👨🏻💻 Python, SQL, DWH, Tableau - слова для привлечения внимания
В этом году проходил бета-версию курса по инженерии данных (Data Engineering). Отзыва не будет. Я лишь хочу ещё раз рассказать о том, что мне нравится работать с данными и о том, что удалось попробовать.
Когда-то мне казалось, что профессия «инженер данных» - это не очень увлекательно. Хотя в эту область меня не раз пытались затянуть, давали интересные тестовые на Питоне и делали офферы. А затем я понял, что в работе с данными я могу развиваться ещё больше, здесь много инструментов и что это может быть гораздо шире и увлекательнее, чем просто «подготовка данных». И мне нравится как писать код, так и работать с людьми и требованиями.
Непосредственно с SQL я работаю с 2004 года. Сейчас у меня коммерческий опыт с PostgreSQL, MS, Oracle, MySQL и Greenplum (ура, MPP-СУБД!). Также с удовольствием потрогал MongoDB (это NoSQL-база) и Hadoop в PySpark. На курсе поработал с Docker, популярным сейчас в IT инструментом. А создание DAG-ов в Airflow (т.е. набора задач для получения, обработки и сохранения данных) у меня было как на работе для автоматизации обновления отчётности, так и на курсе по DE. На нём вообще было много Python и Airflow.
Мне давно интересно построение баз данных: когда-то я сам делал популярную базу данных фигурного катания России. Затем, работая аналитиком данных, активно использовал аналитические хранилища. На курсе по DE были отдельные модули по построению DWH (корпоративное хранилище данных) и Data Lake. Сейчас работаю системным аналитиком и участвую в миграции DWH с одной платформы на другую. Но одними базами данных не ограничиваюсь. Постепенно расширяю знания по интеграциям - REST API и Kafka. Хотелось бы освежить и дополнить знания по web-разработке. Если интересно пообсуждать что-то про айтишечку - Welcome!🤗
P.S. Фото тоже для привлечения внимания. Я в последний день на одном из предыдущих мест работы. Если ничего не поняли из текста - можете просто лайкнуть фото.
