Я – Дата Инженер | Евгений Виндюков

Как сейчас залетать в IT?

Услышал историю на третьем потоке BootCamp о том, как человек получил оффер (Да, к нам на буткемп иногда приходят уже действующие ДЕшники)

Итак быстро рассказываю:
Человеку около 35 лет, никак не был связан с IT. Прям даже близко. Из обучения у него Skypro — Python Backend.

Поучился там и выложил какое-то пустое резюме, его тут же схватил Астон (это типа аутстафф, который перепродает вас на проекты других компаний). В целом об Астоне разные мнения и очень сильно разнятся. Но сейчас не об этом.

Примечание: В Астоне может быть договор, в случае которого, вы не можете уволиться раньше некоторого времени и придется выплачивать неустойку до 500к. У всех ли он или нет сейчас, не могу сказать. Но такие моменты встречались. Договор подписываете вы, поэтому будьте внимательны, если вас такие условия не устроят.

Человек 3 месяца у них учился. Да, у них есть бесплатная программа обучения. Если что я ее видел. Я БЫ ВАМ НЕ РЕКОМЕНДОВАЛ (Мнение чисто субъективное). Там очень много всего намешано просто в один котел и на все уровни знаний. Видимо, чтобы вы все это выучили и вас перепродали уже дальше, как сеньора. Зарплату при этом сеньорную никто естественно вам платить не будет. Ок, едем дальше.

После 3-ех месяцев обучения человеку начали искать проект. Но, как я понял, так и не нашли и в итоге он с 6-ю месяцами вышел на рынок. В резюме написал Астон и докрутил уже до 1 года. Учитывая, что сейчас 2025 год и вроде, как один год фильтруется HR, но человеку прям повезло и его позвали в одну крупную ритейл компанию. Название оставим за скобками.

Деньги
Выходит 150к + премия. Это позиция джуна. Испытательный срок человек прошел. Уже идет 4-5-ый месяц реальной работы.

Из плюсов — но одновременно и минусов — здесь используется современный стек: Airflow, S3, ClickHouse, Spark, Trino, dbt, Kafka. Он крутой, но при этом в команде по сути один дата-инженер и один дата-аналитик, а значительная часть системы написана на кастомном фреймворке.

Для старта карьеры это может быть слишком сложно: разобраться в архитектуре и внутренностях будет сложно, и это легко может привести к выгоранию. Поэтому, по моему мнению, на такой позиции стоит постараться выжать максимум: пройтись по каждому уголку фреймворка, сохранить себе какие-то наработки, но параллельно выходить на рынок и искать команду с сеньорами на борту.

Это нужно хотя бы для того, чтобы увидеть, как пишут код заряженные чуваки и чувихи. На первых этапах карьеры вообще нормально «попрыгать» по компаниям: это расширяет кругозор, прокачивает насмотренность и понимание разных подходов. Главное — не стремиться сразу в бигтех. Там часто медленные процессы и узкая специализация, из-за ты мало чему научишься и потом будет сложно продать свой опыт на собесах.. Либо нужно будет прокачивать опыт самому.. типа на нашем InfraSharing (@roadmappers_bot)

Мы внедрили AI! И он нас заменил!

Конечно, я всегда пишу заголовки, чтобы вы кликнули. Я мог бы написать:
RAG + chromadb + LLM (интересное решение для телеграм бота)

Крутяк. И ровно 4000 человек пролистывает эту чушь, потому что вообще непонятно для кого. И только два человека, шарящие за РАГ и языковые модели открывают этот пост.

Рассказываю. Вот нас спрашивают, когда буткемп, где ссылка на бусти, когда курс? А где подписаться? А есть ссылка на роадмап..
Особенно хотелось закрыть вопрос с ближайшими потоками. И вот какая пришла у меня идея. Хотелось бота, который знает все о наших продуктах, сайтах, расписаниях и ценах.. и чтобы все в одном месте. Но писать каждый раз новые кнопки, подключения к БД нет желания и времени.

