Логотип Academy Market
Каталог курсов
0
Логотип Academy Market
Наверх
  1. Каталог курсов1
  2. Программирование2
  3. Онлайн курсы по Data Engineering

    3

Data Engineering – это область IT, связанная с созданием систем, которые позволяют собирать, хранить и обрабатывать большие массивы информации, превращая их в удобный инструмент для бизнеса и аналитики. Инженеры данных проектируют надежную инфраструктуру, обеспечивающую бесперебойную работу сервисов, и используют широкий набор технологий. Специалистам требуются знания MongoDB, Hadoop, SQL, Python, облачных платформ, например, AWS и Linux.

Профессия Data Engineer входит в топ-5 самых востребованных в IT!

Иллюстрация к категории
150 000 ₽

Средняя зарплата Data Engineer

Средняя зарплата Data Engineer

4,4

Рейтинг школ по отзывам реальных участников

Рейтинг школ по реальным отзывам

Лучшие школы по Data Engineering

Логотип школы
4,0

Курсов: 8

Преподавателей: 668

Отзывов: 1162

1 акция
1 промокод
Список курсов
Логотип школы
4,4

Курсов: 2

Преподавателей: 101

Отзывов: 268

7 акций
Список курсов
Логотип школы
4,7

Курсов: 2

Преподавателей: 218

Отзывов: 538

1 акция
Список курсов
Логотип школы
4,0

Курсов: 4

Преподавателей: 40

Отзывов: 345

1 акция
Список курсов
Логотип школы
5,0

Курсов: 1

Отзывов: 2

5 акций
Список курсов
Логотип школы
4,3

Курсов: 2

Преподавателей: 35

Отзывов: 52

2 акции
2 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,4

Курсов: 1

Преподавателей: 166

Отзывов: 1019

1 акция
2 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,7

Курсов: 1

Преподавателей: 67

Отзывов: 196

13 акций
Список курсов
Логотип школы
4,5

Курсов: 2

Преподавателей: 1034

Отзывов: 3076

9 акций
3 промокода
Список курсов

Рост заработка вместе со стажем

По данным hh.ru, средняя зарплата
Data Engineer 150 000 ₽

Топ-5 курсов по отзывам учеников

Курсы по Data Engineering

Курсов по направлению

Все направления

Data Engineering

Все инструменты

Показать ещё
1
2
Вы просмотрели 20 из 23

Скидки и промокоды на курсы от школ

Логотип школыSkillbox
скидка 5% к текущей скидке по промокоду. Суммируется со скидкой на странице распродажи
Логотип школыKARPOV.COURSES
Скидка 5% на курсы по промокоду на все курсы (не распространяется на курс ML ENGINEERING: ИТМО AI TALENT HUB)
Логотип школыSkillfactory
Дополнительная скидка 5% к цене на сайте
Логотип школыНетология
Скидка 8% на курсы по промокоду advcakeСкидка суммируется с другими акциями на сайте.
Логотип школыSkillbox
тест

Более 48 промокодов и акций со скидками на обучение

Смотреть все

Другие категории в сфере Аналитика

Востребованное направление

Специалисты по Data Engineering востребованы в различных отраслях

В их числе: финансы, медицина, маркетинг, телекоммуникации

Иллюстрация факта
Иконка факта

Data Engineers занимаются различной работой с данными:

проектированием, созданием и поддержанием систем обработки больших данных

Иконка факта

Специалисты по инженерии данных ответственны за за создание и оптимизацию процессов

сбора, хранения и обработки данных

Иконка факта

Data Engineers тесно взаимодействуют

Data Scientists и Data Analysts в рамках работы с данными

Что должен знать Data Engineer

Изображение грейда

Junior

Data Engineer со стажем до 1 года

Junior
Middle
Senior
Lead

Инструменты

Навыки

Автоматизация тестирования
Программирование на Python
Тестирование кода
Работа с базами данных
Написание кода
Программирование на Java

Data Engineering в цифрах

209 вакансий

Data Engineer открыто

56 компаний

ищут Data Engineer

838 посетителей

интересовались курсами за последние 30 дней

35 учеников

уже начали обучение на курсах в этом месяце

Чтобы стать востребованным специалистом, нужно иметь знания в области баз данных, обработки данных, аналитики и алгоритмов

