Что такое Data Engineering?

Data Engineering — это процесс обработки, хранения, и передачи данных с использованием различных инструментов, технологий и методов. Это область, которая занимается созданием инфраструктуры для работы с данными, включая их сбор, трансформацию, хранение и управление.

Кому подойдут курсы по Data Engineering?

Курсы по Data Engineering подойдут тем, кто интересуется работой с данными и хочет научиться создавать инфраструктуру для работы с большими объемами данных. Кроме того, они будут полезны тем, кто работает в области аналитики данных, бизнес-интеллекта и разработки программного обеспечения.

Чему я научусь?

Созданию и настройке баз данных; Работе с Big Data; Обработке и анализу данных; Созданию и настройке ETL-процессов; Работе с NoSQL базами данных; Использованию инструментов для работы с данными, таких как Apache Hadoop, Apache Spark и Apache Kafka; Разработке и управлению инфраструктурой для работы с данными.

Как проходит обучение на курсах по Data Engineering?

Обучение Data Engineer может проходить в онлайн-формате или очно. Оно включает лекции, практические занятия, кейсы и проекты.

В чём минусы бесплатных курсов?

Ограниченный функционал: бесплатные курсы могут не предоставлять все необходимые инструменты и ресурсы для полноценного обучения. Низкое качество: бесплатные курсы могут иметь низкое качество содержания и неактуальную информацию. Отсутствие поддержки: бесплатные курсы могут не предоставлять поддержку преподавателей и сообщества в случае возникновения вопросов или проблем.

В чём преимущество платных курсов?

Высокое качество: платные курсы обычно имеют высокое качество содержания и актуальную информацию. Больше ресурсов: платные курсы могут предоставлять больше ресурсов, таких как учебные материалы, инструменты и оборудование. Поддержка: платные курсы обычно предоставляют поддержку преподавателей и сообщества в случае возникновения вопросов или проблем, а также обратную связь для улучшения процесса обучения.

Сколько зарабатывает специалист по Data Engineering?

Джуниоры: от 70 000 до 130 000 рублей в месяц Мидлы: от 130 000 до 200 000 рублей в месяц Сеньоры: от 200 000 до 400 000 рублей в месяц

Сколько времени займет обучение?

Курсы по Data Engineering длятся от нескольких недель до 15 месяцев. Срок обучения зависит от программы курса.

Чем занимаете специалист по Data Engineering?

Data Engineer занимается созданием и управлением инфраструктуры для работы с данными. Он проектирует, разрабатывает и настраивает базы данных, ETL-процессы, хранилища данных, и другие инструменты для работы с данными. Data Engineer также отвечает за обработку и анализ данных, обеспечивая их целостность, безопасность и доступность для пользователей.

Что должен знать и уметь специалист по Data Engineering?

Data Engineer должен знать: Принципы баз данных и архитектуры; Языки программирования, такие как Python, Java, SQL и другие; Big Data технологии, такие как Apache Hadoop, Apache Spark и Apache Kafka; Различные инструменты и технологии для работы с данными, такие как NoSQL базы данных, ETL-процессы, и хранилища данных; Методы обработки и анализа данных. Data Engineer должен уметь: Проектировать и разрабатывать базы данных; Настраивать ETL-процессы; Работать с Big Data технологиями; Создавать инфраструктуру для работы с данными; Анализировать и обрабатывать данные.

Как стать специалистом по Data Engineering?

Чтобы стать Data Engineer, необходимо получить специализированное образование в области Data Engineering или связанных с ней областях, таких как информационные технологии, программирование или математика. Кроме того, можно пройти специализированные курсы по Data Engineering, чтобы получить необходимые знания и навыки. Важно также иметь практический опыт работы с базами данных и Big Data технологиями.

Главная / Аналитика / Data Engineering

Дата обновления: 04 Июля 2025 04.07.2025

Курсы по data engineering

Мы собрали 17 курсов обучения Data Engineering.

Дата обновления: 04 Июля 2025 04.07.2025

Лучший рейтинг

Deep Learning Engineer (трек NLP)

05 июля

4 мес.

05 июля

4 мес.

8 146 ₽/мес

рассрочка

97 750 ₽ 85 000 ₽

-13%

Гарантия возврата

Основные темы программы

Основы нейронных сетей и глубокого обучения.
Рекуррентные и сверточные нейронные сети.
Обработка естественного языка (NLP).
Практическая реализация моделей с использованием PyTorch.

Навыки для резюме

Разработка и обучение нейронных сетей.
Применение глубокого обучения в задачах компьютерного зрения и NLP.
Опыт работы с фреймворком PyTorch.
Анализ и оптимизация моделей глубокого обучения.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Сертификат.

Вернём 10% на карту

Аналитик данных + 3 курса в подарок

05 июля

6 мес.

05 июля

6 мес.

3 554 ₽/мес

рассрочка

341 162 ₽ 85 291 ₽

-74%

Основные темы программы

Изучение SQL и баз данных.
Визуализация данных с использованием Metabase.
Основы Python для анализа данных.
Работа с системами контроля версий Git/Github.

Навыки для резюме

Уверенное владение SQL и базами данных.
Навыки визуализации данных в Metabase.
Базовые знания Python для анализа данных.
Опыт работы с Git/Github.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Диплом об окончании курса.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

Лучший рейтинг

Профессия Аналитик данных + симулятор

05 июля

6 мес.

05 июля

6 мес.

от 3 958 ₽/мес

рассрочка

от 85 000 ₽

Основные темы программы

Изучение SQL и баз данных.
Визуализация данных с использованием Metabase.
Основы Python для анализа данных.
Работа с системами контроля версий Git/Github.

Навыки для резюме

Уверенное владение SQL и базами данных.
Навыки визуализации данных в Metabase.
Базовые знания Python для анализа данных.
Опыт работы с Git/Github.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Диплом об окончании курса.

Лучший рейтинг

Инженер данных с нуля

07 июля

12 мес.

07 июля

12 мес.

16 500 ₽/мес

рассрочка

210 000 ₽ 169 000 ₽

-19%

Основные темы программы

Проектирование и построение хранилищ данных.
Разработка ETL-процессов.
Обработка данных с использованием Python и SQL.
Использование инструментов: Airflow, Docker, Spark.

Навыки для резюме

Проектирование и реализация хранилищ данных.
Разработка и оптимизация ETL-пайплайнов.
Продвинутое владение Python и SQL для обработки данных.
Опыт работы с Airflow, Docker и Spark.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Диплом о профессиональной переподготовке.

Лучший рейтинг

Инженер данных с нуля

10 июля

6 мес.

