DataOps-инженер: кто это, чем занимается, плюсы и минусы, что нужно знать, сколько зарабатывает, работа, как стать с нуля

DataOps-инженер – это IT-специалист в сфере дата-инжиниринга, который обеспечивает стабильную поставку больших данных (Big Data) другим разработчиками для последующего анализа. DataOps-engineer работает в тесной связке с инженерами данных, Data-scientists, программистами и аналитиками бизнеса. Такой подход в работе используют крупнейшие компании, чтобы собрать жизненный цикл работы в единое целое и оперативно извлекать нужную информацию.

DataОps-инженер доставляет свежую информацию по бизнесу из разных источников, обеспечивает её хранение в упорядоченном виде и потоковую аналитику. Это позволяет быстро реагировать на любые события.

В своей работе DataOps-инженер применяет такие технологии, как Hadoop, Docker, Data Lake, MLOps, Git, машинное обучение, Kubernetes, ETL, ИИ и другие методы работы с Big Data.

Что такое DataOps

Некоторые IT-специалисты утверждают, что DevOps и DataOps – это одно и то же, но на практике они отличаются конвейерами и подходами для реализации этапов жизненного цикла разработки + они применяются в разных типах бизнеса.

Датаопс-инженер – это новая и востребованная профессия, которая появилась в 2017 г. Вакансии на эту должность публикуют только большие компании, которые ежедневно обрабатывают гигантское количество данных.

Обучение этой профессии проходят программисты с базовым опытом разработки, которые хотят прокачать свои профессиональные навыки, чтобы повысить востребованность и уровень заработной платы. Онлайн-курсы – это быстрый способ получения специальности DataOps-инженер всего за несколько месяцев.

В статье подробно расскажем про DataOps-инженера: кто это, плюсы и минусы, что он делает на работе, что он должен знать и уметь, уровень зарплаты, как стать DataOps-engineer с нуля. Обещаю, будет интересно!

Кто это такой

DataOps-инженер – это специалист, которые помогает получить нужные данные посредством объединения технологий, процессов и людей. Все развивающиеся компании стремятся получить максимальное количество информации из своих источников и вкладывают в это большие деньги. Например, фирмы не жалеют денег на развитие Data Science, методов бизнес-аналитики, систем искусственного интеллекта, апгрейд веб- и мобильных систем.

Чем схожи DataOps и DevOps
Как выглядит конвейер данных

DataOps-инженер предоставляет аналитикам актуальную информацию, а программистам – важные задачи, что помогает в быстрые сроки увеличить прибыль организации. Данные из источников попадают в систему, быстро обрабатываются и попадают в хранилище в наглядном виде, что помогает развивать бизнес.

DataOps – это сокращ. от англ. “Data Operations“, этот термин был впервые озвучен в 2015 г. в блоге Э. Палмера, одного из основателей фирмы Tamr. Через пару лет термин “DataOps” был признан в кругах разработчиков. Благодаря DataOps крупные корпорации (напр. eBay, Netflix и пр.) поняли — кто владеет информацией, то владеет миром. Ведь при правильном применении модели DataOps компания может преобразовывать не только технологии, но и всю культуру.

DataOps-инженер – это инженер по эксплуатации, который отвечает за внедрение Agile (гибкий подход к разработке ПО) и DevOps (методология разработки для эффективного взаимодействия IT-специалистов) ко всем этапам работы с Big Data. Чтобы обработать огромный массив информации, требуется очень много времени, поэтому в компаниях стали открывать вакансии DataOps-инженеров. Специалисты работают целыми днями с данными, чтобы они стали более наглядными и удобными для последующего анализа. DataOps сильно повышает производительность искусственного интеллекта и машинного обучения.

DataOps в разработке современных приложений

Чаще всего DataOps-инженеры требуется для таких критических областей разработки:

  • Поиск информации и её индексация;
  • Анализ рынка;
  • Поиск уязвимостей;
  • Взаимодействие специалистов с данными напрямую;
  • Управление данными;
  • Отслеживание событий.