Специалисты по Data Engineering должны следить за последними технологическими тенденциями и постоянно совершенствовать свои навыки

Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании

Отзывы о курсах по Data Engineering

KARPOV.COURSES
KARPOV.COURSES
4,3
5.0051
Благодаря курсу получил два оффера
Достоинства

Всем привет! Хочу поделиться своим опытом обучения в школе KARPOV.COURSES. Очень понравилось, как было организовано обучение: все разьясняют и доносят до сознания чрезвычайно понятными способами, в материалах программы нет никаких неточностей, потому что преподаватели и методисты следят за ситуацией в сфере и, если что, оперативно вносят актуальные поправки. Могу сказать от себя искренне, что все изученные модули оказались для меня важны и полезны. Каждый что-то дал ранее неизвестное, но нужное в карьере, к тому же по заврешению всегда можно было в сласть попрактиковаться, разрабатывая очередной проект. Ни разу не было такого, чтобы я не понял, как что-то выполнять, поскольку все нужные знания уже содержатся в уроках, надо просто все езщек раз внимательно отсмотреть, мю заглянуть в конспекты. Этот курс отлично заменяет опыт работы джуниором, могу доказать это на своем примере. До того, как начать проходить его, я занимал должность совсем в другой области, а после освоения программы уе смог получить аж целых два оффера от разных компаний! В итоге сейчас трудоустроен в Дубае, в многообещающем сервисе по доставке продукктов.

Недостатки

Курс очень насыщенный, пришлось брать отпуск даже чтобы справиться со всеми занятиями. Но на самшм деле не считаю это минусом, ведь это процесс обучения

KARPOV.COURSES
KARPOV.COURSES
4,3
3.0051
Понравилось
Достоинства

Курс получился действительно интересным. Но блок по страхованию пока ощущается немного сырым. 

Недостатки

Во-первых, было бы полезнее рассматривать успешные модели в страховой сфере, а не те, которые, откровенно говоря, ничего толком не предсказывают. Во-вторых, для выполнения ДЗ 8 очень не хватало материалов по работе с hyperopt в условиях мультиклассификации. Причём авторы задания, похоже, упустили, что в рамках курса эта тема вообще не рассматривалась. Преподаватель сам узнал об этом только в самом конце восьмого урока, когда началась раздача домашек. Материалы по мультиклассу добавили быстро, за это спасибо, но чтобы понять, как запускать hyperopt в таком режиме, пришлось потратить кучу времени на интернет и разборы чужих примеров. Очень хочется, чтобы дальше обучение шло без таких просадок и недоразумений. 

Слёрм
Слёрм
4,7
4.0051
Поработали над кейсом
Достоинства

Хорошая получилась работа над кейсом. Понравилась функция с перезапусками. Такую же практику устрою в нашей команде. Должно быть полезно. В теории я и раньше разбирался. Со стороны новичка сказать не смогу. Но эта тема не совсем актуальна.

Недостатки

Нет. 

Слёрм
Слёрм
4,7
1.0051
Есть минусы
Недостатки

Я не буду упоминать устаревшие аспекты курсов и тому подобное, поскольку это встречается повсеместно. Однако слёрм предлагает свои идеи для практики и решения задач. Вам предоставят доступ к стендам на определённое время, обычно от 3 до 24 часов, в зависимости от вашего уровня понимания материала. На каждый этап предусмотрено две попытки, каждая продолжительностью 6 часов. Если вы не успеваете, обратитесь в службу поддержки (работающую с 10 до 19 в будние дни). Вряд ли здравомыслящий взрослый человек согласится потратить 6 часов на изучение стенда. После рабочего дня вы можете заниматься 2–4 часа. Если не успеваете, обращайтесь в службу поддержки. Кстати, о поддержке: она доступна и по субботам, но ответ может прийти только в понедельник (если повезёт). Таким образом, если вы хотите пройти курс, учтите, что вам придётся сделать две попытки. Иначе вы рискуете застрять на устаревшем задании, которое уже невозможно решить из-за изменений в ПО. 