10 июля

6 мес.

9 104 ₽/мес

рассрочка

109 250 ₽ 95 000 ₽

-13%

Гарантия возврата

Основные темы программы

Основы Python и SQL.
Математика и статистика для анализа данных.
Машинное обучение и моделирование.
Визуализация данных и презентация результатов.

Навыки для резюме

Владение Python и SQL для анализа данных.
Понимание математических и статистических методов.
Навыки разработки и обучения моделей машинного обучения.
Умение визуализировать данные и представлять результаты.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Сертификат.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

Лучший рейтинг

Дата-инженер с нуля до middle

17 июля

17 мес.

17 июля

17 мес.

4 083 ₽/мес

рассрочка

245 000 ₽ 147 000 ₽

-40%

Основные темы программы

Проектирование и построение хранилищ данных.
Разработка ETL-процессов.
Обработка данных с использованием Python и SQL.
Использование инструментов: Airflow, Docker, Spark.

Навыки для резюме

Проектирование и реализация хранилищ данных.
Разработка и оптимизация ETL-пайплайнов.
Продвинутое владение Python и SQL для обработки данных.
Опыт работы с Airflow, Docker и Spark.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Диплом о профессиональной переподготовке.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве, включая составление резюме, подготовку к собеседованиям и рекомендации компаниям-партнёрам.

Гарантия ТУ

Аналитик данных

08 июля

10 мес.

08 июля

10 мес.

4 266 ₽/мес

рассрочка

350 000 ₽ 154 000 ₽

-56%

Основные темы программы

Сбор, обработка и анализ данных.
Визуализация данных и создание отчетов.
Изучение SQL и основ баз данных.
Применение Python для анализа данных.

Навыки для резюме

Анализ и интерпретация данных для принятия бизнес-решений.
Владение SQL и навыки работы с базами данных.
Программирование на Python для обработки данных.
Создание визуализаций и дашбордов.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Диплом установленного образца.

Программа трудоустройства:

Помощь в составлении резюме, подготовка к собеседованиям, доступ к базе вакансий и сопровождение до момента трудоустройства.

Лучший рейтинг

Инженер данных Middle от K/C & LEFT JOIN

10 июля

5 мес.

10 июля

5 мес.

8 667 ₽/мес

рассрочка

104 000 ₽ 92 000 ₽

-11%

Гарантия возврата

Основные темы программы

Проектирование и построение хранилищ данных.
Разработка ETL-процессов.
Обработка данных с использованием Python и SQL.
Использование инструментов: Airflow, Docker, Spark.

Навыки для резюме

Проектирование и реализация хранилищ данных.
Разработка и оптимизация ETL-пайплайнов.
Продвинутое владение Python и SQL для обработки данных.
Опыт работы с Airflow, Docker и Spark.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Сертификат.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

Вернём 10% на карту

Data Scientist + 3 курса в подарок

07 июля

9 мес.

07 июля

9 мес.

3 040 ₽/мес

рассрочка

405 355 ₽ 72 964 ₽

-81%

Основные темы программы

Изучение SQL и баз данных.
Визуализация данных с использованием Metabase.
Основы Python для анализа данных.
Работа с системами контроля версий Git/Github.

Навыки для резюме

Уверенное владение SQL и базами данных.
Навыки визуализации данных в Metabase.
Базовые знания Python для анализа данных.
Опыт работы с Git/Github.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Диплом об окончании курса.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

Лучший рейтинг

Курс-симулятор «Инженер данных»

05 июля

12 мес.

05 июля

12 мес.

от 4 583 ₽/мес

рассрочка

от 110 000 ₽ от 99 000 ₽

-10%

Основные темы программы

Изучение SQL и баз данных.
Визуализация данных с использованием Metabase.
Изучение Python и объектно-ориентированного программирования.
Работа с Docker и Airflow.

Навыки для резюме

Уверенное владение SQL и базами данных.
Навыки визуализации данных в Metabase.
Опыт программирования на Python и применения ООП.
Умение работать с Docker и Airflow для автоматизации процессов.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Диплом об окончании курса.

Лучший рейтинг

Инженерия данных

01 сент.

34 мес.

01 сент.

34 мес.

353 ₽/мес

рассрочка

235 000 ₽

Лучший рейтинг

Курс «Инженер данных»

28 июля

7 мес.

28 июля

7 мес.

17 000 ₽/мес

рассрочка

95 000 ₽

Основные темы программы

Проектирование и построение хранилищ данных.
Разработка ETL-процессов.
Обработка данных с использованием Python и SQL.
Использование инструментов: Airflow, Docker, Spark.

Навыки для резюме

Проектирование и реализация хранилищ данных.
Разработка и оптимизация ETL-пайплайнов.
Продвинутое владение Python и SQL для обработки данных.
Опыт работы с Airflow, Docker и Spark.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Диплом о профессиональной переподготовке.

Программа трудоустройства:

Лучший рейтинг

Deep Learning Engineer (трек CV)

05 июля

4 мес.

05 июля

4 мес.

8 146 ₽/мес

рассрочка

97 750 ₽ 85 000 ₽

-13%

Гарантия возврата

Основные темы программы

Введение в глубокое обучение и нейронные сети.
Построение и оптимизация нейронных сетей.
Работа с изображениями и обработка естественного языка (NLP).
Реализация проектов в области компьютерного зрения и обработки текста.

Навыки для резюме

Разработка и обучение нейронных сетей с использованием современных фреймворков.
Применение методов глубокого обучения в задачах компьютерного зрения и NLP.
Оптимизация и настройка моделей глубокого обучения.
Анализ и предобработка данных для обучения моделей.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Сертификат.

Программа трудоустройства:

Karpov.Courses предоставляет поддержку через карьерный центр, включая карьерные консультации, помощь в составлении резюме и подготовку к собеседованиям.

Профессия Data Engineer

05 июля

12 мес.

05 июля

12 мес.

5 370 ₽/мес

рассрочка

277 500 ₽ 166 500 ₽

-40%

Основные темы программы

Основы Python и SQL.
Математика и статистика для анализа данных.
Машинное обучение и моделирование.
Визуализация данных и презентация результатов.

Навыки для резюме

Владение Python и SQL для анализа данных.
Понимание математических и статистических методов.
Навыки разработки и обучения моделей машинного обучения.
Умение визуализировать данные и представлять результаты.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Сертификат.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

Data Scientist с нуля до Junior

05 июля

9 мес.

05 июля

9 мес.

6 147 ₽/мес

рассрочка

208 064 ₽ 135 242 ₽

-34%

Основные темы программы

Основы Python и SQL.
Математика и статистика для анализа данных.
Машинное обучение и моделирование.
Визуализация данных и презентация результатов.