Вообще DataOps (DATA Operations, Датаопс) – это методология, которая связывает всех сотрудников в компании, чтобы поставлять информацию потребителям данных: аналитикам и бизнес-пользователям, в том числе руководству. Эта концепция очень сильно повышает эффективность управления бизнесом.

dataops инженер
Круговорот аналитики на предприятии

DataOps следует принципам Agile и DevOps, чтобы уменьшать время на решения проблем в работе системы управления данными. Существует даже DataOps Manifesto, содержащий 20 принципов о культуре, командной работе, технологиях и качестве получаемых сведений.

Кто напрямую связан с DataOps-инженером:

  • Клиенты – это все пользователи проекта, аналитики данных, приложений и ML (Machine Learning), руководители.
  • Прямые пользователи данных – разработчики систем мониторинга, создатели отчётов и иные специалисты, которые используют информацию для своей работы (например, для API, визуализация и др. технологий).
  • Специалисты для обеспечения DataOps — инженеры БД и иные разработчики, управляющими потоками данных.
  • Администраторы БД.
  • Собственники бизнеса, которые часто выступают в роли заказчика услуг.

Методология DataOps включает разные дисциплины и процессы, например:

  • Потоки данных (конвейеры). Процесс передачи сведений от источников к потребителю включает работу с инструментами для управления, создания каналов, администрирования и архивирования.
  • Процессы разработки. Включает такие этапы, как “sandbox”, сам процесс разработки, оркестровка, проведение тестов, развёртывание ПО и мониторинг. Некоторые процессы схожи с DevOps.
  • Операционные процессы – это управление инфраструктурой. Например, это такие задачи, как управление производственными потоками Big Data, защита их от багов и атак хакеров, а также увеличение производительности.
Что общего между DataOps- и DevOps-инженерами, чем отличаются их сферы ответственности и задачи, а также почему они оба нужны для успешного Big Data проекта
Как выглядит команда по Big Data в компании

Дисциплина DataOps в первую очередь направлена на то, чтобы все специалисты компании чувствовали ответственность за выполняемые задачи и чётко представляли, что делает каждый из членов команды. Это помогает им не только заменять коллег по смежным навыкам, но и повышает мотивацию.

Одна из важных составляющих DataOps – это самообслуживание. То есть любой потребитель может без проблем быстро извлекать нужные данные без обращения к разработчикам. Раньше для этого внедряли платформу бизнес-аналитики, но в настоящее время это всё сильно упростилось.

Разница между DevOps- и DataOps-инженером

DevOps-инженер нужен для предоставления компании ПО, работающего без лагов и глюков. А DataOps-специалист – чтобы бизнес получал свежие и верные сведения из разных источников.

DataOps подпитывает ценность MLOps и XOps
В каких областях требуется DevOps и DataOps

DataOps – это более новая методология, чем DevOps. Оба направления автоматизируют процессы и применяют новейшие методы командной работы. DevOps улучшает взаимодействие разработчиков и повышает эффективность работы каждого из них. DataOps обязывает всех специалистов работать совместно и увеличивает работоспособность всех членов организации.

Что такое DataOps
Место DataOps на пересечении принципов технологий организации

DevOps- и DataOps-инженеры следуют принципам Agile и увеличивают эффективность IT-процессов для ускорения цифровой трансформации.

DevOps-процессы направлены на разработку + тестирование + развёртывание. А DataOps-процессы применяют ещё больше шагов для выполнения задачи, поскольку имеется много источников сведений, и приходится управлять как информационными потоками (оркестрация), корпоративными озёрами (Data Lakes), так и Sandbox (песочницей) массива данных.