Слёрм
Слёрм
4,7
5.0051
Обучался в этой школе на инженера
Достоинства

Я проходил обучение в учебной заведении на инженера и успешно окончил его в 2021 году. Процесс обучения произвел  положительное впечатление благодаря доступной и четкой подаче материалов — не было избыточной информации. В курсе было много практических занятий, что способствовало формированию профессиональных навыков. следует выделить высококвалифицированных и отзывчивых преподавателей, которые объясняли сложные концепции простым и понятным языком. На занятиях царила атмосфера активности, и материал преподносился с энтузиазмом. Преподаватели готовы повторить и детализировать темы, которые вызывали трудности в восприятии. Хочу отметить, обучение завершилось в установленные сроки.

Слёрм
Слёрм
4,7
5.0051
Получила новую профессию
Достоинства

В школе Слёрм обучалась чтобы заиметь новую специальность и рада такому своему выбору. Хорошо что есть возможность всегда задать вопросы. Еще понравилось что на курсе много практики. По итогам осталась довольна, готоа рекомендовать школу.

Слёрм
Слёрм
4,7
5.0051
Самое подходящее место для обучения
Достоинства

Вроде бы в мужскую профессию подалась, но что поделать. Аналитический склад ума есть, должен был помочь. Увлеклась этой сферой, а Слёрм помог обучиться и освоить весь материал. Практики было много и вся полезная. Буквально пригождается на рабочем месте. Должность получила востребованную со всеми её плюсами. Рекомендую именно здесь учиться, точно не пожалеете. 

Недостатки

Нет. 

Слёрм
Слёрм
4,7
5.0051
Решил освоить Kubernetes
Достоинства

Я занимаюсь разработкой достаточно долго, и для локальных проектов мне было достаточно знаний в области Docker и Docker Compose, подкрепленных значительным практическим опытом. Однако с увеличением объемов работ и переходом к высоконагруженным проектам я решил изучить Kubernetes — инструментарий для оркестрации и масштабирования. Слёрм показался мне наиболее ориентированным на инженерное мышление. Я не ошибся с выбором. Этот курс включает необходимую теорию и большое количество практических упражнений — это именно то, что нужно не только для резюме, но и для качественного выполнения работы. 

Слёрм
Слёрм
4,7
5.0051
Полностью прошел курс
Достоинства

Школа супер! Я хотел получить дополнительную подготовку, чтобы быть специалистом на все 100 процентов. Завершил обучение и остался полностью доволен тем, как в Слерме преподают. Материал отлично разбирают на занятиях, постоянно приводят примеры. 

Слёрм
Слёрм
4,7
5.0051
Очень хороший курс для меня
Достоинства

Всем привет, прошёл групповое обучение в Слёрм от своей компании. Как с моей точки зрения, то курс показался крайне качественным, я заметил в нём много достоинств. Хорошо, что направлено не на новичков, как большинство подобным программ, а на людей, уже имеющих какие-никакие базовые знания и навыки.

Слёрм
Слёрм
4,7
5.0051
Компетентный курс
Достоинства

Куча материалов и все изложены ясным языком. Есть дополнительные ссылки на статьи, если хочется углубиться. Процесс обучения отлично структурирован и организован, вместе с теорией даются скринкасты. Практики много, она действительно помогает выработать нужные навыки. По любым вопросам подсказывают менторы и координаторы, не раз они мне помогали. В целом доволен курсом и сочетанием цены с качеством. Могу уверенно советовать. 

Недостатки

Какие-то темы преподаются по немного устаревшим данным. Много времени не занимает перепроверить, но всё-таки эту работу приходится делать. Хотелось бы, чтоб программы почаще обновлялись. С другой стороны, изменения не настолько значительные, чтобы играть решающую роль. 

Слёрм
Слёрм
4,7
5.0051
Нашёл новую работу благодаря Слёрму!
Достоинства

Недавно обучался в онлайн-школе Слёрм на инженера. Понравилось, как составлен сам обучающий процесс. Материал изложен ясным и понятным языком, любые сложные темы становятся лёгкими и доступными. Лишней информации не было, всё чётко по делу. Огромный плюс в наличии практики. Её тут много и она вам сильно поможет. Не забываю и о преподавательском составе. Они все большие молодцы и опытные специалисты. Самое главное, они отзывчивые и заботятся о студентах. Всё остальное было бы бессмысленно без этого. Скучно ни разу не было, засыпать не хотелось. Уроки были не только интересные, но и живые, энергичные. Можно было попросить что-то повторить, позадавать вопросы, прояснить трудные аспекты. Знаниям тут есть практическое применение. Я устроился на работу недавно и оплата неплохая. Закончили вовремя курс, воды не налили. Благодарен проекту и советую вам всячески!