Навыки для резюме

Владение Python и SQL для анализа данных.
Понимание математических и статистических методов.
Навыки разработки и обучения моделей машинного обучения.
Умение визуализировать данные и представлять результаты.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Сертификат.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

Оцените подборку курсов

5 4 3 2 1

4.6 (20 оценок)

Независимые отзывы о курсах по data engineering

Eduson Academy

5

250

Прекрасная школа для получения новой профессии

Процесс обучения запомнился очень положительными моментами, например: 1. Домашнее задание на курсах Андрона - я получал удовольствие от каждого домашнего задания, суть домашек была не просто вставить пропущенное слово или еще что-то, что сильно упрощает задание, а прописать полностью код 2. Сильная база по программам SQL, Python. Power Bi, хороший курс по PP, Query. Pivot, 3. Прекрасная теоретическая часть по профессии Аналитике данных (инструменты, которые затрагивает, с кем/где работает, знакомство с unit экономикой, а/б тестирование) 4. Дополнительные материалы - HR-курс, как выступать с презентациями, работа по agile 5. Интересный дипломный проект, пришлось сильно повозиться 6. И один из самых главных плюсов - это конспект почти на каждом уроке, что очень круто Из минусов: 1. Не самый сильный курс по Excel, но это из-за специфике моей работы Результаты: 1. Новая профессия, что в нынешней среде очень необходимо иметь 2 профессии 2. Полностью освоение SQL, Python, язык М 3. Очень много фишек использую в своей нынешней работы для обработки и анализа данных

Читать полностью
Simulative

5

30

Все понравилось

Мне понравилось, что многие кейсы в курсе не предполагают однозначного ответа и развивают логическое мышление. Но при этом очень много заданий на отработку материала после изучения теоретического материала.

Читать полностью
Яндекс Практикум

1

632

Неготовый курс за 165000

Решил прокачаться в профессии и попробовать платформу Яндекса для этого. Отучившись полтора месяца, понял, что очень зря. Попал в первую когорту нового курса "Инженер данных с нуля". Поначалу всё было прикольно, хотя попадались косяки в уроках. Неработающие ссылки, забытые заглушки типа "добавить ссылку на ресурс", меняющаяся на ходу программа курса, надпись "В разработке" на всех спринтах и тд. Но уже после первого проекта по основам Пайтона выяснилось, что дальше курс не готов. Нам под видом того, что, якобы, многие ребята не успевают со сдачей финальной работы, сдвинули начало модуля по углублённому Питону. Хотя не понятно, почему тогда мне и другим, кто уже сдал всё, нельзя было открыть. Я сидел ночами до утра, чтобы быстрее всё сдать и больше времени было на итоговый проект, оказалось, зря. Сначала обещали, что откроем в среду. В итоге открыли только в конце недели, при этом часть нового модуля была так же не готова. Куратор на все претензии в чате давал отписки в духе "честно-честно всё готово и курс готов, просто откроем попозже". Постоянно говорил, как какие-то мифические "беты" курс проходят перед нами, он полностью рабочий и готов. И даже такие отписки иногда приходилось ждать дня по два. А больше никаких контактов у нас не было. Приходилось обращаться на общие ящики Яндекса. В итоге моё терпение лопнуло, когда ребята, шедшие на пару уроков впереди, наткнулись на очередную стену незаконченных материалов и просто не смогли продолжить учиться. Куратор в ответе на один из вопросов проговорился, цитата: "3. Да, действительно, сегодня, на 5-ое июля доступны 3/4 тем спринта.". Ну и ко всему прочему сломанные задачи в тренажере, ошибки в сроках на изучение и прочее "по мелочи". Можно было, конечно, попробовать перевестись на вторую когорту. Но во-первых, так я потратил бы один из двух возможных переводов (дальше отчисление). А во-вторых, если бы все перевелись на вторую когорту, то реальными бета-тестерами курса стала бы уже эта когорта XDD Не знаю, на всех ли курсах Практикума так, но выяснять вряд ли буду. Выкладывать недоделанный курс за 165 000 и заявлять, что вы просто медленно учитесь, а так-то он готов, это что-то с чем-то. Далее про обучение. Что понравилось. Текстовая подача материала. Это прям очень удобно. Обучался в другой онлайн-школе, там материал подавался через длиннющие вебинары. Так вот это просто ужасно - искать потом в онлайн записи 3-4 часового занятия, которую нельзя скачать, на какой там секунде препод вроде что-то сказал по интересующему тебя вопросу. А тут, что-то надо вспомнить - ctrl+f к твоим услугам, вопрос 10 секунд. Что не понравилось. 1) Так как в Практикуме самообучение, почти все задачи проверяются в тренажёрах. И они не пропустят тебя дальше по уроку, если ты не можешь решить задачу. Даже к следующей задаче перейти нельзя, если их несколько. Даже просто продолжить читать теорию, пока ждёшь ответ препода. И проблема в том, что очень часто у тебя результат задачи верный, но код почему-то не принимается. Для примера: в одной задаче у меня тренажер не принимал верный ответ, где был принт с f-строкой. Методом проб и ошибок выяснилось, что он хочет print(строка, переменная, строка). Но про это нигде не написано! И никак не понять, в чем проблема, тренажер не подсказывает. И это еще была простая задача с коротким кодом, нашел проблему довольно быстро. Когда задачи большие и кода много, можно не один час потратить на попытки понять, чего он хочет. А преподаватель отвечает на вопросы два часа утром и два часа вечером. И если ты решил поучиться не в эти часы, но наткнулся на проблему, то весь день/вся ночь у тебя вылетают. Поэтому мой совет: если решитесь пойти в Практикум, сразу делайте чат в Телеге и помогайте друг другу. 2) Сам тренажер - забагованная хрень. Может не принимать верный ответ из-за бага. Так, один студент в нашей группе рассказал, что тупо сидел и нажимал кнопку Отправить кучу раз, и в итоге тренажёр внезапно принял задание. А другой отправил своё решение через приложение, там тренажёр всё принял, хотя на сайте не принимал %). И опять-таки вопрос про этих упомянутых бета-тестировщиков. Если они есть, как они прошли эти задания? Задали этот вопрос куратору, он ответил, что после них могли что-то поменять и затесался баг. А значит, курс не протестирован после изменений, он не готов. Не они бета-тестировщики, а студенты, которые заплатили 165 000 3) Я недолго проучился, но за этот период был только один вебинар с преподавателем. Все остальное время - самообучение, причем на сторонних ресурсах (в том числе в блогах школ-конкурентов, это прям смешно=)). За что платить столько денег, если меня отправляют гуглить?=) Погуглить я и забесплатно мог. Изначально на страничке курса обещали воркшопы раз в две недели, но когда народ начал спрашивать, где они, этот пункт потерли. Впрочем, скриншот этого пункта есть) 4) Очень мало практики в уроках. На весь урок запросто может быть 1 задание, где надо дописать несколько строк кода. Но ведь синтаксис учится через зубрёжку и многократное написание. В итоге, когда доходишь до финальных задач по теме, они выглядят как в том мемчике, где рисуем круг, дорисовываем сову. Многие студенты у нас шли дополучать материал на Степик и другие курсы, в том числе платные, а кто-то даже к репетиторам обращался.

