Каталог курсов

Теперь с изучением ИИ

Совместно с

Дата-инженер

Научитесь разрабатывать архитектуру данных и автоматизировать работу с ними

Сможете выбрать подходящую программу: базовую или расширенную для новичков, продвинутую для специалистов с опытом в SQL и Python

Будете практиковаться на настоящих кейсах, добавите от 6 крупных проектов в портфолио

Когда

16 февраля 2026 — 20 мая 2027

Программа

От 9 месяцев,
обновляем каждые полгода

Формат обучения

Вебинары, лекции, практика, удобный график

Документ

Диплом о профессиональной переподготовке

40%
с 28.01 по 31.01

То самое время начать

Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 31 января, чтобы сохранить выгоду.

Условия акции

Чем занимается инженер данных

Делает так, чтобы все данные были согласованы между собой

А именно — организует обработку, хранение и доставку информации из разных источников. Результат работы дата‑инженера — понятные, структурированные и качественные данные в отчётах аналитиков и менеджмента.

Помогает бизнесу решать задачи

Такие специалисты нужны крупным компаниям, которые работают с большим количеством информации — банкам, телекому, разработчикам ПО и другим.

С каждым годом объём датасетов растёт, поэтому спрос на специалистов увеличился на 31% по данным Технократии за 2024 год.

Один курс для разных целей

Новичкам в анализе данных для старта в профессии

Две программы для начала карьеры без опыта в IT: на 12 или 17 месяцев, в зависимости от цели обучения

Специалистам для расширения компетенций

Персональная программа на 9 месяцев. Подойдёт аналитикам с опытом в SQL и Python.

Чему вы научитесь

Объяснять архитектуру и структуру базы данных

Проектировать схемы хранилищ и выбирать DWH под задачу и бюджет бизнеса среди популярных решений

Создавать процессы обработки данных

Настраивать и конфигурировать ETL/ ELT‑процессы в нескольких дата‑инструментах

Писать приложение
на Kafka Streams DSL

Настроите приложение, в котором алерт-сообщения будут отправляться при заданных условиях

Использовать в работе Spark SQL

На практике получите навык работы с DataFrame API

Применять навык data literacy

Сможете понимать, пояснять и обогащать данные отчётов

Презентовать важные для бизнеса данные

Агрегировать информацию в многомерные структуры данных и на их основе формировать отчёты

Научим применять нейросети

ИИ — тренд 2025 года и важный критерий для работодателей

ИИ для технических задач

ИИ для поиска работы

ИИ поможет подготовиться к трудоустройству

• Оформить резюме, составить портфолио

• Написать уместное сопроводительное письмо

• Проанализировать компанию перед собеседованием

• Потренироваться в прохождении интервью

Научим использовать ИИ для технических задач

• Применять генеративный искусственный интеллект как помощника в ежедневных задачах

• Писать SQL-запросы и разбираться в коде

• Работать с данными в Excel и Google Sheets, автоматизировать рутинные задачи и поиск ошибок

• Использовать GPT-4 для продвинутой аналитики и сегментации данных

Выполните 6 масштабных проектов для портфолио

Разработка SQL-запросов

Разработаете SQL-запросы для решения задач аналитики авиаперелётов

Партнёр курса — Yandex Cloud

Студенты Нетологии смогут бесплатно использовать платформу во время обучения

Yandex Cloud — облачная платформа, где каждый может создавать и совершенствовать свои цифровые сервисы, используя инфраструктуру и уникальные технологии Яндекса.

Мы сделали 3 программы обучения

Чтобы вы нашли наиболее подходящую под ваш уровень и запрос

  • Базовая с нуля — ключевое для уверенного старта в профессии

    Получите все необходимые навыки и изучите инструменты работы с данными для быстрого начала карьеры

  • Расширенная с нуля — включает навыки для карьерного роста

    Получите базовые знания и дополнительные навыки в DS и MLOps — это поможет стать более востребованным специалистом

  • Продвинутая для специалистов с опытом работы с SQL и Python

    Не будете изучать то, что уже знаете, а сразу перейдёте к расширению компетенций в работе с данными