Задача DataOps — предоставить предприятию актуальные работающие данные
Процессы DevOps и DataOps

Как стать DataOps-инженером с нуля

Где можно освоить профессию DataOps-инженера:

  • Учёба в высших учебных учреждениях. Программы обучения на DataOps-инженера нет ни в одном ВУЗе, но можно обучиться на специальность “Инженер данных”, а дополнительные инструменты освоить самостоятельно или на онлайн-курсах повышения квалификации.
  • Онлайн-курсы. Это быстрый способ получения навыков DataOps-инженера с гарантированным трудоустройством в компанию.
  • Самостоятельное обучение. Сложный способ получения знаний и навыков, так как DataOps достаточно серьёзная методология для самообучения.

Рассмотрим подробнее каждый из способов получения профессии DataOps-инженера с нуля.

Обучение в ВУЗе

Как уже говорилось ранее, получить навыки дата-инженерии можно на соответствующем факультете специальности “Инженер данных (Data Engineer)”. Всего в России есть 198 программ обучения в 177 образовательных учреждениях. С полным списком можно ознакомиться на сайте Postupi.online.

Вузы DataOps-инженер

Срок обучения составляет 4 года, очно. Цена 1 года обучения от 250-350 тыс. руб.

Список подходящих программ обучения:

  • Прикладная математика и информатика;
  • Анализ данных и интеллектуальные системы;
  • Прикладное машинное обучение;
  • Технологии ИИ и анализ данных;
  • Анализ данных и цифровые технологии;
  • Прикладной анализ данных и ИИ;
  • Инженерия данных;
  • Большие и открытые данные.

как стать DataOps-инженером в университете

Хорошие институты, где можно обучиться на Дата-инженера:

  • МИРЭА – Российский технологический университет;
  • Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна;
  • Санкт-Петербургский филиал Национального исследовательского университета “Высшая школа экономики”;
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»;
  • Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики;
  • Университет науки и технологий МИСиС.

Университеты высшее образование DataOps-инженер

Онлайн-курсы

Дистанционное обучение в онлайн-школах является отличным способом быстрого старта в профессии DataOps-инженера. Главные плюсы онлайн-курсов:

  • Обучение нужной профессии за считанные месяцы.
  • Получение диплома государственного образца.
  • Гарантированное трудоустройство (или онлайн-школа вернёт деньги).
  • Портфолио пополнится учебными и реальными проектами.
  • Уроки можно смотреть в удобное время.
  • Быстрая обратная связь с преподавателем.

Редакция сайта Professii.su проанализировала все существующие онлайн-школы и составила рейтинг лучших онлайн-курсов по DataOps, предоставляющих реальную помощь в трудоустройстве.

DataOps-инженер от Нетологии

Курс нетология DataOps-инженер

Этот курс идеально подойдёт для:

  • ETL-разработчиков;
  • Аналитиков;
  • Дата-сайентистов;
  • Программистов Python, Scala или Java.
  • Сисадминов.

Чтобы без проблем пройти курс, вы должны уметь работать с БД, организовывать Data Warehouse, ETL, Business Intelligence, Command Line Interface. Если у вас нет нужных умений, то рекомендуется пройти один из курсов:

  • Дата-инженер с нуля до middle;
  • Разработка ETL-процессов: пайплайны и хранилища данных.

После обучения вы освоите много инструментов и станете очень востребованным специалистом с более высокой заработной платой.

Что вы изучите на онлайн-курсе:

  • Обрабатывать информацию при помощи языка Python;
  • Работать с Hadoop;
  • Поймёте kappa- и lambda архитектуру;
  • Сможете разрабатывать даже сложные процессы при помощи Spark и Airflow;
  • Научитесь обрабатывать real-time данные;
  • Выстраивать работающий pipeline в облаке;
  • Применять принципы MLOps, CI\CD.

Выдаётся диплом о профессиональной переподготовке установленного образца. После успешного обучения вы гарантированно попадёте на стажировку или реальное собеседование в Leroy Merlin.