Читать полностью
Skypro

5

695

Большой поток информации

Пройдя курс в Skypro Аналитик данных, я получил огромное количество знаний и навыков в области аналитики данных. Обучение было структурированным, информативным и понятным. Преподаватели профессионалы своего дела и всегда были готовы помочь и ответить на все вопросы.Я очень благодарен команде Skypro за качественное обучение и ценные знания, которые я получил. Рекомендую этот курс всем, кто хочет стать профессионалом в области аналитики данных.

Читать полностью
KARPOV.COURSES

5

107

Курсом остался очень доволен

Всем привет! Я работаю в ИТ с 2012 года. Около 10 лет работал как Full-Stack Oracle Developer. 3 года отработал на позиции DE - занимался миграцией данных из Oracle в Snowflake (~10-20 петабайт). Писал pipeline для Airflow файлами json. На курсы я решил пойти, потому что у меня был отличный проект (подработка) по построению хранилища данных в БД Snowflake для крупного инвестиционного фонда, но понимания как строить DWH у меня не было, поэтому проект со мной не продлили. Это и сподвигло меня пойти на курсы DE - получить знания по DWH, более глубоко изучить Airflow, попробовать что такое Machine Learning и обучение моделей, что такое Spark, Hadoop и почему они чаще всего встречаются в вакансиях, визуализация данных с помощью Tableu и прочих инструментов, названия которых я не помню. Ну и конечно же расширить свой кругозор в области DE. Про Karpov/Courses я видел информацию в интернете + на сайте Linked In в новостной ленте увидел информацию о том, что кто-то закончил эти курсы. Выбирал между 2 - Яндекс.Практикум и Karpov/Courses. Выбрал K/C потому что : 1. Срок обучения 6 месяцев против 1.5 года у Яндекса 2. Понравилась программа обучения (темы и стек) - DWH, MPP, ETL (Airflow), Big Data, Cloud, ML, Model & Data Management 3. Не понравился у Яндекса стек 4. На момент оплаты была скидка (вместо 102 т.р. можно было оплатить 80), в рассрочку на 6 месяцев от Яндекс.Pay (😂) стоимость составила 83 т.р. c учётом переплаты. Курсы начались 18 января 2024 года. Так же в начале января 2024 года руководство компании предлагает мне 2 варианта на выбор : релокация на Кипр или увольнение с компенсацией. Тк почти год назад мы пробовали себя на Кипре и нам не понравилось, 2 вариант предполагался сам собой. Начинается тяжелая пора поиска работы. При этом мне надо передавать дела новому коллеге на проекте, учиться на курсах и проходить собеседования. Искал я работу на должность Data Engineer. Курс начинается с архитектуры DWH. И самое удивительное, когда начинаются мои собеседования - к тому времени курсы идут уже 2-3 недели - на собеседованиях меня спрашивают именно то, что мы только что изучили - слои данных, схемы построения хранилищ (Кимпбалл, Инмон), SCD. То есть знания приобретенные на курсах уже помогают мне. По итогу работу я нашел спустя 1.5 месяца. Очень удобно выдавали доступ к материалу - 3 раза в неделю после 19:00. Видео понятные, разборы материала тоже. К каждому уроку идут видео (теория/практика), которые можно всегда повторно посмотреть либо для освежения информации можно открыть лекцию в Notion / PDF. Я делал задания через 1-2 дня после того, как выдавали доступ к нему и на выходных. Обучение проходило легко первую половину курса. Потом стало немного сложнее - началась работа - времени свободного поубавилось. Я старался делать все задания по блокам, но на некоторые и забил - не было желания делать и я их просто пропустил. Из всех блоков меня зацепили следующие: проектирование DWH, реляционные и MPP СУБД, Big Data (частично) - я так и не заценил Hadoop (и всю его экосистему), но очень понравился Spark, облачное хранилище - это просто улет, Big ML, Управление моделями и управление данными. Не зашёл модуль Визаулизация данных. Я понял значимость графического отображения данных, но у меня и с Front-разработкой всегда были проблемы - а визуализация данных для меня как Front-end разработка - не пошло как-то. По модулю Автоматизация ETL-проектов материал был хорошо подан, но изучение этого модуля пришлась на мой отпуск и желания что-либо программировать не было вообще - так что около половины модуля из-за которого я пришел на обучение я просто пропустил(. Но зато с утроенной силой прошло обучение по другим модулям - Big ML, Управление моделями и данными. Бывали проблемы при выполнении практик - но был создан канал в дискорде и иногда было достаточно заглянуть в поток по теме как решение уже было доступно. Либо можно задать вопрос по заданию - поддержка оперативно отвечает и подсказывает решение. Подводя итог обучения - я набрал 400 баллов из 480. Это 83 %. Результатом я доволен. Мог бы наверное набрать 440/460 - если бы сдал задания, которые я пропустил. Но уже как есть. Мои ожидания от курса полностью оправдались. Готов советовать курсы K/C своим знакомым или людям, которые хотят подучиться на DE.