И что я придумал?
Я взял и написал AI телеграм бота. Если что, ничего волшебного там нет. И сейчас я вам покажу откуда готовилось нападение решение и как оно работает.
Быстрый экскурс в LLM. Это переводится, как большая языковая модель. Все, что он делает — это круто умеет ставить слова друг за другом, подражая человеческой речи. Такой Т9 на максималках. Поэтому я скорее называю это LLM бота, а не AI. Просто AI на хайпе и не написать это — я просто не могу! Давайте я Сам решу, сам решууу!
Так вот теперь можно написать боту @roadmappers_bot сообщение, как человеку и он проконсультирует вас по всем нашим продуктам, выдаст все ссылки и ответит на вопросы касательно roadmappers.ru. На вопросы не по теме, он ответит, что не располагает информацией и предложит написать нам в лс.

Как это работает?
Значит создаем телеграм бота. Тут все просто, дальше пишем код, который будет обращаться к LLM модели. Они бывают разные: платные, бесплатные по АПИ, бесплатные локально.. Я пробовал ВСЁ!

Платный. Это например OpenAI или DeepSeek. Второй дешевле. Закидываешь ОМЕРИКАНСКИЕ ДОЛЛАРЫ в личный кабинет и платишь за использования их API. Как закинуть баксы в ДипСик — ищите в гугле. Там первая ссылка выдает отличный сайт, где вам все ваши бабки закинут на ваш Личный кабинет. Уже давно все за вас придумали.

Бесплатно. Можно по API ходить в OpenRouter к любой выбранной модели. Но работает нестабильно. Также можно скачать к себе локально модель через Ollama или Docker Model Runner, но работает медленно и тоже нестабильно. Нужно явно GPU.

Поигравшись с разными вариантами я понял, что готов потратить, ВНИМАНИЕ, 2 ДОЛЛАРА на API ключ в DeepSeek.
АПИшка работает отлично, ответ быстрый, ошибок пока не было обнаружено.

А теперь как это работает?
Вопросы к LLM отсылаются, как обычный post запрос в API. Т.е. мы буквально отправляем АПИ ТОКЕН + строку с нашим вопросом. Также можно добавить туда промпт. Например "Отвечай, как будто ты менеджер по продажам. Вот наши продукты: ....."
И по-началу я в этот промпт закидывал огромную строку с описанием всех продуктов. Но это не масштабируется. Каждый раз отправлять огромный контекст не пойдет. Что если я хочу скормить весь роадмап? Тут она либо долго будет обрабатывать, либо вообще упадет по памяти. Везде есть лимиты.

И че делать?
Математика 5-ый класс. ВЕКТОРА. Мы берем всю нашу полезную информацию (базу знаний) и векторизуем (текст переводим в числа), загружая все в векторную базу данных. Че? Зачем?

Когда мы спрашиваем бота, он векторизует наш вопрос, идет в БД и ищет совпадения (мы же перевели строки в числа) и отбирает наиболее похожие. Например берет первые 3 варианта или 5. Это все можно настроить. В итоге в саму API летит ваш вопрос + несколько релевантных ответов, вместо всей кучи. В итоге ЛЛМка просто принимает этот текст и пересобирает в более читаемый и клевый вид. Да, там можно еще добавить, чтобы Трансформер собирал в конкретном стиле + добавить ограничения, на случай, если вопрос не связан с базой знаний.

Поняли, что ничего не поняли?
Подробнее о том, как это работает и как настраивается я расскажу в бусти Роадмаперы. А где ссылка?

Спросите ее у бота. Вообще порекомендую пообщаться с ним. Он вам расскажет и по буткемпам и ценам и по потокам.
@roadmappers_bot

Подписывайтесь и вместе поразгоняем, где можно использовать таких чат ботов!

Есть AI — а если найду?!

Интересная мысль. В будущем ребята видят два пути развития искусственного интеллекта. Первый путь — когда он доступен всем и децентрализован. Условно как биткоин или любая криптовалюта: AI работает как единый компьютер, распределённый по всему миру среди всех персональных устройств. Благодаря этому доступ к искусственному интеллекту есть у каждого жителя планеты, а стоимость его обслуживания минимальна, потому что каждый вносит свой вклад в развитие и поддержание системы.