Недостатки

Нет. 

Слёрм
Слёрм
4,7
5.0051
Проходил курсы от школы Слёрм
Достоинства

Я прошел курсы, и у меня только положительные эмоции. Действительно, это отличная школа с потрясающими курсами. Я в восторге от разнообразия предлагаемых курсов и формата обучения. Учебный процесс организован так, что интерес к предмету постоянно поддерживается. Видеоуроки захватывающие, динамичные и живые. Преподаватели подают материал с таким энтузиазмом, что сразу видно их желание делиться знаниями. Наличие юмора в уроках — это также огромный плюс. Я обязательно вернусь в школу Слёрм, чтобы продолжать учиться и развиваться. Огромная благодарность замечательным преподавателям! Искренне рекомендую эту школу всем, кто хочет учиться с удовольствием. Преимущества: разнообразие курсов, интересный формат обучения, отличная подача материала и профессиональные учителя. 

Недостатки

Никаких минусов не обнаружено. Спасибо за обучение и возможности.

Слёрм
Слёрм
4,7
4.0051
Мне понравился интенсив!
Достоинства

Интенсив оказался очень информативным! Лекции проводили разные преподаватели, и хотя у каждого была своя манера общения, слушать их было интересно. Я задал несколько вопросов, на которые получил подробные ответы — это очень порадовало. Всем рекомендую этот курс: вы узнаете много нового! Преимущества — отличный интенсив с множеством полезной информации; недостатков не обнаружил.

Слёрм
Слёрм
4,7
4.0051
Совсем недавно отучился на интенсиве у Слёрма
Достоинства

Не так давно я прошёл интенсивный курс у Слерма. Ранее я уже проходил обучение онлайн по работе и опробовал разные школы, но эта оказалась для меня самой оптимальной, особенно как для разработчика. Если вас интересует быстрое улучшение профессиональных навыков в краткие сроки, интенсивный курс - отличный выбор. Преимущества: подходит для развития навыков. Недостатков практически нет.

О Data Engineering

В чём заключается работа инженера данных
В чём заключается работа инженера данных

Инженер данных — это специалист, который занимается проектированием, разработкой и обслуживанием систем обработки и анализа данных.

Главная задача инженера данных — обеспечить эффективное хранение, передачу и обработку больших объемов информации. Для этого ему необходимо создавать и поддерживать базы данных, строить потоки данных и устанавливать алгоритмы для обработки данных.

Для успешной работы в области инженерии данных специалисту необходимы навыки работы с такими инструментами как Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka, SQL и NoSQL базы данных. Умение программировать на языках Python, Java, Scala также является важным навыком для data engineer. Важно также иметь опыт работы с облачными технологиями, такими как AWS, Google Cloud Platform или Microsoft Azure.

В чём отличие Data Engineering от Data Science

Data Engineering и Data Science — две различные специальности, хотя они тесно взаимосвязаны.

Data Engineering занимается подготовкой и обработкой данных, тогда как Data Science — анализом данных и их интерпретацией для принятия решений. Data Engineers строят инфраструктуру для хранения и обработки данных, а Data Scientists используют эти данные для создания моделей и прогнозов.

Профессия инженера данных подойдет людям, которые увлечены анализом и обработкой данных, обладают аналитическим мышлением и хорошими навыками программирования. Специалистам, стремящимся к постоянному профессиональному росту, рекомендуется рассмотреть карьеру в области инженерии данных.

Также профессия Data Engineer может подойти тем, кто хочет работать в науке, медиа, маркетинге, финансах и других отраслях, где обработка данных играет важную роль.