Читать полностью
Яндекс Практикум

1

632

КИНУЛИ НА ДЕНЬГИ. ОБИДНО ЧТО ПОВЕРИЛ ОТЗЫВАМ

Купил курс Инженер данных 1 марта 2022 года за 85 тыс. руб. Попал в первый поток и пожалел об этом. Материал и тренажеры были очень сырыми. Через задание нужно было писать в поддержку, что бы подсветить некорректные места. Некоторые задания можно было просто пройти, фактически не выполняя задания, а подогнав решение (!). Такие примеры лежат на Гитхабе. В какой-то момент менеджеры курса начали добавлять спринты по sql из параллельного курса SQL, что бы на время отвлечь студентов и долатать основной курс. Ощущение, что мы были бета-тестерами курса, только и еще платили за это. В итоге я прошел два спринта и в начале мая 2022 года решил взять академ. Обговорили с куратором. Он на словах заверил, что когда я захочу вернуться, то смогу присоединиться к новому потоку. В декабря 2022 года я передумал продолжать обучение и решил вернуть деньги за оставшиеся спринты. Написал обращение в поддержку. И тут началось самое интересное. Оказывается деньги списываются не за спринты, пройденные вами, а по времени, когда их прошел поток, с которым вы начали. То есть денег не вернуть. Я попросил включить меня в какой-нибудь поток. Мне ответили, что меня вообще отключили от курса, будто я его не покупал. Это все согласно договору. Считаю, что меня кинули. Красиво, по всем правилам и в соответствии с договором. Раньше я всем рекомендовал Яндекс Практикум, после прохождения курса Аналитик данных. Точно знаю, что двое близких знакомых также записались на него. Могу предполагать, что в некоторой степени от моих рассказов. До момента, пока Яндекс не вернет мне оставшиеся деньги за обучение или не запишет на курс, я буду каждого отговаривать от обучения в Яндекс Практикуме. Уверен, что в итоге они недополучат больше выручки, чем получили моих денег. Выводы: 1) Не идите на совсем новые курсы. Большой шанс, что они будут сырые. 2) Не покупайте курсы Яндекс Практикума за полную стоимость. Если разочаруетесь, то деньги могут не вернуть. 3) Просто не идите в Яндекс Практикум. Пусть за те мои 65к рублей, которые Яндекс оставил себе без оказанной услуги, они не получат хотя бы пару клиентов на гораздо большую сумму.

Читать полностью
Eduson Academy

5

250

Отличный курс!

Новичок в аналитике данных, начал обучение с нуля в Eduson Academy. Выбор был обусловлен доступной стоимостью и содержанием программы. Обучение проходит онлайн, материалы понятны, а куратор всегда готов помочь. Курс построен грамотно, предоставляя все необходимые навыки для работы в данной сфере. За время обучения сформировал портфолио, составил резюме и уже ищу свою первую работу. Рекомендую Eduson Academy для качественного и доступного образования.

Читать полностью
Simulative

5

30

Без воды👍🏻

Видео уроки в курсе хорошие. Понравилось, что есть часть дополнительного материала на английском языке (потренировала свой инглиш, а тем, кто планирует работать заграницей вообще кайф). Обратная связь от души. Задачи классные, практические. Иногда кажется, что могло бы быть больше вводных данных, но придя на стажировку поняла, что это была отличная практика. Я оказалась супер готова к задачам с высокой неопределенностью.

Читать полностью
Skypro

5

695

Конечно,были сомнения по поводу учебы

Долго сомневался, стоит ли идти на курс аналитика данных, потому что до этого с цифрами особо не дружил. Но Skypro убедил меня, что аналитика — это не так сложно, как кажется. И знаете что? Они были правы! Начали с самых простых вещей: что такое данные и зачем они нужны. Потом постепенно ввели в тему: таблицы, графики, Python. Да, первые пару недель было немного трудно, но как только я начал разбираться, втянулся. Самое крутое — это практические задания. Не просто теория, а реальные задачи, как у аналитиков на работе. Ещё понравилось, что обучение можно подстроить под свой график. Я работаю, поэтому делал уроки вечером или на выходных. И если что-то не успел, всегда можно посмотреть запись и догнать. Сейчас я уже чувствую себя уверенно: могу написать запрос в SQL, обработать данные и даже сделать красивую визуализацию. Огромное спасибо Skypro за знания и за то, что всё объясняли простым языком.

Читать полностью
KARPOV.COURSES

1

107

Не стоит своих денег, сыро, слабо

Обучалась во второй половине 2023 года. Хотела именно курс DE, чтобы повысить свои текущие компетенции аналитика. Курс Карпова выбрала просто потому, что абсолютно все курсы на рынке в то время имели характеристику как "сделано плохо". К тому времени у меня уже был опыт обучения на ЯП (на аналитика), и хотелось попробовать другую платформу. Коротко о курсе: 1. Материал в виде видео-лекций и кратких конспектов того, что объясняет преподаватель. Это тупо неудобно. Сидеть и 2 часа смотреть, как кто-то что-то в консоли тыкает или просто зачитывает презу. Зачем это сделано - не понятно. Только если в качестве наращивания личного бренда спикера. Да, была парочка реально классных модулей, которые тащили за счёт спикера, но эффект уходил почти в ноль из-за следующего пункта. 2. Теория превалирует над практикой. Я бы сказала, что примерно 20/80 (из них практики всего 20). Код ваш ревьюить никто не будет. Будет после проверки чисто ответ из серии "Ответ неверный, а тут верный". 3. Поддержка очень слабая, а иногда откровенно токсичная. Иногда после пары дежурных ответов типа "попробуйте это и вот то", студентам просто переставали отвечать. Короче, по окончании курса, я вообще не поняла, что это было. Спасибо курсу, что я смогла вписать себе в резюме строчку о прохождении и повысить свои компетенции в глазах HR, которые меня собеседовали. Также смогла преодолеть психологический барьер перед профессией. Навыков я, к сожалению, практически никаких не получила. Ретроспективно, сейчас я бы предпочла выбрать курс Яндекс Практикума. Даже с учётом всех недостатков, которые о нём пишут, я думаю, что в будущем Яндекс сможет допилить из него полноценный продукт. Тот же аналитик данных, на котором я училась до этого, претерпел сильные изменения с начала моего обучения и модули постепенно меняются и переписываются. В случае с Карповым, у меня уверенности в качественном улучшении продукта нет.

Читать полностью
Яндекс Практикум

2

632

Курс «Инженер данных» настолько сырой - что лучше выбрать любой курс любой другой школы.

Несмотря на то, что в Яндекс Практикуме есть хорошие курсы, но именно курс "Инженер Данных" - не соответствует ожиданиям. Перечислю несколько проблем: - практических воркшопов мало . Даже видеозаписей никаких особенно нет, которые бы помогали ученикам усваивать материал. Только текст на платформе, и текст в чате с кураторами. Мало видео. - Многие задания превращаются не в отработку навыка, а в работу тестировщика, по поиску и отлову багов, ошибок, несоответствий между текстом ДЗ и системой, проверяющей ДЗ. То есть не материал учишь, а ищешь баги разработчиков курса. - Материалов в теории недостаточно для выполнения домашних заданий. То есть материалы составлены так, что их не хватит, чтобы правильно сделать ДЗ. Разжевано мало. То есть очень большой разрыв между тем, что дается в уроках и между тем, что требуется выполнять в домашнем задании. От всего этого - только демотивация. Не рекомендую. Будет больше пользы, если вы на ютубе найдете даже бесплатные курсы, в которых все по полочкам разжевано.

