План прокачки для получения профессии Data engineer

Последние восемь лет я работаю руководителем проектов (не пишу код на работе), что естественно негативно влияет на мой технологический бекэнд. Я решил сократить своё технологическое отставание и получить профессию Data engineer. Основной навык Data engineer — способность разрабатывать, строить и поддерживать хранилища данных.

Составил план обучения, думаю он будет полезен не только для меня. План ориентирован на самостоятельное изучение курсов. Приоритет отдается бесплатным курсам на русском языке.

Разделы:

• Алгоритмы и структуры данных. Ключевой раздел. Изучишь его — всё остальное тоже получится. Важно набить руку в написании кода и использовании основных структур и алгоритмов.
• Базы и хранилища данных, Business Intelligence. От алгоритмов переходим в хранению и обработке данных.
• Hadoop and Big Data. Когда база не входит на винчестер, или когда данные нужно анализировать, но Excel уже не может их загрузить начинаются большие данные. На мой взгляд, переходить к этому разделу нужно только после глубокого изучения двух предыдущих.

Алгоритмы и структуры данных

В свой план я включил изучение Python, повторение основ математики и алгоритмизации.

• Программирование на Python
• Python: основы и применение
• Линейная алгебра
• Ликбез по дискретной математике
• Алгоритмы: теория и практика. Методы
• Алгоритмы: теория и практика. Структуры данных

Базы и хранилища данных, Business Intelligence

• Книга: Мартин Клеппман — Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка. Книга описывает как работают разные модели данных, их реализацию изнутри, ограничения и выбор в зависимости от задачи.
• Введение в базы данных
• Погружение в СУБД
• Введение в нереляционные базы данных

Темы связанные с построением хранилищ данных, ETL, OLAP-кубов сильно зависят от инструментов, поэтому в этом документе не даю ссылок на курсы. Целесообразно изучать такие системы при работе над конкретным проектом в конкретной компании. Для знакомство с ETL можно попробовать Talend или Airflow. На мой взгляд, важно изучать современную методологию проектирования хранилищ данных Data Vault ссылка 1, ссылка 2. И лучший способ изучить его — взять и реализовать на простом примере. На GitHub есть несколько примеров реализации Data Vault ссылка. Современная книга по хранилищам данных: Modeling the Agile Data Warehouse with Data Vault by Hans Hultgren. Для знакомства с инструментами Business Intelligence для конечных пользователей можно использовать бесплатный конструктор отчетов, дашбордов, мини хранилищ данных Power BI Desktop. Обучающие материалы: ссылка 1, ссылка 2.

Hadoop and Big Data

• Начать нужно с самостоятельной реализации MapReduce без сторонних библиотек. Это позволит в будущем лучше понимать многопоточные реализации. Отличный пример на Python описан тут.
• Hadoop. Система для обработки больших объемов данных.
• Введение в инженерию больших данных

Заключение

Не всё из того что изучаешь получается применять на работе. Поэтому необходим дипломный проект, в котором ты попробуешь применить новые знания.

В плане нет тем связанных с анализом данных и Machine Learning, т.к. это больше относится к профессии Data Scientist. Также нет тем связанных с облаками AWS, Azure т.к. эти темы сильно зависят от выбора платформы.

Вопросы к сообществу:
Насколько адекватен мой план прокачки? Что убрать или добавить?
Какой проект посоветуете в качестве дипломной работы?

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: habr.com

Комментарии: