Перейти к содержимому

Курсы Data Engineering

17 курсов10 школот 2 750 ₽/мес2–24 месОбновлено: август 2026

Направления обучения

Курсы ETL-инженера
8 курсов
Курсы Data Engineer с нуля
7 курсов
Курсы Apache Airflow
2 курса
Загрузка...
Все курсы направления — 17 курсов
Школы в подборке:Академия ТОПАкадемия ТОПЯндекс ПрактикумЯндекс ПрактикумSlurmSlurmKarpov.CoursesKarpov.CoursesTeachMeSkillsTeachMeSkillsЦентр экологического образования ЭкоДПОЦентр экологического образования…Академия профессионального образования АПОК ДПОАкадемия профессионального…НетологияНетология+2 школы
О подборке

Подборка онлайн-курсов Data Engineering 2026 с подробным сравнением: длительность, стоимость, формат обучения, документ об окончании. Дата-инженер строит инфраструктуру для аналитики и машинного обучения: ETL-пайплайны, хранилища данных, потоковую обработку. Все программы охватывают актуальный стек 2026: Apache Airflow, dbt, Apache Spark, Apache Kafka, облачные платформы. Одна из самых высокооплачиваемых специализаций в данных.

Сравнение курсов: Data Engineering

Data Engineering
Skillfactory
Цена
29 900 ₽
Длительность
3 мес
Уровень
Средний

Курсы Data Engineering: программы и зарплаты

Что делает Data Engineer и зачем учить в 2026

Data Engineer (дата-инженер) — специалист, отвечающий за инфраструктуру работы с данными в компании. Главные задачи: построение ETL-пайплайнов (извлечение, трансформация, загрузка данных) для регулярного обновления данных в хранилище, оркестрация пайплайнов через Apache Airflow, моделирование хранилища данных (схемы, таблицы, связи), потоковая обработка данных в реальном времени через Apache Kafka, обеспечение качества и надёжности данных. Без data engineer работа аналитиков, data scientist и инженеров машинного обучения невозможна — они работают на инфраструктуре, которую строит дата-инженер.

По состоянию на 2026 год Data Engineering — одна из самых востребованных и высокооплачиваемых специализаций в категории Data Science. Спрос на специалистов растёт быстрее, чем на data scientist, потому что у каждого data scientist в команде должно быть 2-3 data engineer для поддержки инфраструктуры. Зарплаты на 15-25 процентов выше аналитика данных того же уровня. Дефицит специалистов в России оценивается в десятки тысяч человек.

Стандартный стек Data Engineer 2026

  • SQL на продвинутом уровне — оконные функции, оптимизация запросов, проектирование схем баз данных.
  • Python с pandas — основной язык программирования для дата-инженера. Pandas для трансформации данных, requests для интеграции с API.
  • Apache Airflow — стандарт оркестрации пайплайнов данных. Описание ETL-процессов в виде DAG-графов на Python.
  • dbt (data build tool) — стандарт трансформации данных в хранилище. Использует SQL для построения витрин данных с автоматической документацией и тестами.
  • Apache Spark и PySpark — для распределённой обработки больших данных. Используется когда обычный Python не справляется по объёму.
  • Apache Kafka — стандарт потоковой обработки событий в реальном времени.
  • Базы данных: PostgreSQL (для оперативных систем), ClickHouse (для аналитики), Greenplum (для распределённых хранилищ), MongoDB (для документных данных).
  • Облачные платформы: Yandex Cloud (DataProc, Object Storage), VK Cloud, Sber Cloud.
  • Docker и Kubernetes — для развёртывания пайплайнов в продакшене.
  • Системы мониторинга качества данных: Great Expectations, dbt-tests, Apache Atlas для управления данными.