Читать полностью

Эксперты по data engineering

Команда tutortop

Эксперт

Бесплатные курсы

Бесплатные курсы далеко не настолько эффективны, как платные. Но они тоже могут быть полезны.

Курс

Школа курса

Стоимость

Длительность

Формат

Ссылка на курс

Data&Science

Курс на tutortop

5.00

10 отзывов

Курс на tutortop

5.00

10 отзывов

Бесплатно

Длительность: 20 занятий

Формат: Курс с образовательной платформы

Бесплатно

20 занятий

Курс с образовательной платформы

Data science, анализ данных, визуализация

Курс на tutortop

5.00

10 отзывов

Курс на tutortop

5.00

10 отзывов

Бесплатно

Длительность: 19 занятий

Формат: Курс с образовательной платформы

Бесплатно

19 занятий

Курс с образовательной платформы

Почему стоит выбирать курсы на tutortop?

1. Актуальное обучение

Внимательно следим за тем, чтобы информация по каждому из тысячи представленных у нас курсов регулярно обновлялась. На портале собраны только актуальные данныео курсах дата инженеров, полученные напрямую от онлайн-школ.
Большой выбор курсов

2. Реальные отзывы учеников

Мы собираем только существующие кейсы и мнения. Tutortop не дублирует отзывы из других источников Интернета. Каждый из них написан реальным человеком, проходит модерацию и передаётся онлайн-школам.
Отзывы о школах

3. Все акции онлайн-школ

В разделе «акции» представлены актуальные скидки и работающие промокоды на онлайн-обучение. Даём возможность приобрести курсы по самым низким ценам на индивидуальных условиях, полученных благодаря сотрудничеству tutortop и онлайн-школ.
Акции в онлайн-школах

Лучшие школы по Data Engineering 2025

Школа	Рейтинг школы	Положительных оценок	Отзывы
Логомашина	⭐️ 4,9	94	195
Skypro	⭐️ 4,8	66	421
ProductStar	⭐️ 4,8	85	156
SkillFactory	⭐️ 4,8	66	319
Нетология	⭐️ 4,8	66	151
Changellenge >> Education	⭐️ 4,8	98	100
Яндекс Практикум	⭐️ 4,7	66	447
KARPOV.COURSES	⭐️ 4,7	65	74
Mathshub	⭐️ 4,7	45	45
Слёрм	⭐️ 4,4	10	11

Программа обучения на курсах Data Engineering

Это примерная программа обучения на онлайн-курсах Data Engineer. Точную программу узнавайте на странице курса или у школы.

Раздел	Чему научитесь
Основы работы с данными	Принципы работы с большими данными, ETL процессы.
Базы данных	Основы SQL, работа с реляционными и NoSQL базами данных.
Хранилища данных	Проектирование и оптимизация хранилищ данных.
Инструменты ETL	Apache Hadoop, Spark, Talend.
Программирование	Основы Python для обработки данных, работа с библиотеками Pandas, NumPy.
Облачные технологии	Работа с облачными платформами (AWS, GCP, Azure), деплой данных.
Безопасность данных	Принципы защиты данных, управление доступом.
Карьерный трек	Составление резюме, подготовка к собеседованиям.

Рейтинг лучших курсов по Data Engineering 2025

№	Курс	Школа	Рейтинг школы	Длительность курса	Стоимость курса	Цена в рассрочку
1.	Курс по Data Engineering	Skillfactory	⭐️ 4.8	3,5 месяца	25 520₽	5 316 ₽/мес
2.	Курс «Инженер данных»	Яндекс Практикум	⭐️ 4.7	7 месяцев	95 000₽	17 000 ₽/мес
3.	Дата-инженер с нуля до middle	Нетология	⭐️ 4.8	15 месяцев	139 650₽	3 879 ₽/мес
4.	Инженерия данных для Junior+	KARPOV.COURSES	⭐️ 4.7	5 месяцев	80 000₽	7 990 ₽/мес
5.	Spark-инженер	Слёрм	⭐️ 4.4	3 месяца	76 500₽	19 125 ₽/мес
6.	ML-инженер: профессия и карьерное сопровождение	Mathshub	⭐️ 4.7	9 месяцев	349 300₽	22 871 ₽/мес
7.	ETL-разработчик: пайплайны, хранилища данных и BI-решения	Нетология	⭐️ 4.8	5 месяцев	47 180₽	2 621 ₽/мес
8.	Data-инженер: профессия и карьерное сопровождение	Mathshub	⭐️ 4.7	7 месяцев	307 300₽	20 121 ₽/мес
9.	Курс Алгоритмы и структуры данных	Skillfactory	⭐️ 4.8	3 месяца	52 560₽	10 950 ₽/мес
10.	Профессия: Аналитик данных с гарантией трудоустройства	Skypro	⭐️ 4.8	10 месяцев	153 633₽	4 971 ₽/мес

ТОП-10 лучших онлайн-курсов по Data Engineering

Курс «Data Engineering» от SkillFactory

Курсы Data Engineering от SkillFactory подготовят вас к востребованной профессии инженера по данным. Вы изучите ключевые инструменты и технологии для создания, управления и оптимизации систем обработки данных.

Программа охватывает следующие темы: работа с базами данных (SQL и NoSQL), облачными платформами, разработка ETL-пайплайнов, создание инфраструктуры для больших данных, а также основы программирования на Python. Особое внимание уделяется работе с инструментами Spark, Hadoop и Kafka для построения высоконагруженных систем.

Школа	SkillFactory ⭐4.81 Читать отзывы
Длительность курса	3,5 месяца
Стоимость курса	31 900 ₽
Цена в рассрочку	2 658 ₽/мес
Документ об окончании курса	Диплом/сертификат
Формат	Видеоуроки, вебинары, д/з с обратной связью
Помощь с трудоустройством	Есть
Итоговый проект для портфолио	2 проекта в портфолио
График прохождения	Свободный

Курс «Дата-инженер с нуля до middle» от Нетология

Курс "Дата-инженер с нуля до middle" от Нетологии — это программа для тех, кто хочет освоить профессию инженера данных и работать с инфраструктурой для обработки больших объемов информации.

Программа охватывает проектирование и настройка ETL-процессов, работу с базами данных (SQL и NoSQL), использование облачных технологий, контейнеризацию, а также инструменты обработки больших данных, такие как Spark и Hadoop. Уделено внимание языкам программирования Python и Scala, которые являются базовыми для дата-инженеров.

