Сколько зарабатывает data engineer

278000.0 руб. — средняя зарплата для ‘Data Engineer’ (Россия).

Средняя зарплата для ‘Data Engineer’, рассчитанная на основе вакансий, показывает среднее арифметическое по зарплатам из найденных вакансий (количество таких вакансий для ‘Data Engineer’ равно 44).

299000.0 руб. — медианная зарплата для ‘Data Engineer’ (Россия).

Возможно, вас заинтересуют зарплатные обзоры по следующим профессиям и специализиям:

Обзор зарплат

Профессия, должность Средняя зарплата, руб. Медианная зарплата, руб. сколько вакансий с зарплатой учитывалось // всего вакансий // дата вычисления зарплат

инженер	93451.0	79000.0	41821 вак. (с зп) 64126 вак. 16.11.2022
Engineer	93431.0	79000.0	41730 вак. (с зп) 63967 вак. 17.11.2022

Статистика зарплат для ‘Data Engineer’ по городам

Лидеры по количеству вакансий для ‘Data Engineer’: Москва, Санкт-Петербург.

Data Engineer Salaries in 2022

Лидеры по уровню средней зарплаты для ‘Data Engineer’: Санкт-Петербург, Москва.

Обзор зарплат для ‘Data Engineer’ по городам

Населённый пункт Средняя зарплата, руб. Медианная зарплата, руб. сколько вакансий с зарплатой учитывалось // всего вакансий // дата вычисления зарплат

Москва	252931.0	259000.0	29 вак. (с зп) 223 вак. 22.11.2022
Санкт-Петербург	300455.0	327000.0	11 вак. (с зп) 66 вак. 20.07.2022

Источник: zarplan.com

Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают

Вместе с Еленой Герасимовой, руководителем факультета «Data Science и аналитика» в Нетологии, продолжаем разбираться, как взаимодействуют между собой и чем различаются Data Scientist и Data Engineer.

В этом материале поговорим о том, какими знаниями и навыками должны обладать специалисты, какое образование ценится работодателями, как проходят собеседования, а также сколько зарабатывают дата-инженеры и дата-сайентисты.

Что должны знать сайентисты и инженеры

Профильное образование для обоих специалистов — Computer Science.

Любой специалист по данным — дата-сайентист или аналитик — должен уметь доказывать корректность своих выводов. Для этого не обойтись без знания статистики и связанной со статистикой базовой математики.

Машинное обучение и инструменты анализа данных незаменимы в современном мире. Если привычные инструменты недоступны, нужно иметь навыки быстрого изучения новых инструментов, создания простых скриптов для автоматизации задач.

Важно отметить, что специалист по работе с данными должен эффективно донести результаты анализа. В этом ему поможет визуализация данных или результатов проведённых исследований и проверки гипотез. Специалисты должны уметь создавать диаграммы и графики, использовать инструменты визуализации, понимать и разъяснять данные из дашбордов.

Data Engineer Salaries — REAL DATA

Для инженера данных на первый план выходят три направления.

Алгоритмы и структуры данных. Важно набить руку в написании кода и использовании основных структур и алгоритмов:

• анализ сложности алгоритмов,
• умение писать понятный, поддерживаемый код,
• пакетная обработка,
• обработка в реальном времени.

• хранение и обработка данных,
• проектирование целостных систем,
• Data Ingestion,
• распределенные файловые системы.

• Data Lakes,
• работа с облачными провайдерами.

Сколько получают инженеры и сайентисты

Доход инженеров по обработке данных

В международной практике начальная зарплата обычно составляет $100 000 в год и значительно увеличивается с опытом, по данным Glassdoor. Кроме того, компании часто предоставляют опционы на акции и 5‒15% годовых бонусов.

В России в начале карьеры зарплата обычно не меньше 50 тыс. рублей в регионах и 80 тыс. в Москве. На этом этапе не требуется опыт, кроме пройденного обучения.

Через 1‒2 года работы — вилка 90‒100 тыс. рублей.

Вилка увеличивается до 120‒160 тыс. через 2‒5 лет. Добавляются такие факторы, как специализация прошлых компаний, размер проектов, работа с big data и прочее.

После 5 лет работы легче искать вакансии в смежных отделах или откликаться на такие узкоспециализированные позиции, как:

• Архитектор или ведущий разработчик в банке или телеком — около 250 тыс.

• Pre-Sales у вендора, с технологиями которого вы работали плотнее всего, — 200 тыс. плюс возможен бонус (1‒1,5 млн рублей).

• Эксперты по внедрению Enterprise business application, таких как SAP, — до 350 тыс.

Доход дата-сайентистов

Исследование рынка аналитиков компании «Нормальные исследования» и рекрутингового агентства New.HR показывает, что специалисты по Data Science получают в среднем большую зарплату, чем аналитики других специальностей.

В России начальная зарплата дата-сайентиста с опытом работы до года — от 113 тыс. рублей.

В качестве опыта работы сейчас также учитывается прохождение обучающих программ.

