Обучение на Data Engineer в 2025 году: [ТОП-10] лучших онлайн-курсов по Data Engineering, Python, SQL и работе с Big Data

Data engineering — это направление в сфере IT, связанное с обработкой данных, созданием и поддержкой data lake, хранилищ данных и инфраструктуры для работы с big data. Профессия data engineer востребована как в аналитике, так и в проектах data science. Чтобы освоить эту специальность, необходимо знание SQL, навыки программирования на Python и опыт в решении практических задач. Курсы по data engineering помогут получить базовые навыки, изучить технологии big data и научиться использовать инструменты для анализа и обработки данных.

Мы составили [ТОП-10] онлайн курсов, которые проходят с бесплатным доступом к тестовому периоду и к материалам, включают практические проекты и помогают слушателям успешно пройти обучение до получения сертификата data engineer.

🔔 Подписывайтесь на наш Телеграм канал "Онлайн-курсы: акции и скидки"! Мы публикуем бесплатные курсы, вебинары, интенсивы, мастер-классы, промокоды со скидками 🎁 на курсы.

Рассмотрим обучение по data engineering подробнее.

*Обращаем Ваше внимание, что в статье указаны цены на момент публикации. Актуальные цены на курсы Вы можете узнать на официальных сайтах онлайн-школ.

Курс помогает освоить профессию инженера данных с нуля или углубить текущие знания в направлении data engineering. Студенты обучаются в удобном онлайн-формате, совмещая учебу с работой. В процессе обучения проходят практику на реальных кейсах и выполняют не менее 4–6 учебных проектов для пополнения портфолио. Доступ к Yandex Cloud предоставляется бесплатно, что позволяет отработать навыки работы с облачными хранилищами и потоковой обработкой. Занятия проходят дважды в неделю вечером, что удобно для занятых специалистов. Курс разбит на модули: от основ SQL и Python до работы с data lake и настройкой ETL. Поддержка экспертов и кураторов обеспечивается на каждом этапе. По окончании курса выдаётся диплом, подтверждающий квалификацию.

Во время прохождения курсов студенты осваивают основные инструменты data engineering: SQL, Python, Spark, Kafka, Airflow, Hadoop. Учебные программы включают проектирование хранилищ данных, настройку ETL/ELT-процессов, создание архитектуры обработки информации и автоматизацию процессов. Выпускники понимают принципы работы с big data, умеют формировать витрины данных, применять навыки data literacy и строить отчёты, полезные для бизнеса. По завершению обучения слушатель выходит с готовым портфолио из 4–6 проектов.

В отзывах студенты чаще всего отмечают практическую направленность курса и поддержку преподавателей. Подчёркивают удобство вечернего формата, возможность совмещения с работой и актуальность программы для реального рынка. Многие положительно оценивают проектную часть и обратную связь от менторов. В числе плюсов также выделяют качественный учебный материал, бонусные модули и помощь в подготовке к трудоустройству.

Программа подходит тем, кто хочет освоить профессию инженера данных с нуля и уверенно стартовать в сфере обработки big data. Уже во время обучения слушатели проходят 230+ заданий, прорабатывают практические кейсы и получают опыт, максимально приближённый к задачам в реальных компаниях. Использование SQL, Python, Spark и Airflow даёт понимание современных инструментов обработки информации. Курс поможет развить навыки программирования, проектирования хранилищ данных и построения pipeline’ов. Образовательный процесс построен на собственных разработках школы: все лекции доступны онлайн и сопровождаются обратной связью. По окончании курса участники могут претендовать на позиции junior data engineer, создав портфолио проектов и пройдя тестовые задания. Весь учебный материал остаётся доступным навсегда.

Слушатели курса осваивают основы SQL, пишут код на Python, создают и настраивают хранилища данных, работают с DWH и Data Lake, строят ETL-процессы, используют инструменты big data, такие как Spark и Airflow. В рамках проекта участники выполняют обработку данных от источника до аналитического слоя, используя реальные задачи бизнеса. Все навыки закрепляются в практических заданиях и финальном проекте, что позволяет выпускникам уверенно войти в профессию data engineer.

Студенты часто отмечают высокий уровень подготовки преподавателей и практическую направленность курса. Положительно выделяют удобную образовательную платформу, подробную обратную связь и поддержку кураторов. Многие упоминают, что курс помог им быстро перейти в профессию и успешно пройти собеседования. В отзывах также подчёркивают наличие полезных заданий, большое количество кейсов и актуальность преподаваемых технологий в сфере data engineering.