Подробнее об онлайн-курсе: https://netology.ru/programs/data-engineering

DataOps Engineer от Otus

Онлайн-курс отус DataOps-инженер

Это короткий, но эффективный курс, который длится 4 месяца. Программа обучения включает изучение следующих инструментов:

  • Hadoop;
  • Data Governance;
  • Оркестрация;
  • MLOps;
  • Data Lake;
  • Airflow;
  • ClickHouse;
  • Vertica;
  • ETL-процессы;
  • Spark-джоб.

Курс подойдёт, если у вас уже есть опыт работы с данными или инфраструктурой, и вы хотите повысить свои навыки работы в направлении DataOps.

Подробнее о курсе: https://otus.ru/lessons/dataops/

Что нужно знать и уметь

Редакция сайта Professii.su провела анализ вакансий DataOps-инженера и выявила все встречающиеся навыки и знания, которые применяются в реальных компаниях:

  • Развитие процессов CI/CD.
  • Опыт работы с Hadoop-кластерами.
  • Знание одного из языков программирования (Python, Java).
  • Базовое понимание принципов Kubernetes и Docker.
  • Опыт работы с NoSQL.
  • Опыт работы с MLOps (оркестрация, развёртывание моделей машинного обучения).
  • Data Lake.
  • Airflow.
  • ETL-процессы.
  • Spark-джоб.
  • MPP-база (ClickHouse, Vertica и др.)
  • Сервисы Data Governance.
Поиск работы DataOps-инженер
Пример вакансии DataOps-инженера с зарплатой +300 тыс. руб.

Также не менее важны soft-skills. Перечислим важные личные качества DataOps-инженера, без которых он не сможет “вырасти” в профессиональном плане:

  • Желание обучаться новому, чтобы не только освоить новые технологии и фишки, но и автоматизировать рутинные процессы.
  • Внимательность к деталям, особенно это касается процессов.
  • Объективное мышление. Нужно не только идеально владеть структурами данных, алгоритмами и pipeline (процессом разработки ПО), но и видеть бизнес-проект как единое целое.
  • Целеустремлённость. Умение уйти в работу с головой, чтобы достичь всех поставленных целей.

Для прокачки нужных гибких навыков для профессии DataOps-инженера пройдите бесплатные онлайн-курсы от Скиллбокс и Нетологии.

Чем занимается DataOps-инженер

Вот схема, наглядно показывающая, что делает на работе DataOps-инженер:

Обеспечение непрерывности XOps с помощью DataOps

Простым языком главные задачи DataOps-инженера:

  • Сбор данных из разных источников;
  • Очистка – это проверка качества получаемых сведений. Эта задача работает в соответствии с правилом «garbage in — garbage out». То есть плохие данные – это “мусор”, который содержит ошибки и иные отклонения. Например, модели машинного обучения могут начать генерировать сухую пустыню и раскалённое солнце вместе океана и арктических ледников.
  • Преобразование – “превращение” сведений в читаемую форму для последующего анализа другими специалистами;
  • Оркестрация – это размещение и отслеживание систем и сервисов работы с данными.

Таким образом DataOps-инженер применяет процесс транспортировки данных ETL – Extract (извлечение) – Transfer (преобразование) – Load (загрузка).

DataOps-инженер напрямую работает с пользователями, руководителями, программистами и дата-инженерами.

Расскажем немного подробнее про задачи DataOps-инженера:

  1. Оркестрация данных. Чтобы конвейер данных был сформирован, для этого понадобится так называемая маршрутная карта, содержащая описание источников и алгоритмов, описывающих анализ моделей. Для работы понадобятся такие инструменты, как Apache Oozie, BMC Control-M, Data Kitchen, Reflow и Docker.
  2. Тестирование и очистка. Для получения качественных сведений могут быть использованы ICEDQ и Naveego.
  3. Автоматическое распределение. DataOps-инженер обеспечивает движение кода и конфигураций между всеми этапами своей работы. Для этой цели идеально подходит Jenkins.
  4. Развёртывание моделей данных. DataOps-инженер должен уметь формировать работающие операционные среды для всех отделов организации. Для этого понадобятся следующие инструменты: Domino, Open Data Group и DSFlow.
  5. Виртуализация и управление данными. Для виртуализации подойдёт Delphix, а для управления БД – Redgate.
  6. Внедрение и упорядочивание данных. Для этого применимы Tamr и Switchboard Software.
  7. Управление производительностью и работа с облачными решениями. Подходящие инструменты: Select Star, Unravel, MapR, Quobole.

