🔹 IT-рынок сильно меняется 🔵Требования в вакансиях двигаются, стек уточняется, а привычное ощущение «вроде и так понятно, что учить» уже работает не всегда. Поэтому я решил подойти к вопросу практично: написал скрипт, который проанализировал рынок HeadHunter по направлению Data Engineering и в целом по вакансиям, связанным с Python, чтобы понять, какие навыки реально важны сейчас. Скрипт был собран и запущен 15 марта 2026 года, поэтому данные достаточно свежие.
🟢Сразу оговорюсь: в этой версии анализа я делал больший акцент именно на ключевых навыках вакансий, а не на полном разборе описаний через глубокий NLP. И да, для тех, кто тоже захочет сделать что-то подобное: у HH есть API — пользуйтесь. Я проанализировал почти 2000 вакансий по всей стране. Ниже покажу ТОП-6 упоминаний навыков для каждой выборки. 🟠Data Engineering: 🔅Python — 81 🔅SQL — 64 🔅PostgreSQL — 56 🔅ETL — 44 🔅DWH — 31 🔅ClickHouse — 53 🔅 и другие... 🟠Вакансии с Python: 🔅Python — 97 🔅PostgreSQL — 76 🔅Docker — 80 🔅Git — 61 🔅FastAPI — 64 🔅Redis — 46 🔅 и другие...
📚 Если смотреть на рынок трезво, то для роста в Data Engineering сначала нужно выстроить сильный фундамент: уверенно владеть SQL и Python, понимать принципы построения ETL/ELT-пайплайнов, модель данных, работу хранилищ и оркестрацию процессов. И только после этого имеет смысл углубляться в Big Data, Kafka и другие инструменты распределённой инфраструктуры.
✍️ В этом посте я хотел лишь подсветить направления для изучения актуального стека Data Engineer. Не претендую на звание лучшей аналитики HH — это был просто интересный вечер и полезный поверхностный анализ рынка.
💬 **Нужен полный список?
- Для DE ставьте реакцию** 🏆 - Для SMM ставьте реакцию 👑
Набираем 10 реакций и я выкладываю полный список навыков для этой сферы 💙
➡️ Мы в Telegram - Сетке - Дзен Буду рад вашей реакции здесь⬇️
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