Через 1‒2 года такой специалист уже может получать до 160 тыс.

Для сотрудника с опытом работы от 4‒5 лет вилка вырастает до 310 тыс.

Как проходят собеседования

На западе выпускники программ профессионального обучения проходят первое собеседование в среднем через 5 недель после окончания обучения. Около 85% находят работу через 3 месяца.

Процесс прохождения собеседований на вакансии инженера данных и дата-сайентиста практически не различается. Обычно состоит из пяти этапов.

Резюме. Кандидатам с непрофильным предыдущим опытом (например, из маркетинга) необходимо для каждой компании подготовить подробное сопроводительное письмо или иметь рекомендации от представителя этой компании.

Технический скрининг. Проходит, как правило, по телефону. Состоит из одного-двух сложных и столько же простых вопросов, касающихся текущего стека работодателя.

HR-интервью. Может проходить по телефону. На этом этапе кандидата проверяют на общую адекватность и способность общаться.

Техническое собеседование. Чаще всего проходит очно. В разных компаниях уровень позиций в штатном расписании отличается, и называться позиции могут по-разному. Поэтому на этом этапе проверяют именно технические знания.

Собеседование с техническим директором / главным архитектором. Инженер и сайентист — стратегические позиции, а для многих компаний к тому же новые. Важно, чтобы потенциальный коллега понравился руководителю и совпадал с ним во взглядах.

Что поможет сайентистам и инженерам в карьерном росте

Появилось достаточно много новых инструментов по работе с данными. И мало кто одинаково хорошо разбирается во всех.

Многие компании не готовы нанимать сотрудников без опыта работы. Однако кандидаты с минимальной базой и знанием основ популярных инструментов могут получить нужный опыт, если будут обучаться и развиваться самостоятельно.

Полезные качества для дата-инженера и дата-сайентиста

Желание и умение учиться. Необязательно сразу гнаться за опытом или менять работу ради нового инструмента, но нужно быть готовым переключиться на новую область.

Стремление к автоматизации рутинных процессов. Это важно не только для продуктивности, но и для поддержания высокого качества данных и скорости их доставки до потребителя.

Внимательность и понимание «что там под капотом» у процессов. Быстрее решит задачу тот специалист, у которого есть насмотренность и доскональное знание процессов.

Кроме отличного знания алгоритмов, структур данных и пайплайнов, нужно научиться мыслить продуктами — видеть архитектуру и бизнес-решение как единую картину.

Например, полезно взять любой известный сервис и придумать для него базу данных. Затем подумать, как разработать ETL и DW, которые наполнят её данными, какие будут потребители и что им важно знать о данных, а также как покупатели взаимодействуют с приложениями: для поиска работы и знакомств, прокат автомобилей, приложение для подкастов, образовательная платформа.

Позиции аналитика, дата-сайентиста и инженера очень близки, поэтому переходить из одного направления в другое можно быстрее, чем из других сфер.

В любом случае, обладателям любого ИТ-бэкграунда будет проще, чем тем, у кого его нет. В среднем взрослые мотивированные люди переучиваются и меняют работу каждые 1,5‒2 года. Легче это даётся тем, кто учится в группе и с наставником, по сравнению с теми, кто опирается лишь на открытые источники.

От редакции Нетологии

Если присматриваетесь к профессии Data Engineer или Data Scientist, приглашаем изучить программы наших курсов:

• Профессия «Data-инженер».
• Профессия «Data Scientist».
• Курс «Аналитик данных».

• нетология
• data scientist
• data engineer
• data science
• data engineering

Источник: habr.com

Кто такой Data Engineer и сколько он зарабатывает

Мой выбор!

GeekBrains

Вы научитесь собирать и обрабатывать данные, проектировать хранилища и работать с инфраструктурой. Повысьте квалификацию и уровень дохода вместе с GeekBrains.По ссылке ниже — бонусы и скидки на обучение!

• 1. Кто такой Data Engineer?
• 2. Сколько зарабатывает Data Engineer?
• 3. Что должен знать Data Engineer?
• 4. Лучшие курсы для Data Engineering
• 5. Преимущества платного обучения
• 6. Выводы

Современные темпы развития технологий последних десятилетий привели к росту объемов производимых данных и изменению подходов к методам их хранения и управления. Информация в компаниях хранится в виде таблиц, документов, графиков, медиа и для того, чтобы всем этим массивом данных было проще управлять пользователям, были придуманы новые, более мощные и современные платформы. Это вызвало острый дефицит специалистов с более глубокими знаниями, которые бы могли быстро собрать и структурировать эти данные для удобства их дальнейшего использования. Данное направление — одно из самых высокооплачиваемых в сфере IT, ведь работа data-инженером очень трудоемкая и требует глубоких знаний и умений.

Сегодня data-инженеры востребованы во многих сферах бизнеса. Особенно остро нехватка профессионалов ощущается в сферах с наиболее объемным потоком информации, например в области телекоммуникаций, и банковских организациях. Также такие специалисты необходимы в сфере сетевой розничной торговли и маркетинга.