Второй путь — когда искусственный интеллект находится в руках нескольких крупных компаний, которые могут устанавливать любую цену за пользование, любые условия, любые пакеты. Если у тебя есть доступ к такому инструменту, ты автоматически становишься более высокоранговым, статусным, «премиальным». Разработчики, инженеры, программисты и специалисты, которые не смогут воспользоваться AI — потому что не могут его купить, поднять самостоятельно или у них нет доступа к open-source, — окажутся в числе отстающих.

Интересно, куда всё в итоге придёт. Но я предполагаю, что open-source всё-таки будет жить, потому что количество энтузиастов и амбициозных людей всё ещё велико. И весь этот опен сорс — на мой взгляд проявление творческих людей, которым невозможно сидеть дома и бездельничать. Наверняка придумают свои мини дата центры и будут там крутить свои ЛЛМки…

Сегодня дата инженер, завтра слесарь, послезавтра инвестор

Че думаем?

AI - ВСЁ! Заменил программистов

Такие заголовки обычно пишут новостные каналы, чтобы поднять охваты и вызвать эмоции у людей.

Как будто ИИ прям в один день взял и заменил всех. Сколько разрабов пользуются сейчас уже ChatGPT. Это происходит плавно. Сначала мы копировали свой код в чат, потом перешли на IDE, где можно работать со всем проектом. Вероятно следующий шаг — это AI агенты. Кстати, я уже начал смотреть в эту сторону и даже сделал небольшого бота со своим контекстом. Т.е. агент знает, кто он и зачем, плюс теперь у него есть все логины и пароли к БД и хранилищам. AI скоро начнет видеть контекст всей архитектуры.

А теперь вопрос. А кто умеет настраивать его? Вот вам и ответ. Нужны будут спецы, кто шарит теперь не как написать код, а как настроить агентов, которые будут писать код. Мы поднимаемся, как бы, на более верхнеуровневую разработку. Уже нет смысла думать, о синтаксисе или вспоминать методы для функций. Все это уже зашито в ИИ.

Очевидно, что те, кто ничем из этого пользуется, возможно придется не легко. Но как быстро будет внедряться AI, большой вопрос. Банки себе такую скорость разработки позволить не могут. Куча нюансов по безопасности, этики, контроля, наличия ресурсов для этих задач в конце концов.

В последнее время я стараюсь найти непохищенные материалы, касаемо AI. И вот наткнулся на воркшоп как раз, который будет 23 ноября на тему «Современный AI в IT-индустрии и науке».

Лично мне интересно послушать о том, как использовать AI в образовательных целях. Например твой AI агент может знать всю твою Базу Знаний и лишний раз экономить твое время, отвечая на вопросы людей, типа как подключаться к Clickhouse. Или как читать Спарком данные из PostgreSQL.

А еще! Вот есть куча сфер жизни, где еще нет AI, но его можно было бы внедрить. Вообще рассматриваю это как направления для бизнес ниш. Т.е. быть тем самым, кто внедряет и настраивает LLM модели в бизнес. Причем с заделом на AI агентов.

Тем, кому интересно, можно зарегестрироваться, там бесплатно - вот тут

Крутим казик API Wordstat!

Расскажу про реальную задачу на работе. Сразу скажу, что это не хай лоад перфоманс дата сайенс задача. Поэтому, если ты заряженный спец или спецуха, то наши с тобой пути расходятся. Дело не в тебе, дело во мне. Я больше не люблю тебя.. Твоя мама была права.

Как дают задачу?
Возьми этот CSV файлик, там фразы и слова, которые люди ищут в поиске Яндекса. Надо пройтись по всем запросам и собрать инфу из Яндекс Вордстата, сколько раз люди ищут это и конечный результат-отчет загрузить в Clickhouse. Например "Как заработать на беху купешку" вчера искали 3 раза, а "Я хочу ничего не делать и кататься на бехе" искали 4530 раз.