Зарплаты Data Engineer 2026

  • Начинающий (junior, 0-2 года опыта в data engineering): 150 000-220 000 ₽/мес в Москве.
  • Опытный (2-4 года): 270 000-400 000 ₽/мес.
  • Старший (4+ лет): 400 000-600 000 ₽/мес.
  • Ведущий и архитектор данных: 550 000-850 000 ₽/мес и выше. В Сбере и Яндексе на ключевых проектах — до 1 миллиона ₽.

Узкие подкатегории направления

Если уже знаете специализацию, переходите на более узкую подборку:

Связанные подборки

Для работы с большими данными — Курсы Big Data. Для базы Python — Курсы Python. Для углубления в SQL — Курсы SQL. Для развёртывания инфраструктуры — Курсы DevOps (знания пересекаются с data engineering).

Часто задаваемые вопросы

Чем data engineer отличается от data scientist и аналитика?
Data engineer строит инфраструктуру для работы с данными: ETL-пайплайны для регулярной загрузки данных из разных источников в хранилище, оркестрацию через Apache Airflow, потоковую обработку через Apache Kafka, моделирование хранилища данных. Data scientist использует эту инфраструктуру для построения моделей машинного обучения. Аналитик использует её для построения дашбордов и отчётов. Без data engineer работа двух других направлений невозможна. Зарплаты data engineer обычно на 15-25 процентов выше аналитика данных того же уровня и сопоставимы с data scientist.
Что должен знать junior data engineer в 2026?
Обязательно: SQL на продвинутом уровне (оконные функции, оптимизация запросов), Python с pandas (для трансформации данных), Apache Airflow для оркестрации пайплайнов (стандарт индустрии), dbt для трансформации данных в хранилище, основы Apache Spark и PySpark для распределённой обработки, базы данных PostgreSQL и ClickHouse, потоковая обработка через Apache Kafka, Docker для упаковки задач, Git. Желательно: основы Kubernetes, опыт работы с облачными платформами (Yandex Cloud DataProc), Apache Iceberg или Apache Hudi для табличных форматов.
Сколько стоят курсы Data Engineering?
Базовые курсы 3-4 месяца — от 60 000 до 120 000 ₽. Полные программы 6-10 месяцев со всем стеком — 130 000-250 000 ₽. Расширенные программы с продвинутыми темами и работой с большими данными — до 320 000 ₽. Это одна из самых дорогих специализаций в Data Science из-за технической сложности и широты стека.
Сколько зарабатывает Data Engineer в России?
Начинающий дата-инженер в Москве 2026 — 150 000-220 000 ₽/мес. Опытный — 270 000-400 000 ₽. Старший — 400 000-600 000 ₽. Ведущий и архитектор данных — 550 000-850 000 ₽. Одна из самых высокооплачиваемых специализаций в data-направлениях. Главные работодатели: Сбер, Тинькофф, Яндекс, ВКонтакте, Авито, Ozon, банки и телекоммуникационные компании. Знание ClickHouse, Greenplum, Apache Kafka даёт надбавку 15-25 процентов.
Можно ли стать data engineer без опыта программирования?
Нет, это специализация для опытных. Минимум 1-2 года опыта работы с Python и SQL до начала курса Data Engineering. Без программистской базы курс будет слишком сложным. Если опыта мало, начните с подборок <a href="/courses/programmirovanie/python/python-s-nulya">Курсы Python с нуля</a> и <a href="/courses/data-science/sql-analitika/sql-s-nulya">Курсы SQL с нуля</a>. Через 12-18 месяцев работы аналитиком или backend-разработчиком можно переходить на data engineer.
Какой путь к позиции Data Engineer?
Типичные карьерные траектории: аналитик данных → data engineer (через освоение Python, Airflow, Spark), backend-разработчик → data engineer (через освоение специфики работы с данными), системный администратор и DevOps → data engineer (через освоение SQL и Python). Сам data engineer часто переходит дальше в data architect, ML engineer, lead data engineer. По времени переход с аналитика или разработчика на data engineer занимает 6-12 месяцев обучения и практики.