Как вкатиться в Data Engineering с нуля? 🗺

Самая частая ошибка новичков- пытаться сразу выучить весь стек

Python, SQL, Spark, Kafka, Airflow, Docker, Kubernetes… Через несколько месяцев человек знает десятки названий, но не может самостоятельно собрать даже простой пайплайн 🥸

Поэтому идти лучше поэтапно⬇️

1️⃣Сначала база

На старте нужны:

📍Python: функции, структуры данных, файлы, исключения и основы ООП
📍SQL: SELECT, JOIN, группировки и агрегатные функции
📍базы данных: таблицы, ключи, индексы и транзакции

2️⃣Затем пайплайны

Здесь уже появляются оконные функции, Docker, Airflow, хранилища данных, моделирование, Hadoop и Spark

Но просто посмотреть видео про каждый инструмент недостаточно, а пощупать их, помучаться с настройкой (гпт в помощь). На этом этапе нужен нормальный пет-проект:

источник → обработка → хранение → запуск по расписанию → готовая витрина

Проект не обязан состоять из пятнадцати технологий. Лучше простой пайплайн, в котором ты понимаешь каждое решение, чем огромная схема, собранная по чужой инструкции.

Ты должен уметь ответить:

⏺что произойдёт при падении загрузки
⏺появятся ли дубли после повторного запуска
⏺как проверить качество данных
⏺почему ты выбрал именно такую архитектуру

3️⃣Дальше добавляем скиллы мидла👊

Middle — это не человек, который добавил в резюме ещё десять инструментов.

Это инженер, который может самостоятельно вести задачу, искать узкие места, оптимизировать запросы и понимать последствия своих решений🤔

В разных компаниях могут понадобиться Kafka, ClickHouse, MongoDB, Redis, Trino, dbt, Iceberg или Kubernetes ⌛️ Но учить всё подряд нет смысла.

Открой вакансии, которые тебе интересны, выпиши повторяющиеся требования и углубляйся именно в них👆

Главный принцип простой:

Python и SQL → пайплайны и хранилища → Big Data → оптимизация и архитектура

И не жди момента, когда выучишь всё. Он не наступит 😅

Собирай проекты, решай задачи и учись объяснять, почему сделал именно так. Именно это потом проверяют на собеседованиях)

Подробный roadmap от стажёра до middle, стек и полезные материалы собрал в статье:

➡️Как стать Data Engineer в 2026: честный roadmap от стажёра до мидла

❓Что бы вы добавили еще в роудмап?