Проходите курс 

в комфортном темпе

Онлайн-обучение легко совмещать с работой или учёбой

Нагрузка 8–12 часов в неделю

На освоение теории и выполнение заданий

Можно взять паузу

Прохождение курса можно заморозить на полгода, если это потребуется

Дедлайны продлеваются

Если не успеваете с заданием, можете продлить срок сдачи

Можно ускорить курс

Переведем в более ранний поток, если вы готовы обучаться более интенсивно

Программа обучения —
от 9 месяцев

Чтобы программа соответствовала запросам рынка труда, мы проводим 3 этапа исследований

• Программа профессиональной переподготовки

• Занятия на курсе проходят по расписанию не чаще 2 раз в неделю после 19:00 МСК

• На лекции и практические задания понадобится 8–10 часов в неделю

• Записи вебинаров, видеолекции, презентации, лонгриды, тесты и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете

SQL и получение данных

В программах для новичков

Научитесь с помощью SQL получать данные из БД, а также фильтровать, агрегировать, импортировать и экспортировать их.

20 часов теории

32 часа практики

Введение в SQL. Установка и знакомство

Основы и работа с базами данных

Основы SQL

Углубление в SQL

Работа с базой данных PostgreSQL

SQL PRO

Научитесь поднимать, настраивать кластеры, масштабировать данные, писать хранимые процедуры и триггеры, понимать структуры данных, как они нормализуются и денормализуются. Погрузитесь в специфику проектирования баз данных и интеграцию с другими приложениями.

14 часов теории

28 часов практики

Командная строка. DCL и TCL

Зависимости. Нормализация. Денормализация

Масштабирование функций

Интеграция: API, Redis

Хранимые процедуры и триггеры событий

Основы проектирования: архитектурные модели, модели данных

Проектирование DWH

Познакомитесь с видами хранилищ, поймёте архитектуру DWH (хранилища данных) и его возможности. На практическом кейсе разберёте популярные инструменты работы с DWH.

17 часов теории

32 часа практики

Понятие БД, СУБД, хранилища данных

Архитектура DWH и принципы построения

Виды заказчиков в процессе разработки DWH

Data Quality и Data Governance

Обзор инструментов для работы с хранилищами данных

Python для анализа данных

В программах для новичков

Научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Научитесь получать и очищать данные, управлять их качеством, находить связи и проверять гипотезы. Сможете работать с главными аналитическими библиотеками.

50 часов теории

39 часов практики

Управляющие конструкции и коллекции

Работа с файловой системой и модули

Исключения и обработка ошибок

Регулярные выражения и основы синтаксического разбора

Библиотека NumPy

Библиотека Pandas

Data Lake & Hadoop

Познакомитесь с основным инструментом обработки больших данных. Разберётесь в возможностях управления ресурсами кластера.

14 часов теории

15 часов практики

Основы Hadoop: архитектура

Data Lake(озеро данных) vs Data Warehouse (хранилище данных)

HDFS: логика работы, Namenode и Datanode

MapReduce: алгоритм и решение задач

Yarn, Pig & Hive

HBase & Cassandra: возможности и основные характеристики

Управление и администрирование кластера

Обзор Apache Ambari, Apache Ranger, Apache Atlas

Продвинутые методы работы с данными

Изучите способы обработки разных видов данных. Узнаете, что такое оркестратор и какие задачи он решает. Поймёте, как эффективно преобразовывать данные в хранилищах.

16 часов теории

12 часов практики

Apache Spark: основные команды и RDD

Spark SQL: DataFrame API и Dataset API

Архитектура Spark: компоненты и идеи

Apache Airflow: основные сущности для построения задач и взаимодействие сущностей

Data Build Tool как инструмент ETL

Организация ETL-процессов с помощью Apache NiFi

Работа с потоковыми данными

Поймёте особенности работы с потоковыми данными. Разберётесь в логике работы брокеров сообщений.

12 часов теории

9 часов практики

Устройство Clickhouse и загрузка данных в корпоративное хранилище

Устройство Kafka и работа с кластером

Конфигурация Kafka Streams

Kafka Streams Interactive Queries, Kafka Streams Processor API, Kafka Connect

Spark Streaming: характеристики и особенности использования

Создание простого приложения на Spark Structure Streaming + Kafka

Работа с данными в облаке

Познакомитесь с основными облачными провайдерами. Поймёте преимущества использования облачного хранилища для работы с данными. Выполните практические упражнения в облачной среде Yandex Cloud.