И с чего начать?!
Конечно же с чата гпт. Ведь ИИ уже заменил программистов и теперь я вообще ничего не делаю и просто пью коктейль на берегу океана. Было бы круто, но не совсем так. Код надо писать почти с нуля, причем сразу в общем виде, чтобы его можно было переиспользовать на следующих задачах. Поэтому сразу прикидываю архитектурно, как это может выглядеть:

1. API - выгружаю при помощи python и сохраняю в S3, как есть без трансформации
2. Забираю из S3 и кладу в Clickhouse с помощью Spark (тут уже сделаю преобразования)
3. Пишу DAG в Airflow с двумя тасками (и хочу сделать ручной запуск со своим конфигом)

В целом изи. Че тут писать. Но есть некоторые нюансы. В ТЗ мне указали, что нужны недельные данные. Это значит, что при обращении к АПИ без уважения мне надо тянуть диапазон дат (НЕДЕЛЮ). Ну вы скажите, ок, запускай каждый понедельник и тяни данные за прошлую неделю. И ТУТ ТОЖЕ НЕ ПОЛУЧИТСЯ.

Яндекс Вордстат отдает данные минимум за ТРИ недели. Поэтому либо каждый третий понедельник запускать, либо думать по-другому. Я выбрал второе (Хотя думать я не привык) Буду запускать каждый понедельник, чтобы не сидеть без данных несколько недель. А скаченные данные сохранять в папки с названием api_wordstat_2025-10-20_2025-11-09. Ну т.е. у меня будут сохраняться папки с диапазоном в три недели. И пусть данные в S3 перескаются — это все потом фиксанет Clickhouse (причем без меня сам).

Ок, вроде первый пункт готов. Но НЕТ! А откуда мне и как забирать сами фразы-то для API? Поэтому я загрузил CSV с фразами в Clickhouse и написал класс на python с подключением через clickhouse_connect к CH. Почему класс? А чтобы потом его можно переиспользовать для других задач. Там методы на чтение, запись и кастомного запроса. Помните, что у меня изначально не было проекта. Писал все с нуля.

Итак. Я подключился к CH, забрал фразы, отправил их в API, получил ответ, сложил в S3. А что насчет фраз, которые содержат всякие невалидные символы, типа —> % ~§ и так далее? Тут я сделал логику, что в случае нахождения плохих запросов, записывать их в отдельную таблицу Clickhouse вместе с текстом ошибки (Помните мой ранее написанный класс на питоне? Вот вот). Тем самым я не роняю расчет, а просто логирую это недоразумение и иду дальше. Это кстати работает, если даже у меня соединения внезапно пропало. Все логируется и можно отследить.

А ну еще. Есть у меня логика всяких там retry. Типа если один раз не получилось именно подключиться, то сделай паузу, потом еще одну, но чуть подольше и только потом иди дальше.
ОКЭЙ. Дальше пишем класс для загрузки из S3 в CH. Там у меня три метода. Вы спросите: "ТАК НЕЛЬЗЯ ЦКАТИНА". Короче, я заметил, что если просто спарком читать данные из клика, то он все записывает на один executor, поэтому написал отдельный метод, который читает хитрым способом несколькими частями и размазывает по всему спарку. Не буду вдаваться в подробностями. Мб в роадмап загружу пример.

Че по ДАГу жи есть?
Сделал три таски
• compute_dates определяет диапазон (по умолчанию — последние 3 недели),
• api_to_s3 грузит данные из api в s3 через python
• s3_to_ch загружает готовые parquet-файлы в ClickHouse.
• Между тасками у меня XCom, где я передаю даты из первой таски, чтобы брать конкретные названия папок для Spark

Че по дублям. У меня же там накладываются недели друг на друга, когда берешь данные. А мне пофигу, я настроил ReplacingMergeTree в кликхаусе. Он и дедублицирует. Хотите еще?

😆 Запись СТРИМА по Clickhouse!