какие программы должен знать DataOps-инженер

Как проходит рабочий день DataOps-инженера

Расскажем о том, как проходит типичный день DataOps-инженера на основе реального интервью одного из хороших знакомых редакции сайта:

8:30. Начало рабочего дня. Я проверяю сообщения на наличие сбоев в конвейере данных. Если письмо о неполадках присутствует, то эта задача должна быть решена в первую очередь. Если ошибка простая, то её можно исправить за 20 минут, но если поломка серьёзная, то на это может уйти целый рабочий день. Я всегда стараюсь найти причину бага, чтобы она не успела отразиться на работе компании. Мой день прошёл идеально, если фирма не вспомнила, что я вообще существую. J

9:00. Я разгребаю e-mail и исправляю ошибки как можно быстрее. До обеда я работаю только с кодом, так как для меня это самое производительное время. Сегодня мне нужно подготовить тех. документацию коллегам, где я распишу информацию о нововведениях. Их должны проверить и согласовать другие разработчики, перед тем как я начну их реализовывать.

12:30. Большая часть работы выполнена, поэтому я добавляю новые задачи в список дел и создаю информативный анализ о возникших проблемах, которые я обнаружил в начала рабочего дня.

13:30. Обеденное время. В это время я стараюсь отключиться от работы, но это выходит редко.

14:30. У меня назначена встреча с другим дата-инженером, где мы будем обсуждать оптимизацию развёртывания контейнеров данных, чтобы увеличить производительность. Бывает, что в один день у меня бывает до 4-5 встреч с разными специалистами.

16:30. Командная работа. Я помогаю другим членам команды выполнить рабочие задачи, а также планирую создание или апгрейд новых функций.

18:30. Конец рабочего дня. Если я выкладываюсь на полную, то все задачи я решаю к 17:00, максимум 17:30, но если задача интересная, то я могу проработать до 8-9 часов вечера. Так как задач больше нет, я отправляюсь домой.

Плюсы и минусы профессии

Рассмотрим чуть подробнее преимущества и недостатки профессии “ DataOps-инженер”.

Плюсы:

  • Молодая и перспективная профессия, особенно в РФ и СНГ. Тенденция будет расти ещё лет 5 и всё это время на рынке будет наблюдаться дефицит профессиональных DataOps-инженеров.
  • Низкая конкуренция на позиции по сравнению с другими IT-вакансиями.
  • Интересная работа, включающая много разных задач, где нужно искать нестандартные решения.

Минусы:

  • Придётся работать с огромным количеством фреймворков и инструментов для обработки данных. А изучить подробно нужно не несколько решений, а каждое из них, чтобы эффективно справиться с рабочими задачами. Например, в настоящее время существует следующие платформы, которыми пользуются крупные организации: Spark, Kafka, Redshift, Flink, PostgreSQL.
  • Необходимо владеть хотя бы на уровне джуна языками Python или Scala. То есть нужно иметь реальный опыт разработки 1-2 года.

Перспективы и востребованность

На практике ещё ни одна компания в мире не смогла полностью реализовать весь потенциал методологии DataOps. Но впереди всех находятся высокотехнологичные корпорации, имеющие в своём штате большой отдел DevOps-разработчиков, которые применяют инструменты DataOps-инженерии, даже не догадываясь об этом.