11 часов теории

19 часов практики

Построение пайплайна в облачной среде

Работа с виртуальными машинами

Хранение и анализ данных в облаке

Прогнозирование затрат и оптимизация расходов

Обеспечение безопасности в облаке

DevOps и автоматизация

Нейросети для технических задач

New

Научитесь решать задачи разработки и аналитики с помощью генеративного искусственного интеллекта. Сможете писать SQL запросы и код с помощью ИИ, даже если вы новичок в этой теме.

2,2 часа теории

1,5 часа практики

Изучите возможности ChatGPT в работе с таблицами в Excel и Google Sheets

Узнаете, какие возможности для продвинутой работы с данными предоставляет GPT-4

Поиск работы с помощью генеративного ИИ

New

Узнаете, как с помощью генеративных нейросетей оформить резюме и портфолио, эффективно подготовиться к собеседованию.

Этот курс проходит в формате видеолекций и не привязан к строгому графику, вы можете изучить материалы в своём темпе.

1,4 часа теории

1,5 часа практики

Дополнительные модули расширенной и продвинутой программ курса

Введение в DS & ML

Познакомитесь с основными задачами машинного обучения. Научитесь работать с очисткой данных. Поймёте, как при помощи обученных моделей решать задачи.

38 часов теории

33 часа практики

Регрессионный анализ. Линейная, полиномиальная и логарифмическая регрессия

Классификация: Логистическая регрессия и SVM

Оценка точности модели, переобучение, регуляризация

Работа с качеством данных

Деревья решений

Поиск выбросов и генерация новых признаков

Feature Selection

Ансамблирование

MLOps

Узнаете, зачем нужен DevOps. Разберётесь в пайплайне разработки ML-моделей.

8 часов теории

25 часов практики

Что такое DevOps / MLOps

Docker и микросервисная архитектура

Технологии контейнеризации, k8s

Оркестраторы

CI/CD

Мониторинг

Инструменты DevOps для обучения ML-моделей

Deploy ML-моделей

Подробное сравнение программ курса — в документе


Дипломный проект

Суммируете все полученные навыки и выполните комплексную задачу дата-инженера. Под руководством ментора вы обработаете данные, сформируете нормализованную схему данных, опишите ETL-процессы для заливки данных и создания витрин. Сформируйте набор метрик и дашбордов на их основе.

В подарок — курсы для развития в профессии

Навыки, которые повысят вашу ценность на рынке труда

  • Основы визуализации

    Поймёте, как создавать наглядные визуализации, доносить информацию и создавать истории с помощью данных

  • Английский для аналитиков данных

    Изучите термины, чтение документации, лексику для собеседований и резюме

  • Основы Java

    В расширенной и продвинутой программах курса освоите Java — это пригодится для автоматизации обработки данных и разработки служебных утилит


Дарим курс по облачной инфраструктуре

Основы облачных технологий
Познакомитесь с основами облачных технологий и возможностями Яндекс Облака

Виртуальные машины и принципы их работы
Изучите виртуалки, научитесь их создавать и настраивать

Обеспечение безопасности облака
Узнаете, как обеспечить безопасность облака и почему она критически важна

Создание среды разработки
Разберётесь, как работать с виртуалками и с командной строкой, научитесь разворачивать среду разработки

Если вы уже прошли курс, входящий в профессию, учитесь дальше со скидкой в размере стоимости курса. При расчёте скидки учитываются фактически пройденные занятия.

Преподаватели — специалисты ведущих компаний

Дата-инженеры и аналитики из Сбера, «ДомКлик», Яндекса, «Профи» и других крупных компаний

Как проходит обучение


Изучайте теорию в формате видеолекций

Разбирайте сложные темы на онлайн-вебинарах с экспертами

Практикуетесь и пополняете портфолио, а эксперты дают обратную связь по заданиям


Координаторы и наставники на связи и помогут с любыми вопросами по обучению


Развивайте навыки работы с кодом на тренажёре

Доступен в модулях про Python и SQL

Выполняйте простые задачи для закрепления теории
Пишите и запускайте код прямо в браузер
Пользуйтесь мгновенной проверкой или подсказками
Задавайте вопросы по заданию — вам ответит эксперт или аспирант

Регулярно проводим митапы

Это неформальные встречи выпускников и студентов курсов Нетологии с экспертами и потенциальными работодателями

Каждый участник может задать экспертам вопросы, получить ответы или поделиться собственной историей. Митапы проходят раз в две недели по вечерам.