Что за стрим? Почему и для кого
https://t.me/halltape_data/718

Стрим был 12 ноября в 20:00

Предзапись на курс по Clickhouse

Кстати
Заходи в наш чат, чтобы обсудить

Не смотрел доклад, не разработчик!

Есть много конференций для разработчиков. Там по каждой конфе можно офигеть от кол-ва информации. И вот мы ходим, слушаем с умным видом, но как часто применяем эти решения?

Привожу пример. Смотрел доклад со смарт даты про Спарк. Там команда джимми нейтронов сделала ML модель, которая учится подбирать оптимальные параметры под Spark приложения. По-простому работает так:

1. Спарк запускается с каким-то средними значениями ресурсов.
2. Если джоба не падает, то уменьшаем еще раз, пока джоба не начнет падать. Это значит, что мы нашли идеальные настройки спарка для этих вычислений.

И таким образом, моделька учиться на запусках и подбирает самые оптимальные настройки. И там всякие метрики, дашборды можно показывать, что сократили кол-во затрат и ляля тополя. Бизнес в восторге.

Вот супер крутое решение. Только кол-во людей, кто реально это применит на практике — стремиться к нулю. Тогда зачем слушать этот доклад? (ЦКАТИНА, ТЫ ЧТО ХОЧЕШЬ ПОСПОРИТЬ? А?)

В большинстве команд, на мой взгляд, решение будет состоять из простого увеличения timeout или sla. Типа пусть работает дольше, главное, чтобы работало. И не надо писать никакие сложные модели, обучать их и так далее. У нас че, времени полно на это? А? Але, камон эврибади

А если вы работаете в компании, где очень долго можно получать доступы бигтехе, где нельзя в принципе внедрить сразу какую-то библиотеку, фреймворк или решение, то смысл теряется вовсе. Потому что надо сначала отправить заявку на создание заявки о наличии у вас некой мысли в голове, которая по метрикам должна увеличить.. господи, да остановись уже!

Кстати, если вы реально не знали, но в таких компаниях, ЛИЧНО Я получал доступы 2 месяца. И все это время, пока нет доступов, ты просто крутишь казик на стримах и лутаешь по 100к usd живешь жизнь в ожидании.

Вернемся к конференциям.
Для большинства — они никогда в жизни и не применят таких кейсов. БОльшая часть людей работает просто на работе без амбиций и у них нет задачи покорять этот мир крутыми решениями. Дайте им задачу и вовремя платите зарплату. Остальное не важно. В целом понимаю такой подход. Желательно еще и вообще не работать, а получать бабки на счет.

Лично я в свое время сильно упарывался по конфам. Знаю, что в питоне пустой словарь весит НЕ НОЛЬ! Для чего мне это знать? Не для чего. Можно среди друзей хвастаться, причем сразу после слов про двадцатые диски на бмв.

Единственный момент, когда я смотрю доклады с конференций — это когда ищу решение проблемы. Вот это реально круто. Т.е. мы решаем проблемы по мере их поступления. Просто так идти и искать контент на досуг, я больше не делаю...

🇷🇺ТОВАРИЩИ🇷🇺

Хотите узнать, до чего доводит людей рабочая суббота?

🇷🇺 Ответ в видео.


А если тоже хочешь преисполниться в своём познании, то подписывайся на 🇷🇺 родмаперов.

А для остальных есть чатик.

💭 Испугались?

Ладно, вот чат, где нет тим лидов. Но это не точно.

А вообще есть правило, когда надо выкладывать все карты или никому низа что не говорите fake till you make it?

Зайти в чат

Спасибо всем за голосование!

Я в восторге. Переобулся на зиму.

Друзья, сейчас будет опрос.

Че ставим?

Комменты под видосам про Спарк!

сам видос по спарку - https://www.youtube.com/watch?v=Gj0oSVmv7k4&t=2274s

Очень приятно читать такой фидбек. А ведь я решил сделать этот видос только по той причине, что сам не смог найти ничего похожего на ютубе...