Программа подойдёт тем, кто хочет освоить data engineering с нуля и получить практический опыт. За 11 месяцев студенты изучают навыки программирования на Python и SQL, учатся работать с big data, проектировать data lake и хранилища. Всё обучение проходит онлайн и сопровождается практическими проектами. Курс предлагает интенсивное погружение в задачи, приближённые к реальным кейсам из сферы обработки данных. Упор сделан на практические навыки и применение современных инструментов, включая Spark, Airflow, PostgreSQL, Hadoop. Обучение строится по спринтовой модели, а поддержка экспертов помогает успешно пройти сложные темы. После завершения курса слушатели получают диплом установленного образца и поддержку при трудоустройстве.

Слушатели осваивают основные и продвинутые инструменты работы с данными: язык программирования Python, SQL, хранилища данных, проектирование архитектуры, инструменты data lake и процессы обработки big data. Они учатся создавать пайплайны, автоматизировать обработку и строить надёжную инфраструктуру для аналитики. После прохождения курсов студенты уверенно работают с потоковыми данными, облачными сервисами и решают реальные задачи в сфере data science и data engineering.

Студенты чаще всего отмечают насыщенность программы и её практическую направленность. Многим нравится, что обучение проходит онлайн с гибким графиком и живыми воркшопами. Положительно отзываются о поддержке наставников и возможности собрать портфолио из проектов. Особенно ценится помощь карьерного центра и реальный опыт работы с данными. Отзывы подчёркивают, что курс помогает освоить новую профессию и успешно трудоустроиться в сфере IT.

Программа разработана для тех, кто хочет освоить востребованную профессию в сфере data engineering. Студенты погружаются в реальные рабочие сценарии, изучая проектирование хранилищ, создание пайплайнов и работу с big data. Уже с первого модуля проходит практика на реальных инструментах. Курс помогает систематизировать базовые знания и получить уверенность в применении SQL, Python и современных платформ для обработки данных. Каждый модуль завершается практическим проектом, который добавляется в портфолио. Обучение построено на гибкой системе спринтов, позволяющей совмещать обучение с работой. Участники учатся работать с Airflow, Spark, Kafka и облачными решениями, развивая навыки программирования и архитектуры. Финальный проект помогает показать все полученные знания в действии. Курс открыт для специалистов с опытом и новичков с базовой подготовкой.

В рамках курса студенты учатся проектировать архитектуру data-систем, разрабатывать пайплайны обработки информации, создавать аналитические витрины, работать с SQL, Python и инструментами big data. Программа охватывает как основы программирования, так и сложные процессы построения хранилищ и стриминговой обработки. Участники курса получают практические навыки, применяя их в 8 проектах из разных сфер, включая e-commerce и облачные решения.

Студенты часто отмечают высокий уровень практической подготовки и качество обратной связи. Позитивные отзывы касаются понятной подачи материала, современной базы инструментов и полезности учебных проектов. Многие считают курс отличным стартом в профессии инженера данных, подчеркивают, что смогли сменить работу или перейти на более высокий уровень после прохождения обучения. Отмечают поддержку наставников и возможность учиться в комфортном темпе.

Программа предназначена для тех, кто хочет освоить профессию инженера данных и научиться применять технологии big data в практике. Курс проходит с практикой в Yandex Cloud, где студенты осваивают инструменты data engineering и работу с хранилищем данных. Уделяется внимание обработке данных как в потоковом, так и в пакетном режимах. В обучении слушатель участвует в вебинарах, выполняет домашние задания и реализует проект, приближенный к реальным кейсам. По завершению курса вы сможете проектировать data pipeline, работать с Apache Spark и использовать облачные технологии. Учащиеся получают бесплатный доступ к ресурсам и изучают python, SQL, Airflow, Hadoop, Kafka и другие ключевые технологии. Весь процесс обучения проходит онлайн, в живом диалоге с преподавателями и поддержкой комьюнити. Предусмотрено вступительное тестирование, результаты которого приходят на почту.

Слушатели курса учатся проектировать data-инфраструктуру, строить ETL/ELT-процессы, использовать инструменты обработки больших данных и управлять потоками задач. Они получают практических навыков в работе с Apache Spark, Airflow, хранилищами данных и BI-инструментами. Также обучающиеся осваивают навыки программирования на Python и работу с SQL-запросами. После завершения обучения они готовы применять полученные знания на реальных проектах.

Студенты OTUS часто отмечают высокий уровень преподавания и практическую направленность курса. Им нравится, что обучение проходит онлайн, а доступ к материалам остается после завершения. Большинство выпускников говорят, что курс помог не только освоить основы data engineering, но и применить знания на практике. Также положительно оцениваются структурированная программа, реальная нагрузка и вовлеченность преподавателей. Особенно выделяют участие в проекте, как способ подготовки к трудоустройству.

