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.
Средняя зарплата Data Engineer
Средняя зарплата Data Engineer
Рейтинг школ по отзывам реальных участников
Рейтинг школ по реальным отзывам
Лучшие школы по Data Engineering
Полезные подборки курсов
110 000 ₽
опыт до 1 года
опыт до 1 года
150 000 ₽
опыт 1–3 года
опыт 1–3 года
225 000 ₽
опыт 3–6 года
опыт 3–6 года
365 000 ₽
опыт от 6 лет
опыт от 6 лет
Курсы по Data Engineering
Скидки и промокоды от школ
Более 89 промокодов и акций со скидками на обучение
Другие категории в сфере Аналитика
Востребованное направление
Специалисты по Data Engineering востребованы в различных отраслях
В их числе: финансы, медицина, маркетинг, телекоммуникации
Data Engineers занимаются различной работой с данными:
проектированием, созданием и поддержанием систем обработки больших данных
Специалисты по инженерии данных ответственны за за создание и оптимизацию процессов
сбора, хранения и обработки данных
Data Engineers тесно взаимодействуют
Data Scientists и Data Analysts в рамках работы с данными
Что должен знать Data Engineer
Junior
Data Engineer со стажем до 1 года
Инструменты
Навыки
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
Отзывы о школах по Data Engineering
О Data Engineering
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.
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.
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.
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.
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
Финансовая аналитика
Игровая аналитика
Аналитика данных
Маркетинговая аналитика
Продуктовая аналитика
Веб-аналитика