Но перед этим я ходил в чат с желтым слоном (кто знает, тот в курсе) и на вопрос, где можно было бы поучить спарк, мне просто скинули ссылку на официальную документацию. Великолепно. К сожалению, я искал более лайтовое объяснения..

В целом какие-то разногласия с тру программистами у меня были всегда еще со школы21. Это к вопросу ЧТО НАДО ЗНАТЬ ИЛИ ЭТО ОБЯЗАТЕЛЬНО УЧИ. Например, после успешного прохождения интенсива в школе21 я переключился на SQL и начал смотреть в сторону ДЕ. Уже тогда начал попадаться Дима Аношин. Так вот. Когда все школьники21 фигачили и готовились стать Джава разрабами.. в тот период как-будто только о ней все говорили, я решил пойти на перекор всем и выбрал вообще диаметрально другое направление. Вообще все эти Роадмапы, каналы, буткемпы — это мой бунт против. Канал я начал вести, как только получил оффер. И какое-то время никому не показывал, потому что был уверен: "Смотрите, только устроился, а уже канал ведет". А сейчас я понимаю, что это было правильное решение.

Я ЕГЭ сдал на 167 баллов. О каком программировании может идти речь. НАДО ЗНАТЬ БАЗУ. И вот это вот все. Меня это дико бесило. Поэтому я в одиночку начал херачить свое направление и не смотреть ни на кого вообще.

Короче, можно назвать все мои амбиции комплексами.. как попытки что-то всем доказать.

Поэтому кем хочу, тем и стану. И вы также можете. Жизнь слишком короткая, чтобы сомневаться и не делать...

Как я накосячил в ДАТАБЕЙЗ!

Короче дело простое. Приехал на работу в офис.. А это была то ли пятница, то ли еще чего, но на поработать не тянуло. Да еще и в офисе никто не о чем не разговаривал. Все будто уткнулись в свои экраны и кодили. Стояла тишина. Прям тихо. Я слышал, как дует ветер в Китае. Настолько тихо. Ладно, я прикалываюсь.

Вообщем, на тот момент у меня была задача запускать процессы на Spark. Я же все таки Дата Инженер. А запускаются они, используя базу PostgreSQL в качестве метаданных. Там у нас написаны были названия табличек, путь в s3, девичья фамилия бабушки тим лида и так далее. И поскольку я высококвалифицрованный специалист, то мне нужно было сразу на проде поправить парочку строчек. Там просто перенести из одной строчки значение в другую строчку. Как вы понимаете, делал я это не через UPDATE запрос, а прям в таблице. Че там делов то.. Еще запрос буду писать. Тут три секунды.

Да, в 99% я так уже делал и все прокатывало, но в тот день все было иначе. Толи пол кривой, толи температура воздуха выше нормы, короче я начал засыпать от этой рутинной задачи. А это еще было после обеда, а еще все молчат. Я начинаю плавно засыпать за компом. А руки все делают: cmd+C cmd+V (да я работаю на модном макбуке pro 100Тб золотой deluxe edition). И в итоге путаю вместо cmd+C я нажимаю cmd+A и потом cmd+V, и у меня вставляется одно значение вообще во все ячейки таблицы. Очень круто! Дата Дривен подход!

И че делать? Естественно, я сразу побежал к маме просить помощи. Потом пришел батя, а за ним старший брат, у которого черный пояс по карате и дал этому PostgreSQL по **. Но на самом деле нет.

Мне пришлось пойти к тим лиду и попросить позвонить моей маме, нет. Короче мы зашли на сервер и скачали часовой бекап. Ну, просто снимок данных за час назад. И просто заменили испорченный кусок данных.

В целом, я понял, что ходить в офис — это к беде. Что после обеда надо спать, а там уже и рабочий день закончится.

Ну ладно, вы держитесь здесь, вам всего доброго, хорошего настроения и здоровья!