При росте объёмов получаемой информации выросла потребность в отдельном инженере, чтобы он снял часть обязанностей с других IT-специалистов. Так появилась профессия “DataOps-инженер”.

Методология DataOps способна увеличить эффективность анализа данных, уменьшить затраты на операции и улучшить качество поставляемых сведений более, чем на 55%. DataOps стоит на вооружении у многих крупных компаний, особенно это касается финансового и IT-сектора.

Рынок профессий Data Engineering только за 2019 год увеличился на 50%. В IT-сфере обычно рост количества вакансий бывает максимум 5%. А в 2020 г. рост стал ниже и составил около 25%. Поэтому ближайшие 5 лет высокие показатели роста будет сохраняться. Сейчас – идеальный момент для входа в Data Engineering, и работу сможет без проблем найти даже начинающий инженер.

Кому проще всего стать DataOps-инженером? Дата-сайентистам с опытом работе не менее 1 года.

Какие перспективы могут быть у DataOps-инженера с опытом разработки – это переход в смежные специальности: Data Analytics, Devops, Python-разработка или Data Science. Но это делает совсем немного специалистов, поскольку работа у DataOps-инженера интересная и высокооплачиваемая.

Работа

Для анализа вакансий откроем сайт hh.ru. При поиске вакансий “Data Engineer” нашлось более 1600 вакансий (на сентябрь 2022г.). Это средний показатель среди ИТ-профессий.

DataOps – применение методов производства к науке о данных

Больше всего специалистов требуется в следующие отрасли:

  • IT;
  • Банки и финансы;
  • Телекоммуникации;
  • Ритейл и торговля.

Оркестровка DataOps

Специалистом без опыта работы готовы принять только 47 компаний, а с опытом разработки от 1 года – 558 и более. Таким образом, если устроиться стажёром, то через год уже можно претендовать на позицию Junior’а и выше. Главное – пройти техническое собеседование.

Подход DataOps призван оптимизировать рабочие процессы, связанные с излечением инсайтов (ценных наблюдений) из проанализированных данных

Удалённую работу предлагают более 400 компаний, поэтому если вы проживаете далеко от центральных районов России, то можно устроиться на дистанционку с последующим переездом в Москву или Санкт-Петербург.

Как работает DataOps — эквивалент DevOps в мире данных

Давайте ещё посмотрим вакансии с Хабр Карьеры. На этом сайте нашлось почти 700 вакансий Data-инженера. Специалисты требуются в такие крупные организации, как Сбер, МТС, Совкомбанк, МегаФон, Sportmaster, TINKOFF, Банк ПСБ, ЛЕНТА, VK.

Организации разнятся по степени внедрения у себя концепции DataOps, но эта практика получает все более широкое распространение

Список сайт по поиску работы. Там можно не только поискать вакансии DataOps-инженера, но и разместить своё резюме:

  • https://hh.ru/;
  • https://gorodrabot.ru/;
  • https://www.superjob.ru/;
  • https://www.zarplata.ru/;
  • https://www.avito.ru/;
  • https://geekjob.ru/;
  • https://career.habr.com/;
  • https://itmozg.ru/;
  • https://www.rabota.ru/;
  • https://stackoverflow.com/;
  • https://www.toptal.com/;
  • https://relocate.me/.

Телеграм-каналы с IT-вакансиями:

  • devjobs;
  • jobGeeks;
  • tproger_official;
  • myjobit;
  • freelancetaverna;
  • jc_it;
  • theyseeku.

Чтобы отточить свои практические навыки в DataOps, можете поискать проекты на фриланс-биржах:

  • https://www.fl.ru/;
  • https://www.upwork.com/;
  • https://pchel.net/;
  • https://freelance.ru;
  • https://freelancehunt.com/;
  • https://freelance.habr.com/;
  • https://kwork.ru;
  • https://weblancer.net/;
  • https://rubrain.com/.