Поможем найти ту самую работу

Делимся секретами быстрого трудоустройства

Видеокурс от HR
Атлас трудоустройства
Биржа Нетологии
Узнаете, как эффективно искать работу — на курсе от HR-экспертов
  • Научитесь составлять сильное резюме и привлекательное портфолио
  • Подготовитесь к разным видам собеседований: от встречи с HR до знакомства с  командой и переговоров с руководителем
  • Поймёте, как выгодно рассказать о себе и своих навыках
Видеокурс от HR
Сборник полезных материалов, который всегда под рукой
Внутри — инструкции по трудоустройству, шаблоны и чек-листы. С ними вы точно будете знать, что делать на каждом этапе поиска работы
Атлас трудоустройства
Получите доступ к каналам с вакансиями от Нетологии и партнёров
  • Первыми познакомитесь со свежими предложениями работодателей и повысите шансы получить работу
  • Расширите список подходящих вакансий — возможно, ваша работа мечты ждёт среди них
Биржа Нетологии

Наши студенты работают в ведущих компаниях

skyeng1Clamodaramblerraiffeisenvkozonagimakasperskyalfa2gisgettaic

Все уроки теперь и в мобильном приложении


Мы разработали платформу для смартфонов, чтобы вы могли учиться в спортзале, самолёте, на даче или в пути.

  • Учитесь, где нравится 

    Доступ к учебным материалам всегда под рукой: это экономит ваши ресурсы

  • Занимайтесь даже без интернета

    Можно скачать материалы на телефон и учиться даже там, где плохая связь

  • Получайте подсказки по дедлайнам

    Приложение работает как помощник: напомнит про домашнюю работу или вебинар

  • Загружайте задания с телефона

    Удобно отслеживать статус практических работ и отвечать на комментарии преподавателя

Ваш результат обучения на курсе

Дата-инженер

    Ключевые навыки

  • Определение потребностей и требований бизнес‑пользователей

  • Управление потоками данных

  • Организация работы с большими данными

  • Создание витрин данных

  • Построение конвейеров обработки данных

  • Работа с data lakes в облаках

  • Настройка окружения и проведение обучения ML-моделей

  • Понимание принципов работы с распределенными системами обработки данных, такими как Hadoop, Spark

  • Умение извлекать, преобразовывать и очищать данные (ETL‑процессы)

  • Знание принципов защиты данных. Понимание основ безопасности данных и конфиденциальности

Инструменты

PostgreSQL

PostgreSQL

Свободная объектно-реляционная система управления базами данных.

Pentaho

Pentaho

Программное обеспечение для бизнес-анализа.

Docker

Docker

Популярная программа для автоматизации, развёртывания и управления приложениями в средах с поддержкой контейнеризации.

Apache Spark

Apache Spark

Фреймворк с открытым исходным кодом для реализации распределённой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных, входящий в экосистему проектов Hadoop.

Apache Airflow

Apache Airflow

Платформа управления рабочим процессом с открытым исходным кодом.

Ansible

Ansible

Автоматизация настройки и развёртывания программного обеспечения

Python

Python

Высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода.

Apache Kafka

Apache Kafka

Распределённый программный брокер сообщений, проект с открытым исходным кодом, разрабатываемый в рамках фонда Apache. 

ClickHouse

ClickHouse

Колоночная аналитическая СУБД с открытым кодом, позволяющая выполнять аналитические запросы в режиме реального времени на структурированных больших данных.

Yandex Cloud

Yandex Cloud

Универсальная облачная платформа

Kubernetes

Kubernetes

Открытое программное обеспечение для автоматизации развёртывания, масштабирования контейнеризированных приложений и управления ими.

Prometheus

Prometheus

Приложение для мониторинга событий и оповещения. 

Диплом подтвердит вашу квалификацию 

Мы обучаем по государственной лицензии и после прохождения обучения на курсе выдаём диплом о профессиональной переподготовке, который можно показать работодателю

Предложение для компаний

Вы можете обучить сотрудников на этом курсе. Адаптируем программу под ваш бизнес и предоставим отчёты об успеваемости. При обучении сразу нескольких сотрудников — более выгодная стоимость.

Оставьте заявку, мы свяжемся с вами, чтобы подготовить индивидуальное предложение.

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Деньги можно вернуть в любой момент. В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен.

Подробные условия

40%
с 28.01 по 31.01

То самое время начать

Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 31 января, чтобы сохранить выгоду.

Условия акции

1Запись на обучение

2Выбор способа оплаты

3Оплата

...

