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

    3

Деятельность по доставке, хранению и обработке данных, направленная на обеспечение их надежной инфраструктуры. В этой сфере работают инженеры данных, аналитики, инженеры по автоматизации, программисты. Минимальный набор инструментов, которыми должен владеть специалист для эффективной работы: MongoDB, CSS, Hadoop, языки программирования SQL и Python, облачные платформы, например, Amazon Web Services, операционная система Linux. 

По результатам исследований, профессия Data Engineer входит в топ-5 самых востребованных профессий в области информационных технологий. 

Иллюстрация к категории
150 000 ₽

Средняя зарплата Data Engineer

Средняя зарплата Data Engineer

3,3

Рейтинг школ по отзывам реальных участников

Рейтинг школ по реальным отзывам

Лучшие школы по Data Engineering

Логотип школы
4,6

Курсов: 1

Преподавателей: 214

Отзывов: 481

1 промокод
Список курсов
Логотип школы
4,4

Курсов: 4

Преподавателей: 224

Отзывов: 1016

1 акция
2 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,0

Курсов: 5

Преподавателей: 749

Отзывов: 1159

4 акции
6 промокодов
Список курсов
Логотип школы
4,0

Курсов: 2

Преподавателей: 40

Отзывов: 318

Список курсов
Логотип школы
4,3

Курсов: 2

Преподавателей: 35

Отзывов: 43

3 акции
2 промокода
Список курсов
Логотип школы

Курсов: 1

Преподавателей: 31

2 акции
2 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,3

Курсов: 9

Преподавателей: 309

Отзывов: 673

Список курсов
Логотип школы
4,5

Курсов: 3

Преподавателей: 1147

Отзывов: 2561

2 акции
1 промокод
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 28

Скидки и промокоды на курсы от школ

Логотип школыСинергия Академия
Дополнительные 5% скидки по промокоду. Итоговая скидка с применением промокода составит 55% на всё. Для применения скидки назвать промокод менеджеру по телефону.
Логотип школыSkillfactory
Дополнительная скидка 5% к цене на сайте
Логотип школыНетология
Скидка 10% на курсы Нетологии
Логотип школыSkillbox
Скидка до 60% на профессии и до 50% на курсы Skillbox
Логотип школыKARPOV.COURSES
Скидка 5% на все курсы школы (не распространяется на курс ML ENGINEERING: ИТМО AI TALENT HUB)

Более 30 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
Внедрение DevOps
Развёртка инфраструктуры для обработки данных
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

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

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

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

Skillfactory
Skillfactory
4,4
4.0051
Хороший формат обучения
Достоинства

 Школа предлагает гибкий подход к обучению, позволяя выбрать собственный темп. Также есть возможность перейти в другой поток, продолжая получать поддержку от кураторов. Даже если твой поток завершил программу, это не означает, что ты не сможешь. На мой взгляд, начинающим, которые только вступают в эту область, может быть немного сложнее, и потребуется больше усилий для самостоятельного изучения. Однако, если уже есть базовое понимание в данной сфере, трудностей при прохождении будет минимум. Считаю, преподаватели заслуживают похвалы. 

Недостатки

Единственное пожелание: стоит выбирать наставников, которые действительно мотивированы и увлечены процессом обучения. Преподавательская работа — это нелёгкая задача, и не всегда чувствуешь ту энергию, которая должна вдохновлять и поддерживать. Но это сугубо мое личное мнение, я нахожу достаточно мотивации для себя.

Skillfactory
Skillfactory
4,4
5.0051
Проходил курсы переподготовки
Достоинства

Я проходил курсы переподготовки  в течение 15 месяцев, в основном из личного интереса к этой сфере. Курс оказался очень подробным и насыщенным: от основ Python, HTML, CSS и JavaScript до глубокого изучения популярных фреймворков. На протяжении всего курса технические проблемы возникали крайне редко; мелкие неполадки можно игнорировать, так как в IT такое случается. Поддержка всегда отвечала на запросы, хотя иногда не очень оперативно — мне этого было достаточно. Программа курса хорошо структурирована, обучение проходит интересно, много практических заданий и примеров. Развивать навыки поиска информации в интернете — это необходимо для всех студентов; использование сторонних ресурсов также приветствуется.

Недостатки

По окончании курса мне даже прислали рюкзак, что приятно удивило, но диплом отправляли долговато.

Skillfactory
Skillfactory
4,4
1.0051
Время впустую
Достоинства

Нет. 

