без которого невозможно представить современного data enginer.
Инженер данных в СИБУРе не понаслышке знает, что такое data enginer и какой путь необходимо пройти прежде, чем получить свою первую работу. Если стремление войти в профессию возникло ещё на школьной скамье, то начинать нужно с изучения информационных технологий, физики, овладевать уверенными навыками программирования. По завершении школьного этапа — прямая дорога в один из престижных и качественных технических ВУЗов. Не стоит забывать об обязательном освоении SQL. Чтобы усовершенствовать навыки и получить конкретные рекомендации по работе в сфере инжиниринга данных, профильные авторские курсы — самый оптимальный вариант.
Руководитель факультета «Аналитика и Data Science» в Нетологии как никто другой разбирается в вопросе и даёт начинающим инженерам свои полезные рекомендации. Первое, без чего Елена не видит data enginer — это владения дисциплиной Computer Science. Любой специалист по данным должен обладать умением доказывать правильность своих выводов. В этом случае не обойтись без знания статистики и базовой математики. Без машинного обучения, а также аналитических инструментов тоже нельзя существовать в профессии. Нужно уметь оперативно осваивать новые и постоянно повышать свой уровень. И, наконец, чтобы эффективно донести результаты анализа, нужна отработанная визуализация данных.
Сообщество Академии Аналитики в Telegram и ВКонтакте будет полезно не только для начинающих инженеров, но и настоящих профи. На страницах ресурса содержатся полезные обучающие материалы про анализ данных. Здесь можно найти интересные видеоматериалы, статьи о новейших технологиях. Группа — также отличная возможность поучаствовать в онлайн и оффлайн встречах специалистов, конкурсах на соискание места в компании твоей мечты. Рубрика вопрос-ответ от экспертов команды «Аналитика Плюс» поможет разрешить сомнения, получить совет от более опытных коллег и просто уточнить некоторые спорные моменты.
Это закрытая группа, попасть в которую можно только по предварительной заявке. Это обеспечивает идеальные условия для обмена опытом и самообучения. Отсутствие случайных участников делает функционирование сообщества гармоничным, результативным и спокойным. Здесь слушатели почерпнут дополнительные материалы по интересующим темам, будут всегда в курсе прогрессивных веяний и новейших технологий. Сообщество — незаменимое место для обучения и тех, кто только ступает на стезю инжиниринга, и для тех, кто уже в профессии не один год.
Толковое произведение от зарубежного автора, которое даёт полное представление о том, какой должна быть идеальная модель успешного дата инжиниринга. Интересная форма изложения вкупе с нетривиальным сюжетом делают чтение этой книги не только информативным, но и увлекательным. Писатель наглядно продемонстрировал все перипетии ведения бизнеса без достаточного понимания принципов управления информацией.
С помощью этого произведения можно в сжатые сроки изучить различные инструменты и методы, которые используются для понимания процесса инженерии данных с использованием Python. Пособие покажет, как правильно решать проблемы, с которыми обычно сталкиваются в различных аспектах инженерии данных. По мере освоения станет понятно, как работать с большими данными различной сложности и производственными базами, а также создавать информационные конвейеры. Книга подойдёт как начинающим, так и более опытным специалистам.
Книга представляет собой полное руководство по освоению инструментов и методов цифровой революции. Здесь речь идёт о том, что с этой самой революцией открываются огромные перспективы во многих областях. Тем самым растёт потребность в квалифицированных специалистах, которые могут разрабатывать системы с большим объемом данных и извлекать из них информацию и знания. Пособие впервые освещает новый систематический подход к решению задач, связанных с интенсивными вычислениями.
В произведении известных американских авторов приводятся сведения из машинного обучения, математики и физики для того, чтобы показать, как моделирование и управление динамическими системами сочетаются с современными методами науки о данных. Книга повествует о многих достижениях в области научных расчетов, которые позволяют применять специальные методы к изучению разнообразных систем.
Дата-инженер с нуля до middle от компании «Нетология». Обучение рассчитано на людей, которые хотят научиться автоматизировать работу с данными, настраивать мониторинги, создавать конвейеры обработки и схемы хранения данных. Любой, успешно окончивший эти курсы, сможет претендовать на позицию инженера данных, ETL-эксперта или MLOps уровня middle. Формат обучения включает в себя вебинары, видеолекции, практические занятия. По завершении выдаётся диплом о профессиональной переподготовке.
Профессия Data Scientist PRO от компании Skillbox. Хотите освоить Data Science с нуля? Получить необходимые основы, попробовать свои силы в аналитике данных, машинном обучении и дата-инженерии? В ходе курсовой подготовке вы также сможете решить, что вам нравится больше, и стать профессионалом в избранном направлении. Будущим слушателям предоставляется три специализации на выбор. Все учебные проекты строятся исключительно на основе реальных задач. Преподавательский состав — эксперты из сферы Data Science. Трудоустройство возможно прямо во время подготовки.
Курсы Data Engineering от Академии Аналитики. Слушатели смогут попробовать свои силы на разных уровнях сложности и сформировать личное портфолио. Все занятия доступны онлайн из любой точки мира. При покупке тарифа «Стандарт» или «Премиум» студент получает сразу право работать со всеми видеокурсами. Время выбирается исходя из загруженности и желания. Кроме этого студенты могут общаться в профильных группах, консультироваться с более опытными коллегами и задавать, интересующие их вопросы.