Школа	Нетология ⭐4.81 Читать отзывы
Длительность курса	17 месяцев
Стоимость курса	147 000 ₽
Цена в рассрочку	4 083 ₽/мес
Документ об окончании курса	Диплом/сертификат
Формат	Онлайн-вебинары, проверка д/з, чат студентов и обратная связь
Помощь с трудоустройством	Есть
Итоговый проект для портфолио	6 масштабных проектов в портфолио
График прохождения	Гибкий

Курс «Инженер данных с нуля» от Яндекс Практикум

Курс «Инженер данных с нуля» от Яндекс Практикум предлагает комплексное обучение для тех, кто хочет построить карьеру в области обработки и управления данными. Программа подходит новичкам и охватывает ключевые аспекты работы с инфраструктурой данных.

В ходе обучения вы освоите:

- проектирование ETL-процессов для сбора и трансформации данных;

- работу с реляционными и нереляционными базами данных (SQL и NoSQL);

- основы работы с большими данными, включая Spark;

- принципы настройки потоковой обработки данных.

Особое внимание уделено Python, Docker и другим инструментам, необходимым для построения надежных дата-пайплайнов.

Школа	Яндекс Практикум ⭐4.70 Читать отзывы
Длительность курса	12 месяцев
Стоимость курса	132 000 ₽
Цена в рассрочку	13 200 ₽/мес
Документ об окончании курса	Диплом/сертификат
Формат	Тренажер
Помощь с трудоустройством	Есть
Итоговый проект для портфолио	9+ проектов и пет-проект с поддержкой наставников в портфолио
График прохождения	Гибкий

Курс «Инженер данных с нуля» от KARPOV.COURSES

Курс «Инженер данных с нуля» от KARPOV.COURSES поможет вам стать востребованным специалистом в области обработки и управления данными. Программа идеально подходит для начинающих, которые хотят освоить фундаментальные навыки работы с большими данными.

В процессе обучения вы изучите создание и оптимизацию ETL-пайплайнов, работу с базами данных (SQL и NoSQL), основы работы с инфраструктурой больших данных, таких как Spark, Kafka и Airflow, использование Python для автоматизации процессов, внедрение лучших практик проектирования архитектуры данных.

Практическая часть включает работу с реальными бизнес-кейсами и крупными наборами данных, что позволяет получить ценные навыки и портфолио. Поддержка преподавателей и карьерные консультации помогут вам уверенно начать профессиональный путь в Data Engineering.

Школа	KARPOV.COURSES ⭐4.70 Читать отзывы
Длительность курса	6 месяцев
Стоимость курса	85 500 ₽
Цена в рассрочку	5 463 ₽/мес
Документ об окончании курса	Диплом/сертификат
Формат	Обучение на платформе, проверка д/з, чат
Помощь с трудоустройством	Есть
Итоговый проект для портфолио	7+ проектов в портфолио
График прохождения	Гибкий

Курс «Профессия Data Engineer» от Skillbox

Курс «Профессия Data Engineer» от Skillbox предлагает комплексную подготовку специалистов в области инженерии данных, начиная с базовых знаний до профессионального уровня. Программа курса предназначена для начинающих и охватывает ключевые аспекты работы с данными.

Что вас ждет:

1. Основы Python и SQL — изучение языка программирования и работы с базами данных.

2. Обработка больших данных — работа с Hadoop, Spark и другими инструментами для построения эффективных пайплайнов.

3. Организация ETL-процессов — проектирование и управление процессами извлечения, преобразования и загрузки данных.

4. DevOps для Data Engineer — изучение CI/CD, Docker и Kubernetes для управления данными и их инфраструктурой.

5. Проектирование архитектуры данных — создание устойчивых систем обработки больших объемов информации.

Школа	Skillbox ⭐4.72 Читать отзывы
Длительность курса	12 месяцев
Стоимость курса	166 500 ₽
Цена в рассрочку	5 370 ₽/мес
Документ об окончании курса	Диплом/сертификат
Формат	Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь
Помощь с трудоустройством	Есть
Итоговый проект для портфолио	9 проектов в портфолио
График прохождения	Свободный

Курс «Инженер данных» от Яндекс Практикум

Курс «Инженер данных» от Яндекс Практикум предоставляет практическую подготовку для работы с большими данными, построения ETL-процессов и создания надежной инфраструктуры хранения и обработки информации.

В программу курса входит изучение основ программирования, инфраструктуры данных, облачных технологий и оптимизации обработки данных.

В качестве финального проекта вы разработаете полноценную систему управления данными для реального кейса.

Школа	Яндекс Практикум ⭐4.70 Читать отзывы
Длительность курса	7 месяцев
Стоимость курса	95 000 ₽
Цена в рассрочку	17 000 ₽/мес
Документ об окончании курса	Диплом/сертификат
Формат	Тренажер
Помощь с трудоустройством	Есть
Итоговый проект для портфолио	8 проектов в портфолио
График прохождения	Гибкий

Курс «Инженерия данных для Junior+» от KARPOV.COURSES

Курс «Инженерия данных для Junior+» от KARPOV.COURSES направлен на развитие профессиональных навыков для построения и управления инфраструктурой данных. Программа сочетает в себе изучение теории и практику работы с инструментами, востребованными в сфере инженерии данных.

Основные модули курса:

1. Архитектура данных: понимание ключевых концепций, типов хранилищ и структур данных.

2. Эффективное управление ETL-процессами: проектирование, оптимизация и мониторинг конвейеров обработки данных.

3. Масштабируемые системы хранения: работа с распределенными системами, такими как Hadoop и Spark.

4. Инструменты контейнеризации и оркестрации: освоение Docker и Kubernetes для автоматизации процессов.

5. Автоматизация и CI/CD: интеграция непрерывного развертывания и тестирования.

6. Решение реальных кейсов: работа с большими объемами данных на примерах из бизнеса.

Школа	KARPOV.COURSES ⭐4.70 Читать отзывы
Длительность курса	5 месяцев
Стоимость курса	82 800 ₽
Цена в рассрочку	5 200 ₽/мес
Документ об окончании курса	Диплом/сертификат
Формат	Обучение на платформе, проверка д/з, чат
Помощь с трудоустройством	Нет
Итоговый проект для портфолио	Промежуточный проект в портфолио
График прохождения	Свободный

Курс «Сюжетный симулятор Data Warehouse на базе dbt» от ИнженеркаТех

Курс «Сюжетный симулятор Data Warehouse на базе dbt» от ИнженеркаТех погружает в мир построения и управления аналитическими данными через интерактивный и практический подход. Участники учатся проектировать и поддерживать хранилища данных, используя современный инструмент dbt, который оптимизирует процессы трансформации данных.

