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

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.

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.

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.

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 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.

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 – 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.

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.

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.

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.

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.

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

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 курс 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

Курс по Data Engineering от Скиллфактори

Онлайн-курс длится 10 недель, в течение которых вы создадите реальный проект Data-инженера и автоматизируете процесс сбора данных.

Что вы изучите:

• Linux;
• Hadoop;
• Источники данных (JDBC и SQL);
• Apache Spark;
• Apache Airflow;
• Облачные хранилища Google, Amazon, Azure и многое другое.

За 2 месяца вы освоите все необходимые навыки Data Engineering. После окончания учёбы выдаётся сертификат школы SkillFactory (в т.ч. на английском языке).

Подробнее о курсе: https://skillfactory.ru/data-engineer

Онлайн-курс «Дата-инженер с нуля до middle» от Нетологии

Это 15-месячная программа обучения, благодаря которой вы с абсолютного нуля обучитесь на Middle дата-инженера (средний уровень) с уровнем зарплаты 130 000 руб. и более. Курс подойдёт новичкам, системным и сетевым администраторам, а также Backend и Fullstack-разработчикам.

Какие навыки вы освоите на онлайн-курсе:

• Разрабатывать процессы обработки данных;
• Создадите приложение на Kafka Streams DSL;
• Грамотность работы с данными (Data Literacy);
• Навык работы с DataFrame API;
• Инструменты и технологии: PostgreSQL, Pentaho, Docker, Apache Spark, Apache Airflow, Ansible, Python, Apache Kafka, ClickHouse, Yandex Cloud, Kubernetes, Prometheus.

Во время курса вы создадите 6 крупных проектов для своего портфолио. После сдачи итогового экзамена вы получите диплом о профессиональной переподготовке. Нетология 100% поможет с трудоустройством по специальности. Если вам не подойдёт обучение, деньги можно будет вернуть в полной мере.

Больше информации о курсе: https://netology.ru/programs/data-engineer

Профессия Data Engineer от Скиллбокс

Годовой курс обучения, в ходе которого вы с нуля освоите Python и SQL для обработки данных, научитесь тестировать код, создавать Data Science проект и работать в команде. Занятия направлены на изучение навыков и инструментов, кейсы максимально приближены к реальным рабочим условиям (с большими данными — Big Data). Уже через 9 месяцев обучения вы сможете претендовать на позицию джуниора.

Вы изучите такие инструменты, как Linux, Docker, DBeaver, Prometheus, Grafana, Kibana, MySQL, MongoDB, Kafka, Hadoop, Spark, AirFlow, OLAP, ClickHouse, PowerBI, Jupyter.

В портфолио вы добавите 9 проектов. После получения диплома Скиллбокс гарантированно поможет трудоустроиться или вернёт деньги за курс.

Прочитать подробности о курсе: https://skillbox.ru/course/data-engineer/

Курс «Data Engineer с нуля до Junior» от Skillbox

Программа обучения длится 9 месяцев, на которой вы с нуля научитесь всем навыкам Junior Data инженера. Вы создадите 2 полномасштабных проекта на основе реальных данных. Навыки и инструменты, которым обучат на онлайн-курсе:

• Основы Data Science;
• Основы статистики и теории вероятностей;
• Базы данных SQL;
• Язык и библиотеки Python для работы с данными;
• Airflow;
• Основы Spark, RDD, Dataframe API;
• Основы алгоритмов машинного обучения;
• Deployment;
• Git;
• Английский для IT.

Больше информации о программе обучения: https://skillbox.ru/course/paket-data-engineer-0-junior/

Курс «Инженер данных» от Яндекс Практикума

Курс подойдёт специалистам по дата-сайенс, аналитикам данных, разработчикам и начинающим Data-инженерам. Для прохождения программы обучения понадобится знать основы SQL и Python. Вы изучите следующие инструменты: Python, SQL, Metabase, Airflow, PostgreSQL, MongoDB, Docker, Redis, Yandex.Cloud, Kafka, Hadoop, Apache Spark и Spark Streaming.

Онлайн-курс длится 6,5 месяцев, а на занятия нужно будет уделять 12 часов в неделю. Вы научитесь актуализировать модели данных, оптимизировать процессы с данными, автоматизировать ETL-процессы, анализировать БД на примере СУБД Vertica, работать с Data Lake и многое другое.

Яндекс гарантированно поможет найти работы после учёбы.

Подробнее о курсе: https://practicum.yandex.ru/data-engineer/

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.

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.

Чем занимается DataOps-инженер

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

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.

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.

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.

Больше всего специалистов требуется в следующие отрасли:

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

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.

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.

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, Спортмастер, Тинькофф, Банк ПСБ, ЛЕНТА, VK.

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.

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.

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:

• Курс «Python для анализа данных»: https://skillfactory.ru/python-analytics;
• Бесплатный курс «Python-разработка для начинающих»;
• 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”.

Полезное видео по теме «DataOps-инженер»

Реализация DataOps на практике

DataOps Community Meetup

Что такое Data и DataOps

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.