Data Engineering від А до Я

Усе летить, дашборди не оновлюються, пайплайни запускаються коли заманеться — знайомо? У цьому випуску розбираємося, що таке оркестрація даних і чому без неї навіть найкращий pipeline перетворюється на головний біль. 

Сьогодні говоримо про те, як дані рухаються. Що таке data pipeline, чим він відрізняється від скрипта на cron і чому без нього твої дані або загубляться, або ніколи не дійдуть до дашборду.

Сьогодні розбираємося, що таке хмара і чому без неї не обійтись інженеру даних. Що зберігати в AWS, навіщо тобі S3, і чи правда, що хмара — це просто чужий комп’ютер.

Сьогодні розбираємося, чим відрізняється база від data warehouse, що таке data lake і чому lakehouse — не просто нова модна назва. Якщо досі здається, що “все в таблицях” — цей випуск для тебе.

Дані не беруться з повітря. І не живуть самі по собі. Розповідаємо, як вони народжуються, перетворюються і чому кожен етап — це ще один шанс усе зламати.

Сьогодні розбираємося, куди потрапляє Data Engineer після оферу. Які бувають структури команд, хто є хто у світі даних і чому аналітик — не твій головний союзник (але й не ворог). Якщо думаєш, що будеш просто писати пайплайни в куточку — тримайся, бо все складніше (і цікавіше).

Дізнайся, хто такий Data Engineer, чим він відрізняється від аналітика чи дата-сайентіста, навіщо бізнесу ця роль і з чого почати шлях у цій професії. Просто, без води і для новачків.