В статье я расскажу об особенностях профессии Data Engineer, каким уровнем знаний должен обладать настоящий профессионал и как правильно зайти в данную область, став самым востребованным и высокооплачиваемым специалистом в IT.

КТО ТАКОЙ DATA ENGINEER?

Data Engineer — это специалист высокого уровня в области программирования и информационной инженерии, который извлекает данные из массиWow, обрабатывает и организует их хранение. В любой компании или проекте существуют наборы данных, неважно идет ли речь о клиентской базе или алгоритмах искусственного интеллекта. Data Engineer разрабатывает разнообразные решения для их перемещения и преобразования с помощью программ и среды обработки. Он пишет код, без которого сложно на начальном этапе выстроить последовательно все стадии преобразования данных. С помощью специальных скриптов специалист очищает массивы данных от ошибок, повторов и лишних уточнений и настраивает их автоматическое выполнение.

Если обобщить, то можно сказать, что Data Engineer выполняет следующие задачи:

• Достает данные из различных сырых источников;
• Преобразовывает и загружает данные;
• Использует элементы машинного обучения при обработке данных;
• Создает аналитические дашборды;
• Участвует в начальной и конечной стадиях анализа данных;
• Обеспечивает бесперебойную и эффективную работу данных внутри компании;
• Разворачивает ПО для хранения данных в облаке или на сервере;
• Настраивает мониторинг и систему сигналов об ошибках;
• Решает задачи для ускорения обработки информации;
• Разрабатывает рекомендательные системы;
• Проверяет работу с помощью А/B-тестирования;
• Создают фреймворки для работы с данными и анализа.

Дата-инженеры могут работать абсолютно в любом направлении бизнеса, где требуется обработка данных, но больше всего заинтересована в квалифицированных кадрах область, связанная с искусственным интеллектом — одна из самых молодых, но успешно развивающихся сфер.

Компании, нанимающие в штат Data Engineer, получают значительное преимущество на рынке, ведь их процессы работают намного быстрее и продуктивнее. В разных компаниях, в зависимости от потребностей и возможностей, задачи могут отличаться — специалист может заниматься только обработкой данных либо дополнительно программировать новые, а также совершенстWowать старые модели.

Чаще всего инженеры по обработке данных работают в команде с аналитиками и дата-сайентистами. Их обязанности тесно связаны, но от дата-инженера напрямую зависит успех работы остальных коллег. Такое разделение труда делает команды более эффективными по сравнению с теми, где все их функции выполняет один специалист.

Работодателям нужны опытные и знающие специалисты, каких немного из-за высокого требования к объему знаний. Низкий уровень конкуренции в данной области позволяет занять эту нишу даже в роли начинающего специалиста, спрос на которых не меньше, чем на профи. Но это все при условии наличия специального образования, которое сложно получить в современных ВУЗах.

Высшие учебные заведения конечно могут дать хорошую техническую базу, но не обучить профессии, так как отдельных программ по Data Engineer в них нет. Потратив 5 лет в университете, все равно придется искать дополнительные способы обучения. В онлайн-школах же уже сейчас можно подобрать хорошую программу, адаптированную под разный уровень начальных знаний и обучиться этой востребованной профессии.

СКОЛЬКО ЗАРАБАТЫВАЕТ DATA ENGINEER?

Заработная плата Data Engineer — это одно из главных преимуществ профессии, даже если речь идет о начинающих специалистах уровня junior. Работодатели готовы платить Data Engineer они из самых высоких зарплат в области IT. В России сегодня открыто более 2000 хороших вакансий в области информационной инженерии. Работодатели предлагают разные форматы работы, в том числе много предложений работать удаленно.

Заработная плата Data Engineer:

• В Москве — от 160 000 до 800 000 руб.
• Удаленная работа — от115 000 до 580 000 руб.
• Проектная работа — от 115 000 до 135 000 руб.

Уровень зарплаты зависит от перечня обязанностей, опыта соискателя, а также места работы и уровня образования. В крупных организациях требований больше и зарплаты намного выше, чем в небольших фирмах. Но сегодня даже новички могут претендовать на вакансии в известных и крупных компаниях.

Например, в поиске начинающих специалистов находятся такие телекоммуникационные компании как Билайн и Ростелеком. Много предложений от различных подразделений Сбер и Яндекс. Ищут специалистов и крупные торговые организации и площадки, например Леруа Мерлен, OZON и Лента. Требуются инженеры по обработке данных и таким известным интернет-командам, как Mail.ru Group и В.Контакте.

Претендовать на позицию стажера или начинающего специалиста можно, зная основные принципы обработки данных и популярные языки программирования, но чем выше уровень знаний, тем на большую зарплату можно рассчитывать. Лучше сразу подобрать программу в онлайн-школе и пройти полное профессиональное обучение, чтобы удержаться и четко закрепиться в этой перспективной профессии. Главное выбирать проверенные курсы, которые дают наиболее глубокие знания.

