Профессии в ИТ: как выбрать свой путь

Модуль 1

Модуль 2

Модуль 3

Дата-инженер (data engineer)

Вот основные hard skills, которые необходимы для дата-инженера:

Языки программирования

Ключевой навык для дата-инженера: знание языков программирования, таких как Python, Java, Scala или SQL. Эти языки используются для разработки ETL-процессов (извлечение, преобразование и загрузка данных), обработки данных и создания баз данных. Дата-инженер также должен быть знаком с SQL для работы с реляционными базами данных и выполнения запросов.

Базы и хранилища данных

Дата-инженер должен иметь глубокое понимание баз и хранилищ данных, в том числе реляционных баз данных (например, PostgreSQL, MySQL), NoSQL-решений (например, MongoDB, Cassandra), концепций моделирования данных и оптимизации производительности баз данных.

Облачные платформы и инструменты

Дата-инженеры используют для развертывания и управления инфраструктурой данных облачные платформы, такие как Amazon Web Services (AWS), «Яндекс.Облако» или Cloud.ru.

В классической связке «исследователь данных (data scientist) и дата-инженер» последний отвечает за предобработку и предоставление данных для анализа, которыми будет заниматься уже исследователь данных.

Они также работают с различными инструментами для обработки данных, среди которых Apache Hadoop, Apache Spark или Apache Kafka.

Разработка и оптимизация
производительности

Дата-инженеру важно знать различные методы и техники для разработки и оптимизации производительности больших объемов данных. Это может включать индексацию баз данных, партиционирование данных, оптимизацию запросов и настройку инфраструктуры для обработки больших данных.

Технологии big data

Для эффективной обработки и анализа больших объемов данных дата-инженеры должны быть знакомы с технологиями big data, такими как Hadoop и Spark. Важны также навыки работы с распределенными системами обработки данных вроде MapReduce или Spark Streaming.

Понимание процессов ETL
и пайплайнов данных

Дата-инженеры разрабатывают ETL-процессы и пайплайны данных (потоки данных), которые извлекают, преобразуют и загружают данные в целевые системы. Также важны навыки работы с инструментами для создания и управления ETL-процессами, такими как Apache Airflow, или понимание концепций data modeling и data integration.