Для тех кто интересуется данными не только с точки зрения Data Science, но и в более прикладных задачах работы с данными относящимися к дата инженерии.

Несколько полезных ресурсов:
- Data Engineering Cookbook [1] - поваренная книга по инженерии данных, много о том как системы работы с данными разворачиваются и используются
- Awesome Data Engineering - неплохой список ссылок на проекты по инженерии данных на Github
- Data Engineering How-to [3] - подборка ссылок на курсы и иные ресурсы по инжинерии данных
- What is Data Engineer [4] - ответ на вопрос кто такой инженер данных (для тех кто ещё об этом не знает)
- Who Is a Data Engineer & How to Become a Data Engineer? - подробно о том кто такие инженеры данных

В России вот уже много лет ажиотажный спрос на data science, но подготовка дата инженеров ушла на 2-й и 3-й план и это особенно чувствуется когда вопросы о том где взять данные и как настроить инфраструктуру звучат всё чаще.

То чем занимаюсь я лично - это чистая дата инженерия, с очень и очень небольшой долей науки о данных. Найти данные, создать инфраструктуру их обработки и очистки - всё это должен уметь дата инженер. Если Вы знаете хорошие курсы по этой теме на русском языке, поделитесь ими, например в чате.

Ссылки:
[1] https://github.com/andkret/Cookbook
[2] https://github.com/igorbarinov/awesome-data-engineering
[3] https://github.com/adilkhash/Data-Engineering-HowTo
[4] https://towardsdatascience.com/who-is-a-data-engineer-how-to-become-a-data-engineer-1167ddc12811

#data #opendata #dataengineering #dataengineer