Программа обучает профессии data engineer с нуля, делая упор на практику — 80% контента составляют реальные задачи и проекты. Учащиеся получают доступ к коммерческим проектам, где работают в команде и сталкиваются с задачами, приближенными к условиям IT-компаний. Благодаря сопровождению опытных наставников и подробному разбору кода, участники осваивают навыки построения пайплайнов, работы с потоками данных и развертывания инфраструктуры. Обучение проходит онлайн, без жёстких дедлайнов, а материалы сохраняются навсегда. Особое внимание уделено подготовке к собеседованиям и трудоустройству. Программа подходит тем, кто хочет перейти в сферу data engineering или улучшить текущие навыки.

Студенты проходят подготовку по ключевым направлениям data engineering: изучают Python, SQL, работу с DWH и data lake, создают ETL/ELT-процессы, используют инструменты как Airflow, Spark Streaming и dbt. Они учатся проектировать архитектуру хранилищ, анализировать и обрабатывать данные, работать с облачной инфраструктурой, мониторингом и DevOps-инструментами. Все знания закрепляются в реальных проектах, что позволяет приобрести опыт, ценимый работодателями.

Слушатели часто хвалят глубокую практическую направленность и участие в реальных проектах. Отмечают, что курс помогает быстро освоить Python, SQL и другие технологии обработки данных. Позитивно отзываются о поддержке наставников и чёткой структуре материалов. Выпускники подчеркивают, что обучение помогает уверенно проходить собеседования и находить работу в крупнейших IT-компаниях. Многие отмечают, что после курса смогли перейти в сферу аналитики и разработки даже без технического образования.

Программа разработана на основе актуальных требований к профессии data scientist в 2025 году. Студенты учатся с нуля, поэтому базовые знания по python и sql не обязательны. Обучение строится на практических заданиях, бизнес-кейсах и проектной работе с применением big data и технологий machine learning. Упор сделан на data engineering, анализ данных и создание решений, применимых в реальной работе. Благодаря поддержке куратора и карьерного трека слушатели получают навыки, необходимые для успешного прохождения собеседований. После окончания обучения выпускники способны уверенно решать задачи в сфере data science. Формат курса гибкий, подходит под любой график, доступ сохраняется навсегда. Eduson сотрудничает с крупными компаниями, где выпускники получают первые офферы.

Слушатели курса получают базовые и продвинутые навыки программирования на python и работы с sql, изучают обработку данных, создают модели машинного обучения и решают практические задачи из сфер ритейла, IT, маркетинга и банков. Обучение включает проекты по прогнозированию, кластеризации, аналитике бизнес-процессов и построению моделей. Они учатся использовать современные инструменты и технологии big data и data lake, получая практический опыт, достаточный для старта карьеры в data science проекте.

Чаще всего студенты Eduson отмечают практическую направленность курса и понятную подачу материала. Многим нравится, что можно учиться в своем темпе, а кураторы всегда на связи. Студенты ценят возможность решать задачи, приближённые к рабочим, и получать реальные офферы уже в процессе прохождения курсов. Отзывы подчеркивают, что курс дает хорошие знания по python, машинному обучению и sql, а также помогает построить портфолио и найти работу в сфере data science после окончания обучения.

Программа охватывает полный путь от первых шагов в сфере анализа данных до уровня Junior Data Scientist. Обучение проходит онлайн, без привязки ко времени — все материалы остаются у слушателей навсегда. Уделяется внимание навыкам программирования на Python, SQL и работе с big data-технологиями. Практика строится на решении реальных задач из бизнеса, включая проекты на платформе Kaggle и групповые задания. Студенты смогут применить знания в data engineering и научатся использовать инструменты для построения data lake. По окончании участники получают сертификат, а лучшие выпускники выходят на рынок с готовым портфолио из 3+ проектов. Курс обновлён в 2025 году и соответствует актуальным требованиям индустрии.

Слушатели изучают анализ и обработку данных, машинное обучение, извлечение информации из файлов и баз данных, написание запросов на SQL, визуализацию результатов и создание моделей. Осваивают навыки программирования на Python, знакомятся с Airflow, Power BI, Jupyter Notebook и Git. Программа помогает научиться работать с данными в реальных условиях и получать востребованные знания в направлении data science и инженерии данных.

Студенты чаще всего хвалят удобный формат онлайн-обучения и доступ к материалам навсегда. Отмечают качество обратной связи от кураторов, актуальность тем и практическую направленность заданий. Многим помогли проекты с реальными задачами — они ускорили выход на работу. Положительно оценивают работу платформы и возможность совмещать обучение с основной занятостью. Отзывы часто включают благодарность за системный подход к обучению и поддержку в трудоустройстве.

