Логотип Academy Market
Каталог курсов
0
Логотип Academy Market
Наверх
Изображение подборки
Обновлено

21.11.2025

Автор

Эвелина Газиева

На чтение

15 минут

Топ-16 курсов Data Engineer

Дата-инжиниринг – это перспективное направление для тех, кто хочет работать с большими данными и помогать бизнесу принимать стратегически верные решения. Многие компании располагают большим количеством данных, которые нужно собирать, очищать и передавать в аналитический отдел на изучение. Дата-инженер умеет работать с базами данными, создавать функциональную инфраструктуру, а также переносит результаты своей работы в понятный для аналитиков формат. Получить необходимые навыки вы можете на одном из онлайн-курсов по data engineering, представленных в нашей подборке. 

Так как область big data является продвинутой сферой в IT технологиях, на некоторых курсах от вас потребуется знание языка программирования, например, Python, или опыт работы с базами данных. Но если вы не обладаете этими навыки, рассмотрите программы обучения для новичков. 

Ниже представлены 16 курсов по дата инжинирингу

Логотип школы
3 751 ₽ в месяц
121 500 ₽
270 084 ₽

Программа курса

Вас ожидает годовой курс лекций и вебинаров, на котором вы освоите всю необходимую теорию, опробуете свои навыки на практических заданиях. На момент окончания обучения в вашем портфолио будет свыше 10 успешных проектов.

1.
SQL и получение данных
2.
Data Warehouse
3.
Business Intelligence решения и многомерная модель данных
4.
Python
5.
Data Lake & Hadoop
6.
Продвинутые методы работы с данными
7.
Работа с потоковыми данными
8.
Работа с данными в облаке
9.
Введение в DS & ML
10.
MLOps
11.
Дипломный проект

Чему вы научитесь

Проектировать схемы хранилищ
Понимать данные отчетов
Работать с data literacy
Строить конвейеры обработки данных

Преподаватели

Описание курса

Вы научитесь строить дата-пайплайны и выстраивать эффективную работу дата-архитектуры, разберетесь в инструментах для управления данными.

Логотип школы
8 750 ₽ в месяц
35 000 ₽

Описание курса

Вы научитесь строить дата-пайплайны и выстраивать эффективную работу дата-архитектуры, разберетесь в инструментах для управления данными.

Описание курса

Вы научитесь строить дата-пайплайны и выстраивать эффективную работу дата-архитектуры, разберетесь в инструментах для управления данными.

Иллюстрация к факту

Наиболее востребованная специальность

Согласно исследованию DICE TECH JOB REPORT, в 2020 году спрос на дата-инженеров по сравнению с предыдущим годом вырос в полтора раза. Эта профессия занимает первое место по быстрорастущей потребности среди технических специалистов, обогнав Data Scientist, Бэкенд-разработчиков, Devops инженеров и других. По прогнозу, инженер по данным будет оставаться самым востребованным направлением. 

Программа курса

В ходе онлайн-курса вы освоите языки программирования Python, Java и SQL, сможете проектировать базы данных, внедрять модели машинного обучения, пройдёте стажировку в партнёрской компании Нетологии, примете участие в дата-хакатоне и защитите ВКР.

1.
Первый год обучения
2.
Второй год обучения

Чему вы научитесь

Владеть языками программирования Python, SQL и Java
Трансформировать и обрабатывать данные
Работать с большими массивами данных
Проводить облачные вычисления
Применять принципы DevSecOps

Программа курса

В течение четырёх онлайн-занятий в формате видео-лекций вы познакомитесь со спецификой деятельности аналитиков. Изучая вводный теоретический материал, вы поймете, интересна ли вам эта профессия.

1.
Как работает наука о данных
2.
Какие инструменты используют аналитики
3.
Чем отличаются профессии в аналитике
4.
С чего начать карьеру в аналитике

Чему вы научитесь

Разбираться в задачах data-специалиста и аналитика
Определять карьерные траектории в аналитике
Искать возможности для развития в сфере программирования
Логотип школы
42 790 ₽
77 804 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Курс продлится 10 недель. За это время вы освоите несколько теоретических блоков и сможете отработать новые знания в практических заданиях. 

1.
Введение в искусственные нейронные сети
2.
Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
3.
Сверточные нейронные сети
4.
Оптимизация нейронной сети
5.
Transfer learning & Fine-tuning
6.
Обработка естественного языка (NLP)
7.
Сегментация и Детектирование объектов
8.
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
9.
What's next? Продвинутые нейронные сети

Чему вы научитесь

Писать нейросети
Применять конструкции Python
Пользоваться машинным обучением
Обучать модели по принципу Deep Learning

Инструменты

Программа курса

Обучение на выбранной образовательной программе даст слушателям возможность освоить базовые навыки программирования и разработки различных сервисов.