ЧТО ДОЛЖЕН ЗНАТЬ DATA ENGINEER?

На российском рынке труда от дата-инженера требуется универсальность, то есть настоящий профессионал должен уметь делать все понемногу — и программировать, и управлять базами данных, и заниматься хотя бы минимальной аналитикой. При этом специалист должен уметь быстро переключаться между разными задачами, быть внимательным и дисциплинированным. Для дата-инженера важны аналитический склад ума и способность мыслить логически.

Необходимые профессиональные навыки для Data Engineer:

• Глубокое знание SQL, умение писать сложные запросы;
• Знание основных инструментов ETL;
• Работа с системами баз данных PostgreSQL и ClickHouse;
• Владение языками программирования Python, Java и Scala;
• Основы работы с дашбордами в Power BI или Tableau;
• Работа с инструментами Hadoop;
• Знание основных облачных платформ;
• Умение запускать готовые сервисы с помощью Docker;
• Использовать для автоматизации работы команды функции GitLab;
• Умение работать с библиотеками Pandas и NumPy;
• Написание скриптов с нуля.

Также профессионалу понадобится знание технического английского языка. Будущему специалисту нужны базовые знания в области информатики и алгебры, основ программирования, иначе придется начинать с нулевой отметки. Но главное, нужно отдавать себе отчет в том, что обучение на data-инженера — процесс не быстрый и сложный. Даже окончив ВУЗ, нужно потратить время на изучение дополнительной информации. И лучше всего это можно сделать на обучающих онлайн-платформах, где программа специально составлена таким образом, чтобы быстрее и эффективнее зайти в профессию.

ЛУЧШИЕ КУРСЫ DATA ENGINEERING

Название курса

Школа

Срок обучения

Источник: pgdv.ru

Data Engineer: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2022 году. Обзор профессии.

Обучение

Автор Роман Семенцов На чтение 28 мин. Просмотров 711

Кто такой Data Engineer?

Data Engineer (инженер по данным, дата-инженер) — это ИТ-работник, основной задачей которого является подготовка данных для аналитического или оперативного использования. Эти инженеры-программисты обычно отвечают за создание конвейеров данных для объединения информации из различных исходных систем.

Что делают Data Engineer и чем занимаются?

Обязанности на примере одной из вакансий:

• Разрабатывать логику построения витрин данных;
• Разрабатывать интерактивные дашборды и отчёты в различных BI-системах.
• Знание любого языка программирования на хорошем уровне;
• Знание SQL (Oracle, MySQL, PostgreSQL и пр.);
• Работа с *nix системами
• Знание Vertica.

Что должен знать и уметь Data Engineer?

Требования к Data Engineer:

• Использовать инструменты анализа (языки Python и SQL; библиотеки и фреймворки pandas, airflow, spark)
• Обрабатывать данные
• Тестировать код
• ВзаимодейстWowать с заказчиком
• Разворачивать Data Science проект
• Работать в команде

Востребованность и зарплаты Data Engineer

На сайте поиска работы в данный момент открыто 3 454 вакансии, с каждым месяцем спрос на Data Engineer растет.

Количество вакансий с указанной зарплатой Data Engineer по всей России:

• от 140 000 руб. – 508
• от 255 000 руб. – 314
• от 370 000 руб. – 128
• от 490 000 руб. – 55
• от 605 000 руб. – 22

Вакансий с указанным уровнем дохода по Москве:

• от 150 000 руб. – 250
• от 270 000 руб. – 162
• от 390 000 руб. – 73
• от 510 000 руб. – 27
• от 630 000 руб. – 9

Вакансий с указанным уровнем дохода по Санкт-Петербургу:

• от 155 000 руб. – 88
• от 255 000 руб. – 67
• от 355 000 руб. – 34
• от 455 000 руб. – 11
• от 555 000 руб. – 6

Как стать Data Engineer и где учиться?

Варианты обучения для Data Engineer с нуля:

• Самостоятельное обучение – всевозможные видео на YouTube, книги, форумы, самоучители и т.д. Плюсы – дешево или очень недорого. Минусы – нет системности, самостоятельное обучение может оказаться неэффективным, полученные навыки могут оказаться невостребованными у работодателя;
• Онлайн-обучение. Пройти курс можно на одной из образовательных платформ. Такие курсы рассчитаны на людей без особой подготовки, поэтому подойдут большинству людей. Обычно упор в онлайн-обучении делается на практику – это позволяет быстро пополнить портфолио и устроиться на работу сразу после обучения.

Ниже сделали обзор 10+ лучших онлайн-курсов.

10+ лучших курсов для обучения Data Engineer: подробный обзор

1 место. Курс «Профессия Data Engineer» — Skillbox

Стоимость: Рассрочка на 31 месяц — 6 154 ₽ / мес

• Длительность 18 месяцев
• Проекты на основе реальных задач
• Трудоустройство во время обучения
• Уровень Junior после года обучения.

