Большой подкаст про дата-инжиниринг и аналитику!

Обсудили, чем на практике отличаются дата-инженеры, дата-аналитики и продуктовые аналитики, какие задачи у каждой роли, какие инструменты нужно знать и почему между аналитиками и инженерами иногда возникают конфликты.

▶️ https://youtu.be/rNkFGDsvCog ▶️ https://youtu.be/rNkFGDsvCog ▶️ https://youtu.be/rNkFGDsvCog О чем: — зарплаты Data Engineer и Data Analyst — SQL, Python, Airflow, Spark и другие инструменты — собеседования, резюме и карьерный рост — AI в Data-сфере — обучение, курсы и переход в IT после 30+

Про деньги, вход в профессию, накрутку опыта, возраст, курсы, софт-скиллы, ответственность и реальную работу с данными. Если думаете, куда идти — в аналитику или дата-инжиниринг — этот выпуск поможет лучше понять обе профессии изнутри.

ссылки на авторов: Я — Дата Инженер Инженерообязанный Аналитический джаз

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки