🔹 DE vs DS: куда идти junior? 🔹 Стоит ли выбрать путь Data Engineer (инженер данных) вместо Data Scientist (учёный данных)? 🔸 Data Engineer нужен, чтобы данные были надежными и доступными. Без хорошего ETL (Extract-Transform-Load — извлечение, преобразование, загрузка) модели и отчёты рушатся: DS тратит недели на чистку вместо аналитики.
🔸 ETL vs анализ: ETL — это построение канала доставки корректных данных; анализ/модели — работа с уже готовыми данными. Если любишь инфраструктуру и стабильность — ETL даст больше рутинной инженерии.
🔸 Инструменты: SQL (Structured Query Language) — язык запросов к БД; Airflow — оркестратор задач; Kafka — потоковый брокер; Spark — обработка больших данных; dbt — трансформации в хранилище. Выбор влияет на день работы.
🔸 Развитие и рынок труда: DE больше востребован там, где данные в проде; DS — когда нужен R&D и статистика. Переход возможен: знание SQL, пайплайнов и Python — хороший хак.
📚 Если любишь инфраструктуру и стабильность — DE; если модель и эксперименты — DS.
➡️ Мы в Telegram - Сетке - ВК Буду рад вашей реакции здесь⬇️
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
