Data Engineer разрабатывает инфраструктуру, чтобы собирать данные, хранить и доставлять. Решили освоить эту профессию? Смотрите нашу подборку онлайн-курсов для тех, кто хочет планирует стать с нуля дата-инженером в 2023 году или перейти из смежной отрасли.

FAQ (Часто задаваемые вопросы)

Кто такой Data Engineer?

Инженер по Data помогает компаниям управлять данными эффективно. Дата-инженер собирает, очищает данные и передает их аналитикам, product-менеджерам или другим специалистам для принятия бизнес-решения.

Чем Data Engineer отличается от Data Science и Data Analytics?

Data Analyst на основе данных, собранных в прошлом, оценивает текущую ситуацию. Аналитик глубоко разбирается в метриках, знает SQL, чтобы работать с БД и умеет визуализировать результаты исследований. Профессия Data Scientist сосредоточена на предсказании будущего. Professional строит модели ML, с помощью которых находит зависимости и создает новые продукты. Data Scientist знает много методов, приложений, инструментов для построения моделей, математику, статистику, имеет глубокие знания программирования. Инженер по Data подготавливает данные, выстраивает инфраструктуру хранения, проверяет данные на своевременность, чистоту, структурированность. Такому специалисту кроме знания SQL нужно понимать облачные вычисления и программирование.

Что должен уметь Data Engineer?

Перечислим базовые профессиональные навыки инженера по data: Уметь программировать на Python. Знать библиотеки NumPy, Pandas. Выполнять мониторинг, визуализацию данных через Matplotlib. Знать теорию вероятности и статистику. Уметь работать с нейронными сетями, Machine Learning. Умеет подготавливать семантическую сегментацию, работать с маркетингом. Знать БД MongoDB, PostgreSQL, SQLite3.

Как освоить профессию Data Engineer?

Инженеру по Data нужна качественная подготовка, ведь специалисты работают с важной для бизнеса информацией. Самостоятельно изучить профессию очень сложно. Придется подбирать, читать много литературы, изучать ЯП, осваивать фреймворки, библиотеки. Изучая это направление не обойтись без актуальной теории и опытного наставника. Только тогда, обучение будет эффективным, ведь программа будет структурирована, подкреплена практикой, к тому же преподаватель поможет разобраться со сложными темами. Самый простой способ быстро стать специалистом по Data — пройти онлайн курсы платно или бесплатно. Преимущества дистанционных программ: четко структурированные обучающие материалы, наработанное портфолио, удобный график, опыт на реальных кейсах, сертификат, акции, сопровождение до трудоустройства, хорошие отзывы выпускников.

Чему можно научиться на онлайн-курсах по Data Engineering?

Оптимизировать, автоматизировать инструменты обработки данных для анализа. Адаптировать датасеты для аналитики или дальнейшей работы. Создавать сервисы для обработки Big Data. Формировать архитектуру данных в компании. Работать с БД. Понимать основы Data Science. Самостоятельно разрабатывать механизмы, чтобы собирать, структурировать и выдавать данные. Программировать на Python. Работать с экосистемой Hadoop. Настраивать конвейеры, пайплайны, облачные хранилища.

Сколько времени займет обучение?

Если вы имеете опыт работы в Data Science, то для повышения квалификации достаточно краткосрочных курсов до 3 месяцев. А если планируете с нуля погрузиться в профессию, то рекомендуем выбирать более длительные курсы от 6 месяцев.

Сколько можно зарабатывать?

Средняя зарплата Data Engineering составляет 279 000 рублей, но конечно доход зависит от навыков, опыта, уровня соискателя. Так, зарплата Junior варьируется от 90 до 140 тыс. руб, на уровне Middle доход составляет 140-240 тыс. руб. Senior с опытом от 3 лет может рассчитывать на зарплату 240-300 тыс. рублей.

Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.
eddu.pro
Logo
Зарегистрировать новый аккаунт
Shopping cart