Зарплата

Сколько зарабатывают DataOps-инженеры? Если посмотреть статистику с hh.ru то мы увидим, что минимальная зарплата составляет 110 тыс. руб. в мес., а максимальная – 650 тыс. руб. Разумеется, уровень з/п зависит как от опыта работы, так и сферы деятельности.

DataOps: недостающее звено в управлении данными решения для хранения данных корпоративного класса

На практике стажёры и джуны получают 50-80 тыс. руб./мес. с нулевым опытом работы. Через 1 год работы заработок подрастает до 120 тыс. руб., а через 3 года – до 150 тыс. руб. и более.

Средняя зарплата DataOps-инженера составляет 130 тыс. руб. в месяц.

А сколько платят DataOps Engineer’ам в США? Согласно Glassdoor.com DataOps-инженеры за границей получают 111 796 долларов в год или 9 136$ в месяц. По курсу 70 руб. за доллар выходит примерно 650 тыс. руб. Это в 5 раз больше, чем в России.

Зарплата DataOps-инженера в США

Практическое руководство: как стать профессиональным DataOps-инженером

Самообучение предполагает составление грамотного плана обучения, самодисциплину и упорство. Заниматься придётся не менее 8-12 часов ежедневно и после 9-12 месяцев интенсивной учёбы вы можете начать искать стажировку в компаниях.

Лучше, если на этом этапе у вас будет наставник, который подскажет и направит в нужном направлении. Кроме этого нужно будет как-то получить практические навыки, которые можно будет прокачать только в реальной фирме.

Пошаговый план – как можно стать DataOps-инженером самостоятельно с нуля. План разбит на блоки, содержащие полезные ссылки на материалы.

Python

  • Полезный вебинар по основам Python;
  • Видео: “Знакомимся с Python и машинным обучением”;
  • Курс для начинающих;
  • Курс для продвинутых;
  • Курс с практическими задачами;
  • Курс по алгоритмам Python;
  • Курс по структурам данных Python.

Hadoop

  • Курс “Фреймворк Hadoop.Система для обработки больших объёмов данных + MapReduce”;
  • Курс “Введение в Data Science и машинное обучение”;
  • Курс “Big Data и Data Science для продвинутых”;
  • Курс по основам работы с Data на Stepik.org.

HDFS

  • Видео “Распределённая файловая система HDFS”;
  • Полезное видео “Архитектура HDFS”.

MapReduce

  • Видео “Парадигма MapReduce”;
  • Полезный видеоурок “Введение в Big Data и MapReduce”.

Yarn

  • Видео “Yarn — пакетный менеджер, в который нельзя не влюбиться!”;
  • Видеокурс “Ускоренный курс менеджера пакетов Yarn”.

Pig & Hive

  • Обучающий урок “Введение в Pig и Hive”;
  • Полезное видео на англ. “Hadoop Pig Tutorial“.

HBase & Cassandra

  • Урок “HBase vs Cassandra”;
  • Обучающее видео по HBase и Cassandra.

Кластеризация данных

  • Видеообучение по кластеризации;
  • Видео “Кластеризация в машинном обучении для новичков на Python”;
  • Обучающий видеоролик по кластеризации.

Apache Spark

  • Онлайн-курс “PySpark — просто!”;
  • Видео “Введение в Pyspark и SparkSQL”;
  • Обучающее видео “Apache Spark за 2 часа”.

Airflow

  • Видеоурок “Введение в Airflow”;
  • Урок “Airflow и MLFlow автоматизаций пайплайнов Machine Learning”;
  • Урок “Оркестраторы и работа с Airflow”.

DBT

  • Обучающий урок “Введение в DBT — создание моделей при помощи DBT”;
  • Видеоурок “DBT в управлении хранилищем данных”;
  • 29 обучающих видеороликов по Data Build Tool.

Clickhouse

  • Видеозанятие “ClickHouse и колоночные СУБД”;
  • Урок “Что нужно знать об архитектуре ClickHouse”;
  • Видео “Паттерны хранения и обработки информации в ClickHouse”.