1.
Как стать ML‑инженер
2.
Разработка пайплайнов подготовки данных и обучения моделей
3.
Улучшение baseline-модели
4.
Релиз модели в продакшн
5.
Создание рекомендательной системы
6.
Создание Uplift-модели
7.
Итоговый проект
8.
Сферы применения машинного обучения

Чему вы научитесь

Проектировать мелкосервисную архитектуру
Работать с облачными хранилищами
Разбираться в особенностях машинного обучения
Создавать 3D-модели
Использовать методики машинного обучения

Инструменты

Иллюстрация к факту

Data Engineer и Data Scientist: в чем разница?

Когда речь заходит о специалистах по работе с большими данными, возникает вопрос, чем отличаются профессии Data Engineer и Data Scientist. Кратко различие можно описать так: инженер занимается созданием и поддержанием инфраструктуры для обработки данных. Он работает с необходимыми инструментами, чтобы обеспечить налаженный процесс сбора и передачи данных. А дата-сайентист берет данные из созданной инфраструктуры и анализирует их. Он занимается обучением моделей для интерпретации информации. То есть, сайентист работает с готовым продуктом, который уже упорядочен инженером. 

Программа курса

На онлайн-курсе вы научитесь редактировать модели данных, освоите ETL-автоматизацию, поработаете с разными типами баз, хранилищ и озёр данных и разберётесь в работе с облачными сервисами.

1.
Бесплатный вводный курс. Простая витрина данных
2.
Актуализация модели данных
3.
DWH: пересмотр модели данных
4.
ETL: автоматизация подготовки данных
5.
Проверка качества данных
6.
Каникулы
7.
DWH для нескольких источников
8.
Аналитические базы данных
9.
Организация Data Lake
10.
Каникулы
11.
Потоковая обработка данных
12.
Облачные технологии
13.
Выпускной проект

Чему вы научитесь

Актуализировать модели данных
Работать с хранилищами данных
Автоматизировать подготовку данных с помощью ETL
Разбираться в потоковой обработке данных
Работать с данными в облачном сервисе

Программа курса

На онлайн-курсе вы узнаете, какие существуют должности в сфере анализа данных, что входит в работу специалистов и какие есть возможности развития в определённой профессии, сможете выбрать подходящую и примерить её на себя.

1.
1 урок. Как стать аналитиком: алгоритм действий
2.
2 урок. Индустрия анализа данных и как в ней расти
3.
3 урок. Необходимые навыки
4.
4 урок. Как выглядят реальные задачи аналитиков
5.
5 урок. Какие уровни бывают в профессии
6.
6 урок. На что смотреть при выборе специальности
7.
7-14 уроки. Подробно о профессиях: задачи, карьера, зарплата

Чему вы научитесь

Понимать, как устроен процесс освоения профессии аналитика
Понимать особенности профессий в сфере аналитики данных
Понимать, какие софт- и хардскиллы необходимы в работе с данными
Иметь представление о рабочих задачах аналитиков
Выбирать подходящую профессию в сфере анализа данных

Программа курса

Изучение учебных материалов выбранной программы даст студентам возможность разобраться в базовых принципах обработки информации. Слушатели освоят навыки работы с информацией.

1.
Основы Python
2.
Инструменты разработчика
3.
Углубленный Python
4.
Алгоритмы и структуры данных
5.
Основы SQL и баз данных
6.
Продвинутый SQL для работы с данными
7.
Промежуточный проект
8.
Как построить аналитическое хранилище данных
9.
Работа с данными в хранилище
10.
ETL: автоматизация подготовки данных
11.
Проверка качества данных
12.
DWH для нескольких источников
13.
Аналитические базы данных
14.
Организация Data Lake
15.
Потоковая обработка данных
16.
Облачные технологии
17.
Выпускной проект или пет-проект
18.
Карьерный трек: подготовка к трудоустройству
19.
Акселерация: активный поиск работы с поддержкой HR-экспертов

Чему вы научитесь

Работать с разными типами данных
Обрабатывать информацию
Разрабатывать мобильную инфраструктуру
Структурировать данные
Использовать языки программирования

Программа курса

Онлайн-программа идентична современному вузовскому образованию, но студентам не придется уезжать из родного города: все материалы можно освоить дистанционно. В результате вы получите диплом Финансового университета, большой объем знаний и практические работы для своего портфолио.

1.
Первый год обучения
2.
Второй год обучения
3.
Третий год обучения
4.
Четвёртый год обучения

Чему вы научитесь

Моделировать бизнес-процессы
Предлагать инвестиционные решения
Проводить анализ рынка
Оценивать финансовые риски
Использовать современные технологии для финансовой аналитики
Иллюстрация к факту

У кого самые высокие зарплаты?