А еще я напоминаю, что мы уже начали разворачивать InfraSharing для тех, кому хочется просто потыкать инструменты или погонять свои Пет проекты. Например вы Аналитик, ДЕ или просто все и так во всем разобрались сами, но неохота настраивать Пет проект.. поэтому все подробности тут и запись тоже!!

https://t.me/halltape_data/700

🇷🇺Товарищи! Новое видео! УРА!🇷🇺

Скучать в текстовом редакторе🧑‍💻 — удел слабаков. Настоящий штурвал инженера данных — это DBeaver🦫.

Он не просто «пишет SQL». Он ведёт вас сквозь океан таблиц и баз, как ледокол «Сибирь» сквозь арктические льды.
🇷🇺 Хочешь быстро найти колонку? — найдёшь.
🇷🇺 Хочешь подключить пол-Интернета баз? — подключишь.
🇷🇺 Хочешь быстро перести таблицу из одной БД в другую? — пожалуйста.

🇷🇺 Фишки, нюансы, излишества. Всё для того, чтобы ты чувствовал себя не клерком за машинкой, а капитаном данных.

😘Видео прилагается😘

Смотрим, восхищаемся, работаем!

P.S. Смотреть на скорости 1.5 х- 2х. Буду рад вашему лайку и комментарию для продвижения канала🫡

⚫️ Surfalytics VS Roadmappers

Не знаю, куда смотрит Дима, но я смотрю в прошлое — в то время, когда учился на DataLearn.

Моя фотка — это оммаж на фото Димы. И вот почему. Ещё задолго до канала и Школы 21, когда я зимой катался на коньках у дома, я включал разные подкасты, видео и интервью с Димой — и слушал про Дату. Конечно, тогда я почти ничего не понимал, всё казалось каким-то ну очень заоблачным и недостижимым. Ведь я не учился на программиста — я вообще музыку писал и видосы снимал. Какое, к чёрту, «ОЙТИ»? 😄 Короче, вдохновил он меня на Data Engineering!

Знаете это чувство, когда слушаешь, чего уже добился человек, а у тебя даже ещё ничего не начато? Такое ощущение, что ты капец как далеко. Это как если ты только сейчас задумываешься о получении паспорта в другую страну, а рядом человек уже год живёт с ним. Или как с изучением иностранного языка — кажется, что никогда не догонишь и всё уже упущено. Или мысли о возрасте: вот кто-то чего-то добился в 25, а тебе 30 — и ты думаешь, что жизнь окончена. 😅 Уверен, многие через это проходили. Я — точно в их числе.

Но я продолжал смотреть всё про DE и IT: отключил соцсети, перестал отвлекаться на развлекаловку и начал учиться. Помимо DataLearn, я ещё учил язык Си, потом поступил в Школу 21… Даже на JavaRush заходил и решал задачки на Джаве.
Больше всего страдал, конечно, с Си. 😅 Больше туда — ни ногой.

Постепенно я пришёл к DataLearn. Прорешал там где-то четыре модуля включительно. На пятый просто смотрел видео, а дальше уже начал пилить свой пет-проект — основу того, что позже стало нашим BootCamp. Потом был мой Telegram-бот для генерации паролей, а дальше — канал и всё остальное закрутилось.

Так вот к чему я всё это.
Идея нашего roadmap вообще появилась именно после курса на DataLearn от Димы Аношина. Потому что именно там я впервые увидел, как можно круто оформить материал на GitHub так, чтобы его было удобно читать. Хотя самая первая версия роадмапа была просто постом в Телеграме со ссылками на бесплатные материалы, уже вторая была оформлена на GitHub.

Сейчас, кстати, мы начинаем делать роадмапы и для других направлений IT. Уже выбрали шаблоны фронтенда для лендинга и самих роадмапов, чтобы можно было переключать темы, удобно смотреть с мобилы и пользоваться всем современным функционалом.

Поэтому, спасибо, что подписаны и поддерживаете нас. Ну и спасибо Диме за то, что повлиял! Возможно, кстати, теперь мы влияем и на вас. Пишу мы, потому что тот же Roadmap — это уже коллаборация нескольких авторов.

МЫ СЕМЬЯ