🔹 Как собрать портфолио Data Engineer — что показать? 🔹 Что поставить в портфолио, если ты junior? 🔸 Портфолио решает нехватку опыта: оно показывает, что ты умеешь строить рабочие ETL (Extract, Transform, Load)‑пайплайны, думать о качестве данных и выставлять результат на GitHub как доказательство работы.
🔸 Проекты: 2–4 маленьких end‑to‑end проекта — простой ETL из CSV в БД, схема хранилища (star/schema), один проект с оркестрацией (Airflow) или стримингом. Каждый проект демонстрирует конкретную проблему и её решение.
🔸 Навыки: явно укажи Python и SQL, версии, библиотеки (pandas, sqlalchemy), плюс Docker/CI и облако если есть — это показывает, когда проект готов к продакшену.
🔸 GitHub и README: организуй репозиторий — README с целью, архитектурной схемой, шагами запуска и кратким примером кода. import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') df.to_sql('table', con=engine, if_exists='replace')
📚 Сделай акцент на reproducibility: инструкции + диаграмма = лучшее впечатление.
➡️ Мы в Telegram - Сетке - ВК Буду рад вашей реакции здесь⬇️
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