Дата-инженер собирает информацию, выстраивает инфраструктуру для её хранения и готовит данные для использования другими специалистами.

Задача специалиста — проанализировать сырые данные, отобрать полезные, создать экспериментальные модели и отдать их дата-сайентисту для дальнейшего изучения.

Кому подойдёт этот курс:

• Новичкам
  С нуля освоите Python и SQL. Научитесь собирать, анализировать и обрабатывать данные. Решите задачи на основе реальных кейсов и добавите их в портфолио. Сможете начать карьеру в Data Engineering во время обучения.
• Программистам
  Подтянете математику и статистику, разовьёте аналитическое и алгоритмическое мышление. Получите опыт работы с моделями машинного обучения. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.
• Начинающим аналитикам
  Научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных. Сможете писать код на Python и превращать сырые данные в полезную информацию для компании. Сможете работать быстрее и претендовать на Middle-уровень.

Чему вы научитесь:

1. Использовать инструменты анализа
   Освоите языки Python и SQL. Сможете работать с библиотеками и фреймворками pandas, airflow, spark.
2. Обрабатывать данные
   Узнаете, как подключаться к источникам информации и загружать их в систему. Сможете очищать, сохранять и интегрировать данные.
3. Тестировать код
   Поймёте, как проводить регрессионное тестирование. Сможете тестировать пакеты, пайплайны и обрабатывать ошибки.
4. ВзаимодейстWowать с заказчиком
   Разберётесь, как готовить отчётность и согласовывать инфраструктуру данных. Сможете предоставить корректные данные заказчику.
5. Разворачивать Data Science проект
   Поймёте, как реализовывать загрузку данных и собирать информацию из разных источников. Сможете выстраивать готовый пайплайн проекта.
6. Работать в команде
   Познакомитесь с git и облачными сервисами для совместной работы. Сможете эффективно взаимодейстWowать со всеми участниками процесса.

Программа

Вас ждут онлайн-лекции и практические задания на основе реальных кейсов.
34 модуля

Базовый уровень

1. Введение в Data Science

• Познакомитесь с основными направлениями Data Science. Узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
• Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать бизнес-требования. Будете выгружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ и готовить датасет к дальнейшему использованию. Обучите и внедрите готовую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика. Узнаете, как формулировать и проверять гипотезы. Освоите базовые инструменты для работы: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.

1. Основы математики для Data Science
   Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и векторы. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.
2. Основы статистики и теории вероятностей
   Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.

Data Engineer Junior

1. Вводный блок
   Узнаете, чем занимается Data Engineer, какую роль играет в Data Science проекте и какие у него пути карьерного развития. Поймёте, как построен курс и какие темы вы будете изучать.
2. SQL

• Научитесь манипулировать данными в существующих таблицах, выполнять операции вставки, очистки и обновления данных. Сможете сохранять данные из БД в различные форматы.
• Познакомитесь с оконными функциями и основами подготовки витрин данных, использующих SQL. Научитесь обеспечивать корректную вставку информации в режиме транзакции. Сможете читать и понимать лог транзакций.
• Узнаете, что такое индексы и архитектура индексов, где они применяются. Изучите методы ускорения запросов.

1. LVL 2
   Рассмотрите типы данных, возможности их преобразования и принцип совместной работы Python и SQL — получение данных из БД, работа с данными и выполнение запросов. Изучите основные понятия схем данных JSON и XML. Сможете настраивать отладку приложений, писать тесты, обезличивать и шифровать данные.
2. Библиотеки для Python
   Узнаете, что такое библиотеки для работы с графиками, обучение с учителем, визуализация метрик и источники датасетов. Научитесь использовать Python и библиотеки для работы с данными. Сможете продолжить изучение Pandas.
3. Airflow
   Рассмотрите ключевые понятия и практики по работе с Airflow. Изучите архитектуру и основы взаимодействия от UI до CLI. Построите свой первый data pipeline.
4. Основы Spark

• Освоите Spark: узнаете, какими ресурсами вычислений он оперирует, как хранит данные и работает с памятью и диском. Развернёте свой первый локальный стенд.
• Изучите основы RDD: базовые концепции, работу с источниками, actions. Научитесь работать с Dataframe API. Изучите вопросы производительности и оптимизации при использовании Dataframe, источники и типы данных, работу с валидными/невалидными данными, обработку ошибок, UDF, взаимодействие с Python и SQL.

1. Основы алгоритмов Machine Learning
   Разберёте основные виды моделей машинного обучения, ключевые термины и определения. Изучите алгоритмы регрессии и алгоритмы кластеризации.
2. Deployment

• Изучите основные этапы подготовки модели к деплою, подходы к построению API и способы обработки ошибок и отладки приложений. Сможете устранять проблемы при деплое и освоите основные инструменты swagger.
• Познакомитесь с ключевыми процессами bash: написанием скриптов, работой с переменными и текстовыми редакторами sed и awk.