Недостатки

Ужасная школа, ничему нормально не учат. Деньги просто на ветер выкинул. Такое ощущение, что хорошие оценки ставят те, кто не хочет этого признавать. Или просто проплаченные) Если не брали ещё курсов здесь, не советую. Вообще не помогут.

Skillfactory
Skillfactory
4,4
1.0051
Ужасно
Недостатки

Тут даженечего комментировать... всебыло плохо на протяжении всегообучения. Жаль трехмесяцев, потраченных впустую. Учебная программа не соответствует получаемым знаниям. Обещали курс дляновичков, а на деле нужно быть джуном или даже мидлом, чтобы понять происходящее. В итоге уже два месяца не могуполучить свой диплом, потомучто координатор перестала отвечать на мои вопросы. Делайте выводы — стоит ли тратить время на этот проект.

Otus
Otus
4,3
5.0051
Супер
Достоинства

Понравилось учиться на курсе! Меня окружали интересные, позитивные и энергичные ребята. Спасибо за такое теплое комьюнити. 

Otus
Otus
4,3
5.0051
Понял ошибки и узнал новое
Достоинства

Я остался доволен курсом, так как смог по-новому взглянуть на многие вещи и лучше понять преподавателей, которые вели занятия. Мне стали понятны ошибки и заблуждения, которые раньше присутствовали в моём понимании процесса обучения. Главное направление курса — это, конечно же, практика! Было бы замечательно заменить домашние задания практическими вебинарами, так как это значительно повысило бы эффективность обучения.

Otus
Otus
4,3
5.0051
Отличный курс для мотивированных :)
Достоинства

В этом Курсе много практики и полезного опыта! Каждый человек сможет выудить из курса нужную и новую информацию, я уверен! Главное помнить, за вас учиться никто не будет! Практические задания, которые предусмотрены программой, надо выполнять! Иначе будут пробелы в знаниях, а это непрофессионально :) Спасибо преподавателям, а именно Алексею, Александру и Леониду!

Недостатки

Не увидел минусов

Otus
Otus
4,3
5.0051
Прекрасное сообщество
Достоинства

Курс очень понравился. Знания самые нужные и полезные. Круто и то, что преподаватель сам опрашивает учеников об их нуждах. Материал подстраивается под тебя и твои запросы. А ещё он помогает на протяжении всего обучения. Другие студенты тоже отзывчивые и сформировали прекрасное коммьюнити. Учиться было приятно.

Недостатки

Минусов существенных не нашёл.

Otus
Otus
4,3
4.0051
Полезные занятия
Достоинства

Поделюсь своими впечатлениями от обучения в Отусе. Сразу скажу, что стоимость курса высокая, но я договорился с начальством, в итоге компания оплатила мне обучение. Стоит ли этих немаленьких денег? Однозначно да! Но были и минусы.

+ объем информации просто гигантский, но авторы адекватно и логично ее структурировали, так что процесс обучения был довольно понятным

+ Опытные лекторы, умеющие взаимодействовать с аудиторией, они готовы ответить на все вопросы и разобрать сложные случаи

+ дополнительные материалы по темам занятий (очень выручали в ситуациях на работе, когда что-то забыл и надо экстренно материал в памяти восстановить)

+ Домашние задания, развивающие навыки на практике. По ним есть комментарии, обратная связь. Будете переделывать до того момента, пока результат не станет соответствовать требованиям. Иногда муторно, но после этого понимаешь, как нужно делать.

Недостатки

Но и без минусов не обошлось

- материала слишком много, лекции периодически затягивались на 3-4 часа, лучше бы их разделяли, не пытались рассмотреть несколько тем сразу

- очень объемные дз в большом количестве. Они полезные, но вряд ли у вас хватит времени все это делать, если вы работаете. Так что приходится выбирать между домашками

Это не критичные минусы, а скорее замечания. Курс подойдет тем, у кого уже есть опыт в программировании, новичкам будет сложновато (только если есть очень много свободного времени).

А так впечатление положительное, деньги не зря платили)

Otus
Otus
4,3
5.0051
Польза чувствуется
Достоинства

Пользу от курса нельзя описать словами. Настолько она великанская. Тут не только специальные дисциплины обсудили, но и общие темы. Которые тоже важно понимать. А ещё они дают фундамент для всего остального. Дают не много лайфхаков, но они и не нужны с таким комплексным подходом. Благодаря подробному, глубокому изучению информация хорошо откладывается в голове. 

