#dataengineering
Профессия Инженера Данных набирает популярность, по сути, это человек, который знает как управлять потоками данных любого размера, знает инструменты для работы с данными и понимает в каком виде лучше всего предоставить данные для конечного потребителя. Если посмотреть на Head Hunter, то там вакансии Data Engineer это обязательно будет BigData, Hadoop, Spark, Java и тп. Или вообще программист со знанием C++. Я с этим не согласен. Это всего лишь разновидность задач, которые не решить традиционным ETL. Хотя тренд такой, что AWS позволяет использовать Hadoop без знания Java, так же как и предлагает готовые сервисы по распознанию голоса или видео. На западном рынке Data Engineer - это специались по работы с данными (аналог нашего ETL разработчика) и задачи бывают разные, но уже больше 50% связано с облаком.
Основной тренд понятен, это облачные вычисления, соответственно, это большой плюс пройти обучение и при возможности сертифицироваться, желательно бесплатно или почти бесплатно. Сейчас есть 3 основных лидера Azure, AWS, GCP. По каждому из них разработана сертификация. Но GCP пошел дальше. У нас есть замечательная возможность пройти бесплатное обучение на Coursera по Data Engineering on Google Cloud Platform Specialization и за 250$ сдать экзамен на Google Data Engineer. Несмотря на то, что курс по GCP, концепции те же самые, как у AWS и Azure.
На прошлой неделе я сдал экзамен по Tableau Desktop Associate, следующий будет Tableau Server Associate, замет AWS Solution Architect Associate и обязательно
Google Cloud Certified Data Engineer
PS Если есть возможность расшарьте пост или другие посты, больше людей придет, больше контента буду писать:)
Профессия Инженера Данных набирает популярность, по сути, это человек, который знает как управлять потоками данных любого размера, знает инструменты для работы с данными и понимает в каком виде лучше всего предоставить данные для конечного потребителя. Если посмотреть на Head Hunter, то там вакансии Data Engineer это обязательно будет BigData, Hadoop, Spark, Java и тп. Или вообще программист со знанием C++. Я с этим не согласен. Это всего лишь разновидность задач, которые не решить традиционным ETL. Хотя тренд такой, что AWS позволяет использовать Hadoop без знания Java, так же как и предлагает готовые сервисы по распознанию голоса или видео. На западном рынке Data Engineer - это специались по работы с данными (аналог нашего ETL разработчика) и задачи бывают разные, но уже больше 50% связано с облаком.
Основной тренд понятен, это облачные вычисления, соответственно, это большой плюс пройти обучение и при возможности сертифицироваться, желательно бесплатно или почти бесплатно. Сейчас есть 3 основных лидера Azure, AWS, GCP. По каждому из них разработана сертификация. Но GCP пошел дальше. У нас есть замечательная возможность пройти бесплатное обучение на Coursera по Data Engineering on Google Cloud Platform Specialization и за 250$ сдать экзамен на Google Data Engineer. Несмотря на то, что курс по GCP, концепции те же самые, как у AWS и Azure.
На прошлой неделе я сдал экзамен по Tableau Desktop Associate, следующий будет Tableau Server Associate, замет AWS Solution Architect Associate и обязательно
Google Cloud Certified Data Engineer
PS Если есть возможность расшарьте пост или другие посты, больше людей придет, больше контента буду писать:)