Data Engineer Advanced

1. Продвинутый уровень
   Научитесь пользоваться типовыми средствами мониторинга, настраивать алерты. Будете выбирать архитектуру для хранения данных и работать со сложными типами архитектуры хранилищ. Выстраивать инфраструктуру и пайплайны для обучения ML-моделей.

Бонусные курсы

1. Карьера разработчика: трудоустройство и развитие
   Узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.
2. Система контроля версий Git
   Научитесь версионировать изменения в коде, создавать и управлять репозиториями, ветками, разрешать конфликты версий. Узнаете полезные правила работы с Git.
3. Английский для IT-специалистов
   Получите языковые навыки, которые помогут пройти собеседование в иностранную компанию и комфортно общаться в смешанных командах.

Дипломный проект

1. Дашборды на основе данных источника
   Вы объедините и обработаете данные из различных источников: истории транзакций от партнёров, текстовых логов, выгрузки справочников по API и других. На основе этих данных построите интерактивный отчёт.

2 место. Курс «Дата-инженер с нуля до middle» — Нетология

Стоимость: 110 000 ₽ или рассрочка на 24 месяца — 4 583 ₽ / мес

Обучение на курсе поможет вам:

• Перейти в профессию с высоким окладом на низкоконкурентном рынке
• Освоить ключевые технологии и опередить запрос рынка
• Прожить опыт 2-3 лет самостоятельного изучения инжиниринга данных.

Кому будет полезен этот курс:

• Системным и сетевым администраторам
  Сможете масштабировать инфраструктуру, выбирать из множества разных специфических инструментов, внедрять в продакшн решения коллег
• Backend и Fullstack-разработчикам
  Сможете вырасти в деньгах и получить интересные задачи. Станете незаменимым сотрудником, погрузитесь в ключевой продукт и его метрики
• Новичкам, желающим войти в сферу Data Science
  Сможете влиться в новую сферу и приобрести базу, с которой можно постоянно развиваться — в любых компаниях и продуктах.

Чему вы научитесь:

1. Объяснять архитектуру и структуру базы данных
   Проектировать схемы хранилищ и выбирать DWH под задачу и бюджет бизнеса среди популярных решений: Snowflake, BigQuery, Azure SQL DW, Redshift
2. Создавать процессы обработки данных
   Настраивать и конфигурировать ETL / ELT-процессы в нескольких дата-инструментах
3. Работать с основными инструментами обработки больших данных
   Lambda architecture, kappa architecture, а также hdfs, yarn, hive и другими обязательными частями инфраструктуры
4. Обрабатывать события в режиме реального времени
   Построите свой конвейер обработки даннных, сборщик событий, RTDM-систему с выводом в массовые enterprise BI-решения
5. Разовьёте навык data literacy
   Сможете понимать, пояснять и обогащать данные отчётов, дашбордов и других источников информации
6. Строить работающий пайплайн в облачной среде
   И включать в него модели машинного обучения, нейронные сети, сервисы оркестрирования контейнеров и проверку версионности.

Программа курса:

1. SQL и получение данных

• Основы баз данных
• Работа с базами данных
• Основы SQL
• Продвинутый SQL
• Углубление в SQL
• Работа с PostgreSQL
• Работа с MongoDB.

1. Data Warehouse
   Научим работать с классическим хранилищем данных.
2. Business Intelligence решения и многомерная модель данных

• BI как сердце аналитики
• Многомерные модели
• Real-time отчётность
• Современные подходы.

1. Python

• Основы Python
• Введение в анализ данных на Python
• Статистика в Python
• Предобработка данных
• Feature Selection.

1. Data Lake ML

• Введение в машинное обучение
• Задача классификации
• Задача кластеризации
• Ансамблевые методы решения задачи классификации
• Feature engineering
• Нейронные сети.

1. MLOps

• Зачем нужен DevOps
• Docker и микросервисная архитектура
• K8S
• Орекстраторы
• CI/CD
• Мониторинг
• Инструменты DevOps для обучения ML-моделей
• Deploy ML-моделей.

1. Дипломный проект
   Разработка и документирование ETL-процессов заливки данных в хранилище.

3 место.Курс «Data Engineering» — SkillFactory

Стоимость: 32 400 ₽ или рассрочка на 12 месяцев

Курс ориентирован на практику и основные инструменты, подходит для тех, кто имеет базовые знания языка Python. За два месяца вы освоите все важные этапы Data Engineering.

Программа курса:

1. Введение, практический linux
   Кто такой Data Engineer и зачем ему Linux?
2. Современные хранилища данных
   Разнообразие баз данных и их особенности
3. Экосистема Hadoop
   Что такое Hadoop, что он умеет и как им пользоваться
4. Источники данных и работа с ними
   Файлы как источники данных, JDBC — структурированные данные, SQL для выгрузки данных
5. Apache Spark и обработка данных
   Зачем нужен Apache Spark и как с ним работать
6. Hadoop как хранилище данных
   Особенности и нюансы hdfs
7. Apache Airflow для оркестрации конвейеров
   Настройка data pipelines
8. Обзор облачных хранилищ
   Особенности и нюансы работы с облачными хранилищами: Google, Amazon, Azure.