Недостатки

Их нет. 

Otus
Otus
4,3
5.0051
Курс вполне ничего)
Достоинства

Здравствуйте. В целом, курс произвел на меня очень положительное впечатление. Плюсовых аспектов множество, перечислять не буду, но хотел бы акцентировать внимание на нескольких рекомендациях, которые не являются строго обязательными. На мой взгляд, было чрезмерное количество уроков, посвященных библиотеке DLib в заключительной части; мне бы хотелось, чтобы эту тему затронули в одной лекции, а оставшиеся занятия согласовали на следующие направления:

1. Обзор специализированной литературы, которая может оказаться полезной для углубленного изучения . Это должно быть что-то техническое в сочетании с полезной литературой, так как часто затруднительно определить, какие доступные в интернете источники действительно информативны, а какие не стоят затрачиваемых усилий.

2. Обсуждение существующих статических анализаторов кода, таких как PVS-Studio и другие аналогичные инструменты.

3. Рассказ о профилировщиках, с разъяснением, почему valgrind не всегда является оптимальным решением (он функционирует только в среде Linux и иногда предпочтительнее разработать собственный анализатор, подсчитывающий микросекунды и встроенный в код.

4. Было бы круче изучить взаимодействие C++ с другими языками программирования, например, как реализовать биндинги для Python. Также можно использовать Lua в качестве доп.языка в C++.

В некоторых из этих тематик, безусловно, уже упоминалось в процессе обучения, стоит рассмотреть возможность выделения некоторых из них в отдельные уроки?

Otus
Otus
4,3
5.0051
Курс очень сильно меняет представление
Достоинства

Этот курс полностью изменилмое восприятие учебного процесса: как ондолжен проходить, как егоорганизовать и на что действительно стоит обратитьвнимание. Я собрал свой список лекций вполноценный курс. Взаимодействие с участниками— это важный аспект, и педагогипостоянно напоминают об этом, помогая находитьтехники для мотивации, обратной связи и работы в стрессовых ситуациях. Крометого, это отличная возможность провести свои первые занятия в комфортнойобстановке и получить полезные советы дляулучшения. Спасибо, за вашкурс!

Otus
Otus
4,3
5.0051
Грамотный и полезный курс!
Достоинства

Мне очень понравилось заниматься на этом курсе! С удовольствием пристусвовал на онлайн лекциях преподавателей, обаяние, уровень знаний, опыта и проффессионализма которых был нисколько не хуже, чем в популярных и раскурченных "ооффлайн"-университетах. Получил массу удовольствия! Но конечно помимо теорри присутствоваола так же и практика. А в конце обучения мы занимались реально сепьезным проектом. 

Otus
Otus
4,3
5.0051
Всё очень здорово!
Достоинства

Курс превзошёл все мои ожидания, понравились интересные материалы и их подача преподавателями. Вся команда адекватная и профессиональная. Новые знания и приёмы однозначно пригодятся на практике, буду активно использовать. Я ещё не всё завершил, этим займусь в ближайшее время, но пока всё очень нравится и вряд ли дальше будет хуже. 

Недостатки

Не нашёл пока. 

Otus
Otus
4,3
5.0051
Не ожидал, что будет так круто
Достоинства

Я не ожидал, что курс окажется настолько полезным. Хотя я считал себя опытным преподавателем, обучение значительно улучшило мои текущие и будущие занятия благодаря практической направленности и интерактивному взаимодействию с участниками. Этот курс будет полезен как для опытных педагогов, так и для новичков.

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.

Какие инструменты наиболее важны для освоения специалистом по data engineering

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.

Кому подойдет профессия в сфере инженерии данных

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.

Чему учат на онлайн-курсах по data engineering

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

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.

Преимущества выбора курсов у нас

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.

Часто задаваемые вопросы

Data engineer 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 (например, 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 (например, PostgreSQL, MySQL), инструменты для оркестрации процессов (например, Apache Airflow).

Data engineer часто применяет 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.

Технологические тренды включают в себя распределенные системы обработки данных (Spark, Hadoop), облачные технологии для хранения и анализа данных, автоматизацию процессов ETL и использование машинного обучения для анализа данных.

Data engineer играет ключевую роль в разработке инфраструктуры для аналитических решений, обеспечивая доступность и качество данных, эффективную обработку информации и поддержку аналитических процессов.

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 data engineer 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 области data engineering 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