15 месяцев обучения, старт 16 февраля
Оплатите обучение или получите консультацию

Частями без переплат

3 751 ₽/месяц

6 251 на 36 месяцев

Одним платежом

со скидкой 10%

121 500

 ₽

225 070

-40%
акция действует
до 31 января
3645
баллов Плюса
при оплате Яндекс Пэй

Нашли дешевле? Сделаем скидку

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Возможность получить налоговый вычет — 13%

15 месяцев обучения, старт 16 февраля

Дата-инженер: расширенный курс

Частями без переплат

3 751 ₽/месяц

6 251 на 36 месяцев

Одним платежом

со скидкой 10%

121 500

 ₽

225 070

-40%
акция действует
до 31 января
3645
баллов Плюса
при оплате Яндекс Пэй

Нашли дешевле? Сделаем скидку

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Возможность получить налоговый вычет — 13%

Оплатите обучение или получите консультацию

Отвечаем на вопросы

Оплата

Профессия

Обучение

  • Как оформить рассрочку на курс, какие условия предоставления рассрочки?

    Рассрочку без переплат можно оформить через Сбер, Т-Банк и другие банки-партнёры на сроки от 6 до 36 месяцев. Решение о предоставлении рассрочки принимает банк.

  • Что такое оплата частями?

    Оплата частями — сервис, который помогает разбить стоимость покупки на равные части и выплачивать их в течение нескольких месяцев (от 2 до 24). Покупателю не нужно заключать кредитный договор. При использовании этого сервиса возможна переплата.

  • Могу ли я купить не весь курс, а несколько учебных тем или модулей?

    Да, это возможно. Оставьте заявку, чтобы наши специалисты связались с вами и рассказали подробности.

  • Как проходит обучение на курсе?

    Обучение на курсе «Data-engineer» в Нетологии проходит онлайн. У вас будет личный кабинет с доступом к вебинарам, видеолекциям, дополнительным материалам, домашним заданиям и чату.

    • Видеолекции — для самостоятельного изучения теории. Мы следим за качеством материалов и регулярно обновляем лекции в соотвествии с запросами рынка и актуальным стеком технологий. 

    • Вебинары — онлайн-занятия с экспертами для интерактивного обсуждения материалов и получения ответов на вопросы.

    • Практические задания — для закрепления теории на практике.

    • Тесты и контрольные точки — для оценки прогресса.

    Доступ к материалам онлайн, через личный кабинет в любое удобное время.

  • Кто будет проверять мои домашние задания на курсе?

    Качество выполнения заданий проверяют преподаватели и кураторы практики — дейсвтующие аналитики и инженеры данных. Вы получите развёрнутую обратную связь и индивидуальные рекомендации.

  • Можно ли стать инженером данных без опыта? Подойдёт ли мне этот курс?

    У нас есть две программы, которые подходят начинающим: базовая и расширенная. Для обучение на них достаточно быть опытным пользователем ПК и иметь интерес к работе с данными. После базовой программы вы сможете стать junior-дата-инженером и устроиться на стартовые позиции.

  • Что мне нужно знать до онлайн-обучения?

    Для обучения на базовой и расширенной программах особые знания не требуются. Всему, что надо для работы, вы обучитесь на курсе. Плюсом будет уверенное владение ПК.

    Для обучения на продвинутой программе потребуется знание основ SQL и Python, опыт работы с ними. Вы можете выбрать эту программу, если работаете начинающим инженером данных и хотите расширить свои компетенции. 

    Если вы не уверены, какая программа вам подойдёт, оставьте заявку на консультацию — мы будем рады помочь вам с выбором.

  • Могу ли я пройти обучение в ускоренном режиме или, наоборот, взять паузу?

    Занятия проходят онлайн, в группе, по расписанию. В то же время можно учиться быстрее или взять академический отпуск, чтобы заморозить обучение. Для этого нужно обратиться к координатору курса, оговорить сроки и заполнить соответствующее заявление.

  • Какая техника понадобится для курса и можно ли учиться с телефона?

    Вам будут нужны компьютер или ноутбук, камера и скоростной интернет. У Нетологии есть мобильное приложение, с его помощью можно с телефона изучать теорию и выполнять часть учебных заданий. Но для написания кода и более сложных задач понадобится компьютер или ноутбук.

  • Какие документы я смогу получить в завершении обучения?

