Привет! На связи Георгий Семенов, ментор курса «Инженер данных».
Рынок IT в последние пару лет переживает настоящий бум спроса на инженеров данных (DE) — специалистов по надёжному хранению и качественной и своевременной обработке данных. Особенно когда речь идет про big data.
Я работаю в этой индустрии уже больше 7 лет, в CTC, Wildberries, VK, Яндексе, и наблюдаю это всё своими глазами.
А вы можете просто посмотреть на зарплатный дашборд от Ромы Бунина. Невооруженным глазом видно, что распределение зарплат инженеров данных находится на одном уровне с ML/DS и значимо выше, чем у аналитиков. Это подтверждают и самые свежие данные Хабр Карьеры (раздел про зарплаты аналитиков).
Происходит так потому, что спрос на DE растёт быстрее предложения. Дошло до того, что бизнес идёт на хитрость, и в своём желании сэкономить начинает требовать от аналитиков решения инженерных задач. Это особенно остро ощущается в компаниях с незрелой дата-культурой.
Почему сейчас?
🟠 Бурный рост AI требует качественных данных и процессов.
🟠 Все, от бигтехов до кофеен, стремятся быть data-driven.
🟠 Чатбот-аналитики растут как грибы, но заменить DE сложнее.
Задумайтесь об этом, особенно если вы аналитик, но чувствуете, что вам интереснее решать технические задачи. DE — самый органичный выбор для вас.
Какие навыки обычно требуются в работе?
👑 Читать, писать и оптимизировать код на SQL или Python.
👑 Создавать ETL/ELT-процессы с помощью Airflow и Spark.
👑 Знать нюансы работы различных СУБД и платформ данных.
👑 Разбираться в моделях данных и архитектурах хранилищ.
Data Engineering — это ваш шанс на стабильную, высокооплачиваемую и перспективную карьеру в IT. Готовы сделать шаг в будущее? Тогда самое время действовать!
➡️ Забронировать место со скидкой 25%
📊 Simulative