В программу курса входит обучение data engineering; знакомство с архитектурой хранилищ данных; создание моделей данных, управление версиями и автоматизация тестирования; практики оптимального проектирования и обработки больших объемов информации; обучение через сюжетный симулятор, где каждый модуль связан с реальной бизнес-задачей; выполнение заданий, имитирующих реальные ситуации в работе инженеров данных.

Школа	ИнженеркаТех ⭐4.30 Читать отзывы
Длительность курса	3 месяца
Стоимость курса	35 000 ₽
Цена в рассрочку	11 666 ₽/мес
Документ об окончании курса	Диплом/сертификат
Формат	Тренажер
Помощь с трудоустройством	Нет
Итоговый проект для портфолио	Учебные проекты и пет-проект в портфолио
График прохождения	Свободный

Курс «Data Scientist» от Eduson Academy

Курс «Data Scientist» от Eduson Academy — это глубокая образовательная программа для тех, кто хочет стать профессионалом в области анализа данных и машинного обучения. Во время обучения вы научитесь работать с данными и использовать передовые инструменты и методы для извлечения инсайтов из больших данных.

Вы изучите основы Python и библиотеки для анализа данных, такие как Pandas, Numpy и Matplotlib; методы машинного обучения и глубокого обучения, включая создание предсказательных моделей и их оптимизацию; обработку и анализ текстовых данных, методы классификации и регрессии.

Школа	Eduson Academy ⭐4.83 Читать отзывы
Длительность курса	9 месяцев
Стоимость курса	162 142 ₽
Цена в рассрочку	6 755 ₽/мес
Документ об окончании курса	Диплом/сертификат
Формат	Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь
Помощь с трудоустройством	Есть
Итоговый проект для портфолио	17 кейсов и практические задания в портфолио
График прохождения	Гибкий

Курс «Deep Learning Engineer» от KARPOV.COURSES

Курс «Deep Learning Engineer» разработанн для подготовки инженеров, готовых к решению сложных задач искусственного интеллекта. Вы изучите ключевые концепции глубокого обучения: от архитектуры нейронных сетей и их применения для работы с изображениями и текстами до разработки современных ML-моделей. Программа охватывает использование популярных фреймворков, таких как TensorFlow и PyTorch, а также создание решений, готовых к внедрению в бизнес. Курс включает интенсивную практику и реальные кейсы, позволяя быстро наращивать компетенции в области AI.

Школа	KARPOV.COURSES ⭐4.70 Читать отзывы
Длительность курса	4 месяца
Стоимость курса	76 500 ₽
Цена в рассрочку	7 331 ₽/мес
Документ об окончании курса	Диплом/сертификат
Формат	Обучение на платформе, проверка д/з, чат
Помощь с трудоустройством	Есть
Итоговый проект для портфолио	Создание чат-бота с дообученной генеративной моделью
График прохождения	Гибкий

Курсы по data engineering

Deep Learning Engineer (трек NLP)

Аналитик данных + 3 курса в подарок

Профессия Аналитик данных + симулятор

Инженер данных с нуля

Инженер данных с нуля

Дата-инженер с нуля до middle

Аналитик данных

Инженер данных Middle от K/C & LEFT JOIN

Data Scientist + 3 курса в подарок

Курс-симулятор «Инженер данных»

Инженерия данных

Курс «Инженер данных»

Deep Learning Engineer (трек CV)

Профессия Data Engineer

Data Scientist с нуля до Junior

Почему стоит выбирать курсы на tutortop?

1. Актуальное обучение

2. Реальные отзывы учеников

3. Все акции онлайн-школ

Лучшие школы по Data Engineering 2025

Программа обучения на курсах Data Engineering

Рейтинг лучших курсов по Data Engineering 2025

ТОП-10 лучших онлайн-курсов по Data Engineering

Курс «Data Engineering» от SkillFactory

Курс «Дата-инженер с нуля до middle» от Нетология

Курс «Инженер данных с нуля» от Яндекс Практикум

Курс «Инженер данных с нуля» от KARPOV.COURSES

Курс «Профессия Data Engineer» от Skillbox

Курс «Инженер данных» от Яндекс Практикум

Курс «Инженерия данных для Junior+» от KARPOV.COURSES

Курс «Сюжетный симулятор Data Warehouse на базе dbt» от ИнженеркаТех

Курс «Data Scientist» от Eduson Academy

Курс «Deep Learning Engineer» от KARPOV.COURSES

Видеообзоры курсов по аналитике

Отзывы об онлайн-школах

Полезные курсы по data engineering

Популярные курсы по аналитике

Skillbox	Нетология	Курс на tutortop
Eduson Academy	Яндекс Практикум	Skypro
KARPOV.COURSES	Simulative

Курсы по data engineering

Deep Learning Engineer (трек NLP)

Аналитик данных + 3 курса в подарок

Профессия Аналитик данных + симулятор

Инженер данных с нуля

Инженер данных с нуля

Дата-инженер с нуля до middle

Аналитик данных

Инженер данных Middle от K/C & LEFT JOIN

Data Scientist + 3 курса в подарок

Курс-симулятор «Инженер данных»

Инженерия данных

Курс «Инженер данных»

Deep Learning Engineer (трек CV)

Профессия Data Engineer

Data Scientist с нуля до Junior

Почему стоит выбирать курсы на tutortop?

1. Актуальное обучение

2. Реальные отзывы учеников

3. Все акции онлайн-школ

Лучшие школы по Data Engineering 2025

Программа обучения на курсах Data Engineering

Рейтинг лучших курсов по Data Engineering 2025

ТОП-10 лучших онлайн-курсов по Data Engineering

Курс «Data Engineering» от SkillFactory

Курс «Дата-инженер с нуля до middle» от Нетология

Курс «Инженер данных с нуля» от Яндекс Практикум

Курс «Инженер данных с нуля» от KARPOV.COURSES

Курс «Профессия Data Engineer» от Skillbox

Курс «Инженер данных» от Яндекс Практикум

Курс «Инженерия данных для Junior+» от KARPOV.COURSES

Курс «Сюжетный симулятор Data Warehouse на базе dbt» от ИнженеркаТех

Курс «Data Scientist» от Eduson Academy

Курс «Deep Learning Engineer» от KARPOV.COURSES

Видеообзоры курсов по аналитике

Отзывы об онлайн-школах

Часто задаваемые вопросы о курсах по Data Engineering

Полезные курсы по data engineering

Популярные курсы по аналитике