    Мы обучаем по государственной лицензии и выдаём документы установленного образца. Если у вас есть среднее профессиональное или высшее образование, то по итогам итоговой аттестации вы получите диплом о профессиональной переподготовке. В ином случае вам выдадут сертификат о прохождении курса и справку об обучении в электронном виде.

все вопросы

  • Кто такой дата-инженер, если объяснять простыми словами?

    Дата-инженер (он же инженер данных или data engineer)— это специалист, который занимается сбором, обработкой и подготовкой больших объемов данных для последующего анализа. Представьте себе огромный склад с миллионами коробок, каждая из которых содержит какие-то данные: цифры, тексты, фотографии, видео. Дата-инженеры помогают упорядочить этот хаос, сделать данные удобными для анализа, чтобы другие специалисты (например, аналитики или ученые) могли находить полезные закономерности и делать выводы.

    Основные задачи дата-инженера включают:

    1. Сбор данных. Это может быть информация от пользователей сайта, финансовые отчеты, показания датчиков и многое другое.

    2. Подготовка данных. Инженеры следят за качеством данных, обеспечивают исправление ошибок и очистку дубликатов, объединяют разные источники в один понятный формат.

    3. Создание инфраструктуры. Инженеры разрабатывают надёжные и быстрые системы хранения и обработки данных.

    4. Автоматизация процессов работы с данными. Они создают инструменты, которые позволяют автоматически собирать и обрабатывать данные.

  • Чем профессия дата-инженера отличается от аналитика?

    Дата-инженер (data engineer) — это специалист, который строит и поддерживает инфраструктуру для работы с данными: создаёт хранилища, пайплайны (ETL), обеспечивает их надёжность и скорость. Эта профессия больше про инженерию и программирование.

    Аналитик данных — тот, кто разбирает готовые данные, ищет закономерности, строит отчёты и дашборды (например, в Tableau или Power BI). Здесь больше работы с визуализацией и бизнес-запросами.

    Обе профессии можно освоить онлайн до уровня junior или middle.

  • Какие перспективы трудоустройства после завершения курса?

    Во время обучения мы пригласим вас на программу трудоустройства от Центра развития карьеры Нетологии. Продуктами и услугами программы можно воспользоваться во время обучения и в течение года после его завершения.

    Центр развития карьеры поможет подготовиться к поиску работы и выйти на рынок труда:

    — научит презентовать себя и свой опыт: оформлять резюме и портфолио, писать сопроводительные письма и готовиться к прохождению интервью;

    — предоставит доступ к вакансиям партнёров Нетологии с прямыми контактами работодателей;

    — ответит на вопросы по поиску работы через обращение в личном кабинете;

    — поддержит и вдохновит на активный поиск работы в Карьерном клубе;

    — научит эффективной стратегии поиска работы для достижения вашей карьерной цели.

  • Какие ключевые инструменты и языки программирования нужно знать дата-инженеру?

    Основные инструменты для работы — Python, SQL, Apache Spark и Airflow. Также важны облачные платформы (AWS, GCP), системы контейнеризации (Docker) и знания в области распределённых систем.

  • Насколько востребованы дата-инженеры на рынке и в каких отраслях?

    Дата-инженеры крайне востребованы в IT, финтехе, e-commerce, телекоме и гейминге. Спрос устойчиво растёт, так как компании всех сфер накапливают большие данные и строят аналитические платформы.

  • Какой уровень зарплаты у начинающего и опытного дата-инженера?

    Уровень дохода зависит от опыта и региона. По данным из открытых источников, начинающий специалист (Junior) может рассчитывать на зарплату от 120 000 ₽, в то время как опытный инженер (Senior) — от 300 000 ₽ и выше.

  • Какие типичные задачи решает дата-инженер в течение рабочего дня?

    В задачи входит разработка и поддержка ETL/ELT-пайплайнов, оптимизация баз данных, работа с большими данными, обеспечение качества и доступности данных для аналитиков и Data Scientist'ов.

    В остальном задачи зависят от конкретной сферы работы, проекта и целей команды. Более подробно вы можете уточнить у экспертов на вебинарах или в требованиях к вакансиям, которые вас интересуют.

  • Как строится карьерный рост в профессии дата-инженера?

    Карьерный путь может развиваться в технической экспертизе (от Junior до Lead/Principal Engineer) или в управленческом направлении (руководитель направления данных, Head of Data). 

все вопросы