На курсе обучение не заканчивается:

• Портфолио
  Готовый код и пайплайны для портфолио
• Развитие карьеры и бизнеса
  Помощь с трудоустройством и стажировкой
  Тусовка специалистов и полезные знакомства.
• Сертификат школы SkillFactory.

Курс «Data Engineer» — OTUS

Стоимость: 90 000 ₽

Что даст вам этот курс:

• Понимание ключевых способов интеграции, обработки, хранения больших данных
• Умение работать с компонентами экосистемы Hadoop, распределенными хранилищами и облачными решениями
• Практические навыки разработки дата-сервисов, витрин и приложений
• Знание принципов организации мониторинга, оркестрации, тестирования

Курс адресован разработчикам, администраторам СУБД и всем, кто стремится повысить профессиональный уровень, освоить новые инструменты и заниматься интересными задачами в сфере работы с данными.

После обучения Data Engineering вы станете востребованным специалистом, который:

• разворачивает, налаживает и оптимизирует инструменты обработки данных
• адаптирует датасеты для дальнейшей работы и аналитики
• создает сервисы, которые используют результаты обработки больших объемов данных
• отвечает за архитектуру данных в компании

Программа обучения:

Модуль 1. Data Architecture

• Тема 1. Инженер Данных. Задачи, навыки, инструменты, потребность на рынке
• Тема 2. Архитектура аналитических приложений: базовые компоненты и принципы
• Тема 3. On premises / Cloud solutions
• Тема 4. Автоматизация пайплайнов и оркестрация – 1
• Тема 5. Автоматизация пайплайнов и оркестрация – 2

Модуль 2. Data Lake

• Тема 6. Распределенные файловые системы. HDFS / S3
• Тема SQL-доступ к Hadoop. Apache Hive / Presto
• Тема Форматы хранения данных и их особенности
• Тема 9. Разбор ДЗ по 1 кейсу
• Тема 10. Очереди сообщений. Обзор Kafka.
• Тема 11. Выгрузка данных из внешних систем
• Тема 12. Apache Spark – 1
• Тема 13. Apache Spark – 2

Модуль 3. DWH

• Тема 14. Аналитические СУБД. MPP-базы данных
• Тема 15. Моделирование DWH – 1. Основы работы с dbt
• Тема 16. Моделирование DWH – 2. Data Vault 2.0
• Тема 17. DevOps практики в Аналитических приложениях. CI + CD
• Тема 18. Разбор ДЗ по 2 кейсу
• Тема 19. Data Quality. Управление качеством данных
• Тема 20. Развертывание BI-решения
• Тема 21. Мониторинг / Метаданные

Модуль 4. NoSQL/NewSQL

• Тема 22. NoSQL Хранилища. Wide-column и key-value
• Тема NoSQL Хранилища. Document-oriented
• Тема ELK
• Тема 25. ClickHouse
• Тема 26. Разбор ДЗ по 3 кейсу

Модуль 5. MLOps

• Тема 27. Организация и Packaging кода
• Тема 28. Docker и REST-архитектура
• Тема 29. MLFlow + DVC
• Тема 30. Деплоймент моделей
• Тема 31. Разбор ДЗ по 4 кейсу
• Тема 32. Разбор ДЗ по 5 кейсу

Модуль 6. Выпускной проект

• Тема 33. Выбор темы и организация проектной работы
• Тема 34. Консультация
• Тема 35. Защита.

Выпускной проект: реализация задачи по интересующей теме с применением комплекса знаний, полученных в рамках курса.

После обучения вы

Заберете с собой:

• основные и дополнительные материалы, и видеозаписи занятий;
• образцы кода;
• собственный проект, который можно будет показывать при трудоустройстве;
• сертификат о прохождении обучения.

В результате обучения вы:

• будете иметь представление об основных классах задач Инженера Данных, инструментах, предназначенных для их решения, а также их преимуществах и особенностях;
• научитесь выстраивать пайплайны пакетной и потоковой обработки данных;
• сможете проектировать хранилища данных и организовывать оптимальный доступ для потребителей;

Курс «Data Engineering» — GeekBrains

Стоимость: нет информации

Вы научитесь собирать и обрабатывать данные, проектировать хранилища и работать с инфраструктурой. Повысьте квалификацию и уровень дохода вместе с GeekBrains.

После курса вы сможете работать по специальностям:

• Data Engineer
• Инженер дата-центра
• DWH-аналитик
• Инженер пайплайнов данных для машинного обучения (ML Engineer)
• А также владеть DevOps компетенциями.