Kafka

  • Видео по основам Kafka;
  • Интересный видеоролик “Что такое Apache Kafka за 200 секунд”;
  • 3 обучающих видео по Apache Kafka;
  • Хорошее видео на англ. языке “Data processing with Kafka Streams and Spring Framework”.

Spark Streaming

  • Вебинар “Пишем пайплайн сборки”;
  • Урок “Возможности Spark Streaming для аналитики данных в потоковом режиме”;
  • Видеокурс “Spark Streaming Tutorials”;
  • Интересное видео “Kafka льёт, а Spark разгребает! (при помощи Structured Streaming)”.

Работа с данными в облаке

  • Обучение “Работаем с Big Data в облаке”;
  • Урок “Опыт оптимизации работы с данными с Яндекс.Облаком”;
  • Полезный урок “Инструменты для анализа Big Data в облаке”;
  • Хорошее видео “Как управляться с данными: большими и не очень. Современные платформы в облаке”;
  • Видеоурок “Использование БД в облаке Azure для решения рабочих задач”.

DS & ML

  • Онлайн-курс “Введение в Data Science и машинное обучение”;
  • Вебинар “Анализ данных в Data Science: техники исследования”;
  • Вебинар “Анализ данных в Data Science: знакомимся с Python”;
  • Вебинар “Введение в Data Science”;
  • Вебинар “Погружаемся в машинное обучение”;
  • Видео «Разбор реальной Data Science задачи”;
  • Видеокурс “Stanford CS229: Machine Learning”.

MLOPS

  • Урок “Ингредиенты MLOPS”;
  • Урок “MLOps: жизненный цикл ML-моделей от идеи до продакшна”;
  • Полезное видео “Основы машинного обучения”;
  • Видеоурок “MLOps: Методы DevOps в мире Machine Learning”;
  • Хороший урок по Docker для Data Science для начинающих.

Полезные ссылки на тему DataOps

Сообщества:

  • Группа ВК «Data Science / Machine Learning / AI / Big Data»;
  • Группа ВКонтакте «Data Mining | Анализ Данных»;
  • Сообщество ВК «Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data».

Телеграм-каналы:

  • https://t.me/rockyourdata — инжиниринг данных.
  • https://t.me/datalytx — анализ данных с помощью языка Python.
  • https://t.me/smart_data_channel — Data Engineering, аналитика и данные.
  • https://t.me/dataeng — Data Engineering & Distributed Systems.
  • https://t.me/DE_events — События в области разработки данных.

Полезные статьи:

  • Настоящее и будущее дата-инжиниринга;
  • Обучение Data Learn на Github.com;
  • Пост “Собеседование на позицию Data Engineer”;
  • Статья на Хабре “Data Engineering — обсуждаем вопросы сбора и подготовки данных”;
  • Пост “Data Engineer: учебное пособие для прохождения собеседования”.

Заключение

  • DataOps-инженер – это востребованный специалист в области обработки данных, который чаще требуется в очень крупных организациях.
  • Специалист в работе использует такие инструменты, как Hadoop, MLOps, ML, ETL и Data Lake.
  • Средняя заработная плата DataOps Engineer составляет 130 тыс. руб. – это считается высоким показателем среди IT-вакансий.
  • Главное отличие DevOps от DataOps заключается в том, что в первом случае инженеры поставляют рабочее ПО для компании, а во втором – актуальные данные из разных источников.
  • Обучиться профессии дата-инженера можно как в ВУЗе, так и на онлайн-курсах. Последний вариант предпочтительнее, так как получить нужные навыки можно за очень короткий срок за небольшие деньги.
Avatar photo
Александр Толкачев

6 лет в копирайтинге. Пишу об онлайн-образовании и профессиях

Оцените автора
( 1 оценка, среднее 5 из 5 )
Professii.su
Добавить комментарий