Блог

Data Engineer с нуля: как построить маршрут обучения

Понятный план знакомства с инженерией данных: от таблиц и SQL до учебного проекта, проверки качества и самостоятельной работы.

SQL или Excel: что выбрать для работы с данными

Разбираем на понятных ситуациях, когда удобен Excel, для чего нужен SQL и почему эти инструменты часто работают вместе.

SQL для команды: общая база и разные маршруты обучения

Как руководителю спланировать обучение SQL: определить рабочие задачи, разделить уровни, подготовить безопасную практику и проверить перенос навыков в работу.

База данных и хранилище: зачем бизнесу разные системы

На примере магазина объясняем разницу между операционной базой и аналитическим хранилищем: текущие операции, история, объединение источников и обновление.

PySpark и pandas: как выбрать инструмент под задачу

Сравниваем pandas и PySpark без кода: память, распределённая обработка, сложность сопровождения и вопросы, которые помогут выбрать подходящий инструмент.

DataOps и DevOps: в чём сходство и различия

Объясняем различия DataOps и DevOps на примере приложения и отчёта. Что объединяет подходы, какие проверки нужны и почему роли не взаимозаменяемы.

Что делает Data Engineer: один рабочий день на понятном примере

Разбираем задачи инженера данных на примере магазина: проверка загрузок, согласование показателей, исправление ошибок и подготовка данных для аналитиков.

Что такое SQL и кому он нужен

SQL помогает задавать вопросы к данным и получать нужные результаты. Объясняем без кода, как он связан с таблицами, кому полезен и с чего начать знакомство.

Когда команде нужно обучение работе с данными

Отчёты собираются вручную, цифры расходятся, всё держится на одном коллеге. Разбираемся, когда команде поможет обучение работе с данными, а когда сначала стоит изменить процесс.