Кому подойдёт курс:

• Всем, кому интересно работать с данными.
  Вы научитесь обрабатывать самые разные источники и форматы данных, освоите обработку больших массиWow данных (BigData) на распределенных системах, максимизируйте пользу, извлекаемую из данных.
• Начинающим аналитикам и разработчикам.
  У вас будет всё для ускоренного карьерного роста: комплексные знания и опыт работы с продвинутыми инструментами, методологиями и стандартами. Прокачайте свои навыки для выхода на новый уровень.
• Практикующим IT-специалистам.
  Рассмотрим знакомые темы с новых углов, приумножим имеющиеся знания, подскажем, как перейти в востребованное направление и зарабатывать больше.

Программа курса:

Подготовительный блок
Мы рекомендуем пройти подготовительные курсы, чтобы закрыть возможные пробелы в знаниях.

I четверть. Сбор и хранение данных
Вы погрузитесь в профессию дата-инженера: познакомитесь с понятием базы данных, научитесь использовать SQL, создавать запросы, программировать на Python. Также познакомитесь с открытыми данными, RESTful и SOAP-сервисами, форматами XML и JSON.

• Основы реляционных баз данных. MySQL
• Основы Python
• Методы сбора и обработки данных из интернета
• Проект: Разработка собственного парсера

II четверть. Построение хранилищ данных для систем аналитики
Познакомитесь с реляционными и нереляционными базами данных, узнаете, как строить хранилища данных и выбирать архитектуры под конкретную задачу.

• Построение хранилища данных и основы ETL-процессов
• Технологии OLAP + BI
• Введение в NoSQL баз данных. Tarantool
• Проект: Хранилище для BI-системы

III четверть. Распределенные базы данных
В данной четверти вы познакомитесь с инструментами обработки больших массиWow данных, в первую очередь с инструментами экосистемы Hadoop: HDFS, Yarn, Hive, Hue, Flume, Cassandra и другими. Вы освоите возможности фреймворка Apache Spark для распределённой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных. В конце четверти познакомитесь с популярным инструментом Apache Airflow для планирования и мониторинга пакетных процессов работы с большими данными.

• Big Data. Экосистема Hadoop
• Big Data. Фреймворк Apache Spark
• Настройка потоков данных. Apache Airflow
• Проект: Полноценный ETL-пайплайн с использованием инструментов работы с большими данными.

IV четверть. Real-time обработка данных и инфраструктура
В последней четверти вы освоите потоковую обработку данных с использованием инструментов Kafka и Spark Streaming. Также освоите практики DevOps, необходимые для работы дата-инженером.

• Потоковая обработка данных
• Микросервисная архитектура и контейнеризация
• Проект: Потоковый сервис для оценки кредитоспособности клиентов банка с использованием машинного обучения

Курсы вне четверти

Предметы с индивидуальным выбором даты старта
Курсы вне четверти являются частью основной программы обучения и обязательны к прохождению. Вы можете формировать часть расписания самостоятельно и регулировать интенсивность обучения. На прохождение этих предметов у вас есть 2.5 года с момента покупки обучения в GeekUniversity. Проходите параллельно с четвертями или после года обучения.

• Подготовка данных для ML Applications
• Рабочая станция.

Вы получаете электронный сертификат и диплом о профессиональной переподготовке, их можно приложить к портфолио и показать работодателю.

Источник: romansementsov.ru

Сколько зарабатывает Data Engineer в 2022 году

Зарплаты специалистов в области Data Engineering начинаются от 125 000 рублей, а у сениоров достигают 500-600 тысяч.

А теперь подробнее.

Каждая организация, работающая с большими объемами информации, нуждается в аналитиках и инженерах по обработке данных для создания и тестирования новых продуктов, проведения исследований, ведения бизнеса, обеспечения безопасности и многого другого.

Data engineering – это не одна профессия, а целый комплекс специальностей, охватывающий самые разные сферы бизнеса, экономики и науки. Data Engineer должен отлично разбираться в базах данных, знать SQL, уметь программировать на Python, Java или Scala. Стать таким специалистом легче всего будет Backend-разработчику, у которого уже есть некоторые нужные навыки. Но научиться можно и с нуля.

Например, обязанности инженера по обработке данных могут включать:

• Исследовательский анализ данных
• Извлечение данных из огромного пула нефильтрованной информации
• Подготовка и написание ETL-логики
• Построение конвейеров данных для распределения между несколькими серверами
• Создание хранилищ и оптимизация доставки данных
• Мделирование данных
• Перепроектирование инфраструктуры данных для обеспечения масштабируемости
• Помощь аналитикам в обработке и оптимизации данных.

Количество вакансий и зарплата

Эта профессия очень востребована. Для специалистов в области Data engineering на известном рекрутерском портале hh.ru постоянно открыто больше 3000 вакансий. При этом минимальные зарплаты начинаются от 125 000 рублей, а для senior-специалистов превышают 500-600 тысяч.

Распределение предлагаемых зарплат по количеству вакансий:

Примеры вакансий на портале hh.ru:

Источник: zavistnik.com