Топ-10 курсов по Data Engenering в одной таблице (сентябрь 2024 года)
Сравнили и собрали в одной удобной таблице 10 курсов по Data Engenering от разных площадок. Вам осталось только выбрать для себя лучший.
Сравнили и собрали в одной удобной таблице 10 курсов по Data Engenering от разных площадок. Вам осталось только выбрать для себя лучший.
Примечание Adviser
В этой статье ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
Почему стоит изучать Data Engenering в 2024 году
Изучение Data Engineering — отличный шаг, чтобы стать востребованным специалистом на рынке труда. Объёмы данных растут с огромной скоростью. Компании собирают горы информации, и кто-то должен её разбирать и приводить в порядок. Наниматели ищут людей, которые могут настроить инфраструктуру для работы с данными, и готовы за это хорошо платить.
К тому же, сегодня почти всё переходит в облако. Платформы вроде Amazon и Google предлагают решения, которые позволяют легко работать с большими объёмами данных и экономить при этом деньги. То есть вам не нужно будет «держать» большие сервера — всё можно масштабировать и адаптировать под нужды компании в реальном времени.
И, конечно, не стоит забывать про искусственный интеллект. Дата-инженеры помогают собирать данные, которые потом используются для обучения моделей AI. Это значит, что вы будете на передовой самых современных технологий, которые сейчас буквально переворачивают мир.
Что нужно знать, чтобы стать Data Engener
Чтобы стать Data Engineer вот, что стоит изучить:
-
SQL. Это основа работы с базами данных. Вы будете писать запросы для извлечения, обновления и хранения данных в базах, поэтому важно уметь уверенно пользоваться SQL. Нужно научиться работать с различными базами, такими как PostgreSQL, MySQL или даже большими системами вроде BigQuery или Redshift.
-
Языки программирования. Главные языки для Data Engineers — это Python и Java. Они помогают автоматизировать процессы обработки данных, писать скрипты для работы с данными и интеграции с другими системами. Python особенно популярен из-за большого числа библиотек для обработки данных.
-
ETL-процессы (Extract, Transform, Load). Это основная технология для переноса данных из одного источника в другой, их преобразования и загрузки в хранилище. Вам нужно будет понять, как строить и поддерживать такие пайплайны данных.
-
Хранилища данных. Это системы, где хранятся все большие массивы информации. Вам нужно будет разбираться в таких решениях, как Amazon S3, Google Cloud Storage, Hadoop, чтобы строить эффективные архитектуры для хранения данных.
-
Облачные технологии. Важный тренд — работа с облачными сервисами (Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure). Они позволяют гибко масштабировать инфраструктуру и делать это намного проще, чем с физическими серверами.
-
Инструменты обработки данных. Вам также понадобятся инструменты для оркестрации данных, такие как Apache Airflow, Spark, Kafka. Эти программы позволяют автоматизировать работу с большими объёмами данных и обеспечивать их потоковую обработку.
Курсы, с помощью которых можно войти в Data Engenering в 2024 году
| Курс / платформа | Время | Рейтинг | Скиллы | Язык | Цена | Ссылка |
| Профессиональная сертификация «IBM Data Engineering» на Coursera | 6 мес. | 4.6 из 5 |
работа с SQL и реляционными базами данных; программирование на Python для обработки данных; настройка ETL-процессов (Extract, Transform, Load); работа с NoSQL базами данных; использование больших данных и технологий, таких как Apache Spark и Hadoop; создание и поддержка хранилищ данных |
en | $59 / мес. или $399 / год | Курс |
| Профессиональная сертификация «DeepLearning.AI Data Engineering» на Coursera | 3 мес. | - |
проектирование облачных решений; создание моделей машинного обучения с использованием BigQuery; управление большими данными (Big Data) и аналитика; автоматизация рабочих процессов с Vertex AI AutoML |
en | $59 / мес. или $399 / год | Курс |
| Профессиональная сертификация «Meta Database Engineer» на Coursera | 6 мес. | 4.6 из 5 |
проектирование и оптимизация баз данных; управление данными и запросы на SQL; архитектура распределённых систем баз данных; безопасность и хранение данных |
en | $59 / мес. или $399 / год | Курс |
| Профессиональная сертификация «Microsoft Azure Data Engineering Associate (DP-203)» на Coursera | 3 мес. | 4.3 из 5 |
создание и оптимизация данных на Azure; разработка и внедрение ETL процессов; управление данными в реальном времени; интеграция с Microsoft Azure AI и аналитикой |
en | $59 / мес. или $399 / год | Курс |
| Специализация «Applied Python Data Engineering» на Coursera | 3 мес. | 4.0 из 5 |
использование Python для ETL процессов; работа с данными через Pandas и Spark; оптимизация потоков данных; трансформация и агрегация больших данных |
en | $59 / мес. или $399 / год | Курс |
| Сертифицированный специалист по данным AWS на Udemy | 21.5 час | 4.6 из 5 |
управление данными на AWS; создание ETL-пайплайнов на AWS Glue; работа с базами данных на Amazon Redshift; настройка потоков данных с помощью Kine |
en | 65$ | Курс |
| Инженерия данных с использованием SQL, Python и PySpark на Udemy | 56 часов | 4.3 из 5 |
основы SQL для работы с большими данными; использование Python для ETL; обработка данных с Apache Spark; моделирование данных для аналитики |
en | 60$ | Курс |
| Azure Databricks и Spark для инженеров данных на Udemy | 20 часов | 4.7 из 5 |
Apache Spark для обработки данных; использование Databricks для ETL; машинное обучение с Apache Spark MLlib; интеграция данных в Azure |
en | 60$ | Курс |
| Hadoop для работы с большими данными на Udemy | 14.5 часов | 4.5 из 5 |
управление большими данными с Hadoop; создание кластеров Hadoop; обработка данных с HDFS и YARN; интеграция данных с Hive и Pig |
en | 75$ | Курс |
| SQL|MySQL для анализа данных и бизнес-аналитики на Udemy | 11 часов | 4.6 из 5 |
анализ данных с помощью SQL; оптимизация запросов на MySQL; визуализация данных через SQL; бизнес-аналитика с MySQL |
en | 65$ | Курс |
TIP от Adviser: Учиться еще выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7000. Это идеальный вариант, если вы готовы в посвятить много времени учебе.
Если вы стремитесь в IT или уже работаете в отрасли и хотите расти в профессии, заходите в раздел Adviser. Мы собираем актуальные материалы по самым разным темам. Например:
- Почему self-hosted VPN — лучшее из решений для безопасности в сети? Разбираемся с экспертом
- Data Science at Scale: Курс науки о данных для работы с гигантскими объемами информации
- Что выбрать? Сравнили 2 курса по SQL из топа Coursera и Udemy
Топ-10 курсов по DevOps в одной таблице (сентябрь 2024 года)
Топ-10 курсов по DevOps в одной таблице (сентябрь 2024 года)
Топ-10 курсов по мобильной разработке в одной удобной таблице (июль 2024 года)
Топ-10 курсов по мобильной разработке в одной удобной таблице (июль 2024 года)
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Комментарий скрыт за нарушение правил комментирования.
Правила тут, их всего 5