NEW BOT Телеграм, страница

Forwarded from 👨🏼‍💻Перекладываю 📊 в 🌲🇫🇮

В комментах спросили с чего начать изучение DE с нуля:

1) Найти курсы по DE, посмотреть какие инструменты и технологии указаны там в программе курса. Выписать их себе (инструменты, не курсы) в план на изучение, и искать статьи, видео уроки, курсы по этим инструментам\технологиям.
2) Найти людей, которые работают в этом направлении, и спросить у них, что они чаще всего используют в работе, как вообще выглядят задачи, и что стоит изучить. Выписать тоже в список.
3) Изучать и отрабатывать на практике (искать тестовые задания выложенные в сети, придумать себе пет-проект), на тренажёрах.

Готово, вы великолепны.

Первым шагом — идём на бесплатный курс от Data Learn https://datalearn.ru/ от Дмитрия Аношина https://news.1rj.ru/str/rockyourdata (которому лично я очень благодарен за его курс, т.к. я не чистый DE, я всё-таки Data Analyst, в первую очередь (в частности Web Analyst / Marketing Analyst, если говорить про доменную экспертизу). И его курс мне помог освоить дополнительные инструменты, чтобы делать не только DA задачи, но и DE (и потом ещё и офер на работу Data Engineer получить).

Поэтому этот курс, это прям первейшее что надо открыть. И по мере изучения профессии и инструментария — гуглить уже уроки и документацию по каждому отдельному инструменту, изучать их глубже, тренироваться на практике.

Перечень DEшных buzzwords, с чем я сталкивался на практике в работе — python, sql, airflow, dbt, postgresql, clickhouse, google bigquery, tableau, powerbi, google data studio, looker, spark, kafka (было дело пускал руки и в AWS пару раз, но чаще работал с Гугловой экосистемой).

Как можно это всё освоить:
1) Осваиваем SQL — https://stepik.org/course/63054/(бесплатный тренажёр, очень качественный), https://stepik.org/course/90778/ (это более прикладной ПЛАТНЫЙ, но дешёвый, курс, с SQL именно под Data задачи) и отдельно курс по оконным функциям https://stepik.org/course/95367/ (стоит копейки, но стоит того, окошки на собесах часто спрашивают)
2) Осваиваем Питон — я изучал по https://stepik.org/course/67/ и https://stepik.org/course/512/ (оба бесплатные), но, говорят, что https://stepik.org/course/58852/ и https://stepik.org/course/68343/ гораздо лучше по части донесения информации (оба бесплатные) и https://stepik.org/course/82541/ (третья ступень, платная, про неё ничего не слышал)
3) Осваиваем азы Pandas — https://stepik.org/course/74457/ (бесплатно)
4) Осваиваем азы Airflow — https://stepik.org/course/99527/promo#toc (платный)
5) Осваиваем архитектуру и вообще Базы Данных — https://stepik.org/course/551/ (бесплатно) , тут и про архитектуры, и про Нормальные Формы и т.п. https://stepik.org/course/70710/ (бесплатно) — более глубокое погружение в БД и СУБД.
6) Осваиваем Git — полно бесплатных уроков на ютубе, практиковаться можно на своём гитхаб аккаунте.
6) Осваиваем Облака — https://practicum.yandex.ru/ycloud/ (бесплатный курс), я предпочитаю Google Cloud Platform, но для простоты доступности (к Гугл Облаку надо карту привязывать, а с этим щас проблемы могут быть) начать освоение можно с Yandex.Cloud или VK Cloud
7) Осваиваем Spark, Kafka, Hadoop — не могу посоветовать бесплатные курсы, т.к. осваивал их на платных курсах и «в бою» на задачах сразу, гугля «КАК СДЕЛАТЬ ___ в Spark», и с помощью коллег. Но начни с модулей бесплатного Data Learn, а там сориентируешься куда гуглить и как. И, возможно, вот этот курс https://stepik.org/lesson/699607/ (бесплатно) подойдёт для азов и обзорного понимания Спарка
8) Осваиваем dbt — у них свои бесплтаные курсы прям на сайте лежат https://courses.getdbt.com/collections

Когда Data Learn и курсы выше будут пройдены — можно идти к Карпову на https://karpov.courses/dataengineer (за деньги, дорого). И погружаться в более ядрёные штуки под присмотром наставников и кураторов.

❤2

64 views20:27