Какие навыки нужны, чтобы освоить это направление
Какие навыки нужны, чтобы освоить это направление

Для успешного старта карьеры в сфере инженерии данных необходимы знания в области баз данных, анализа данных, программирования, облачных технологий и алгоритмов. Нужно умение работать с большими объемами данных, оптимизировать запросы к базе данных и применять различные методы обработки информации. Кроме того, требуется постоянно совершенствовать свои навыки и следить за последними технологическими трендами в области инженерии данных.

На онлайн-курсах по инженерии данных учат основам обработки данных, работе с базами данных, использованию инструментов для анализа данных, построению потоков данных и решению практических задач.

Специалисты могут изучить такие инструменты, как Apache Hadoop, Spark, Kafka, а также освоить навыки программирования на Python и SQL. Кроме того, на курсах обучают методикам разработки архитектуры данных, оптимизации запросов и созданию пайплайнов обработки информации.

Перспективы карьерного роста и преимущества выбора курсов

Специалисты по инженерии данных имеют отличные перспективы карьерного роста, так как их способности и навыки востребованы на рынке труда. После приобретения опыта работы и освоения новых технологий, data engineers могут занять позиции ведущих специалистов по обработке данных, архитекторов данных, руководителей проектов и т.д. Кроме того, специалисты в области инженерии данных получают достойное материальное вознаграждение за свою работу.

Выбор курсов по инженерии данных через Academy Market позволит вам получить актуальные знания в области обработки данных, научиться работать с ключевыми инструментами и получить практические навыки для успешного старта карьеры.

Преподаватели в онлайн-школах наших партнёров — опытные специалисты с широким практическим опытом в области инженерии данных, готовые поделиться своими знаниями с вами. Онлайн-обучение предлагает индивидуальный подход к каждому студенту, гибкий график обучения и возможность освоения курсов в удобной онлайн форме.

Термин Data Engineering стал активно использоваться примерно с начала 2010-х годов

В 2000-х годах компании вроде Google, Yahoo!, Facebook и Amazon столкнулись с задачей обработки терабайтов и петабайтов данных. Data Engineering – это эволюция технологий и практик, а не продукт одного изобретателя.

Часто задаваемые вопросы

Data Engineer или инженер данных отвечает за создание, обновление и поддержание инфраструктуры данных, разработку и оптимизацию процессов загрузки, трансформации и хранения данных.

Data Engineer должен обладать навыками программирования, например, Python, SQL, знанием баз данных и инструментов для обработки данных Apache Spark, Hadoop, пониманием принципов Big Data и облачных технологий.

Data Engineer часто использует инструменты для обработки и анализа данных, такие как Apache Spark, Hadoop, SQL базы данных PostgreSQL, MySQL, инструменты для оркестрации процессов, например, Apache Airflow.

Data Engineering часто применяются методы ETL (Extract, Transform, Load) для извлечения, трансформации и загрузки данных, а также методы обработки больших объемов данных (Big Data) с использованием распределенных систем.

Data Engineer должен обеспечивать высокую производительность обработки данных, эффективное использование ресурсов и масштабируемость системы для работы с большими объемами данных.

Data Engineer может выполнять роль разработчика инфраструктуры данных, архитектора данных, специалиста по оптимизации процессов загрузки и хранения данных, а также участвовать в разработке аналитических решений.

Понимание бизнес-процессов помогает Data Engineer создавать эффективные решения для обработки данных, соответствующие потребностям бизнеса и способствующие принятию обоснованных решений на основе данных.

Для продолжения обучения и развития в области Data Engineering можно изучать новые технологии и методики обработки данных, участвовать в профессиональных сообществах (например, конференции, вебинары), проходить сертификационные курсы.

Профессия Data Engineer остается востребованной на рынке труда из-за увеличивающегося объема данных и потребности компаний в их анализе. Специалисты по обработке данных будут востребованы в различных отраслях и компаниях.

Начинающему инженерам данных рекомендуется изучать основные принципы работы с данными, осваивать популярные инструменты для обработки информации, участвовать в проектах по анализу данных и постоянно совершенствовать свои навыки.

Важно быть в курсе последних технологий и тенденций в этой области для эффективной работы с данными, выбора оптимальных инструментов и методик обработки информации, а также для развития своей карьеры в данной сфере.

Другие популярные категории по аналитике

Смотреть все категории