Так как профессия дата-инженера достаточная молодая, профессионалов с высокой квалификацией не хватает. Опытных или перспективных специалистов компании находят самостоятельно, предлагая им самые высокие зарплаты в IT-секторе. По данным hh.ru, новичок на позиции Junior может получать от 75 тысяч рублей, а специалист уровня Middle может рассчитывать на зарплату от 100 до 400 тысяч рублей. Senior Data Engineer не ограничены зарплатным потолком – на сервисе встречаются вакансии до 850 тысяч рублей в месяц. 

Программа курса

На курсе вы изучите основы IT-индустрии и отдельных профессий, а затем выберете одну из пяти специализаций и освоите её на более углублённом уровне. Вы будете учиться по гибкому графику и с поддержкой куратора. Во время обучения вам помогут устроиться на стажировку, а после него – найти работу. 

1.
Профориентация
2.
Frontend-разработчик
3.
Мануальный тестировщик
4.
Разработчик веб-приложений
5.
Python-разработчик
6.
Инженер по тестированию

Чему вы научитесь

Разбираться в особенностях IT-отрасли и отдельных профессий
Понимать основы frontend- и backend-разработки
Разбираться в главных принципах тестирования
Писать код на разных языках программирования
Искать работу в IT

Преподаватели

Логотип школы
133 400 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Вы будете обучаться в интенсивном формате. Занятия проходят три раза в неделю, а на выполнение домашних работ даётся две недели. Команда сопровождения поможет с любыми трудностями. Вас также ждёт работа над большим промежуточным проектом. Условия задания максимально приближены к реальным, чтобы вы могли наработать практический опыт.

1.
Интро
2.
SQL
3.
Linux
4.
БД, СУБД
5.
Git, GitHub
6.
Python
7.
Spark
8.
AirFlow
9.
DWH
10.
Защита проекта

Чему вы научитесь

Разбираться в том, как работает общее хранилище
Понимать потребности заказчика
Управлять данными и заниматься их визуализацией
Работать над автоматизацией отдельных процессов
Владеть инструментами инженера данных
Логотип школы
129 200 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

На онлайн-курсе вы научитесь проектировать DWH, разрабатывать разные типы СУБД, работать с Airflow, понимать принципы хранения Big Data, использовать облако, применять программу Tableau, управлять данными и ML-моделями.

1.
1. Проектирование DWH
2.
2. Реляционные и MPP СУБД
3.
3. Автоматизация ETL-процессов
4.
4. Big Data
5.
5. Промежуточный проект
6.
6. Облачное хранилище
7.
7. Визуализация данных
8.
8. Big ML
9.
9. Управление моделями
10.
10. Управление данными

Чему вы научитесь

Проектировать детальный слой Data Warehouse
Понимать различия строения реляционных и MPP баз данных
Понимать принципы распределённого хранения и обработки Big Data
Автоматизировать ETL-процессы
Обучать ML-модели

Программа курса

Во время обучения вас научат работать с многомерными свертками и создавать NLP. После курса вы в течение месяца будете выполнять сложную дипломную работу под руководством наставника, которая станет главным украшением вашего портфолио. 

1.
Пререквизиты
2.
Персептрон
3.
Многослойная нейронная сеть
4.
Свёрточные сети
5.
Современные свёрточные архитектуры
6.
Рекуррентные сети
7.
Механизм внимания
8.
Компьютерное зрение
9.
Работа с текстом
10.
GAN
11.
Итоговый проект

Чему вы научитесь

Выбирать данные из линейной регрессии с помощью генератора
Решать задачи с использованием Beam-Search и Teacher Forcing
Реализовывать сеть генерации
Строить языковые модели

Инструменты

В заключение

Так как бизнес в настоящее время преимущественно работает в онлайн-сегменте и собирает большое количество разнообразных данных, дата-инженер является востребованной и перспективной профессией. Вне зависимости от сферы специалист сможет реализоваться в профессиональном плане: в IT основыми компетенциями будут создание инфраструктуры данных (хранилищ, облачных систем) и владение инструментами для их обработки, в финансовом секторе Data Engineer сможет заняться оптимизацией и анализом финансовых показателей, в маркетинге вы сможете работать с анализом поведения пользователей. В любой сфере вы найдете применение своим знаниям и навыкам. 

На онлайн-курсах преподают эксперты в области big data с большим опытом работы. Вы будете учиться у лучших представителей отрасли и тренироваться на примерах из реальных рабочих задач дата-инженера. Некоторые курсы включают в себя работу над масштабным учебным проектом, который поможет вам понять ньюансы работы. Будьте готовы к тому, что придется упорно стараться, чтобы освоить материал. Вы будете изучать языки программирования Python и SQL, научитесь работать с библиотеками и фреймворками pandas и airflow, а также сможете освоить другие инструменты, например, Bash, NiFi, Hadoop, Kafka. И в результате обучения вы сможете стать высококвалифицированным специалистом.