Программа охватывает весь путь освоения профессии data engineer — от базовых знаний до внедрения в реальных проектах. Обучение проходит онлайн, в удобном темпе. После каждого модуля участники выполняют практические задачи на виртуальных стендах и получают ревью от специалистов. Курс нацелен на формирование прикладных навыков с использованием актуальных инструментов — от Apache Airflow до Kafka и ClickHouse. Можно учиться на своих данных или использовать публичные источники. В финале — полноценный проект, который становится частью портфолио. Упор сделан на практику и решение бизнес-задач. Программа регулярно обновляется под потребности рынка. Предусмотрены корпоративные скидки и налоговый вычет.

Студенты получают практические навыки построения дата-пайплайнов, создания хранилищ и работы с потоками данных. Они учатся использовать инструменты big data: Spark, Airflow, Hadoop, Kafka, Metabase, ClickHouse и другие. Курс помогает глубоко понять принципы data engineering, освоить программирование на Python и SQL, автоматизацию ETL и визуализацию данных. В результате выпускники уверенно проектируют data lake, интегрируют данные из разных источников и решают реальные задачи бизнеса.

Студенты отмечают высокую практическую направленность курса и детальную проработку заданий. Понравилось, что можно работать с реальными данными и учиться на ошибках под руководством опытных преподавателей. Отзывы подчеркивают доступность материала, грамотную подачу тем и полезность чатов со спикерами. Многие благодарят за поддержку и уверяют, что курс помог сделать первый шаг в новую сферу data engineering и начать карьеру в IT.

Программа ориентирована на начинающих специалистов, желающих освоить профессию инженера данных с полного нуля. Обучение включает изучение технологий Big Data, баз данных, обработки информации и использования систем хранения. Уделяется большое внимание практическим навыкам программирования Python, SQL, Scala, а также работе с инструментами Spark и Hadoop. Слушатели получают знания, необходимые для успешного прохождения собеседований на позицию junior. В процессе прохождения курсов прорабатываются как технические, так и коммуникативные компетенции. Студенты работают с системами контроля версий, учатся писать DAG для оркестрации процессов и подключаются к реальным базам. Поддержка через Telegram-группу делает процесс обучения доступным и понятным. Обучение проходит полностью онлайн с гибким расписанием. Выпускники получают сертификаты и готовое портфолио для трудоустройства.

Слушатели изучают основы программирования на Python, SQL и Scala, учатся проектировать и использовать хранилища данных, работать с системами управления версиями и разбираться в инструментах big data. В рамках курса студенты осваивают Spark, Hadoop, Airflow, получают базовые знания по построению data lake и работе с NoSQL системами. Также курс включает задания, направленные на развитие навыков работы в команде и взаимодействие в рамках реальных проектов. После окончания обучения выпускники уверенно ориентируются в технологиях data engineering и готовы к работе на позициях начинающих специалистов.

Слушатели положительно оценивают проработанную программу и полезные практические задания. Часто отмечается, что курс помогает восполнить пробелы в знаниях по data engineering и освоить новые технологии. Студенты выделяют отзывчивость преподавателей и активное развитие курса. Особенно хвалят подробное изучение инструментов Spark, ClickHouse, Hadoop и возможность общаться в Telegram-группах. Также подчеркивают, что курс помогает подготовиться к реальным задачам на позиции junior и уверенно чувствовать себя на собеседованиях.

Data Engineer (инженер данных) — это специалист, который проектирует, создает и поддерживает инфраструктуру для обработки и хранения больших объемов данных. Его задача — обеспечить доступность, надежность и масштабируемость данных для аналитиков, дата-сайентистов и других заинтересованных лиц.

Без инженеров данных невозможно эффективно работать с Big Data — они создают «фундамент» для аналитических систем, машинного обучения и бизнес-аналитики.

Data Engineers отвечают за полную архитектуру потоков данных. Их работа включает проектирование и разработку ETL/ELT процессов, интеграцию источников данных, обеспечение качества и безопасности данных.

Также инженеры активно взаимодействуют с аналитиками и разработчиками, чтобы обеспечить корректную подачу данных.

Профессия требует технической подготовки и глубокого понимания архитектуры данных. Ключевые навыки и знания включают:

Важно также уметь строить архитектуру данных, разбираться в модели данных и управлении качеством информации.

Спрос на инженеров данных в России стабильно растет. С 2023 по 2025 годы количество вакансий увеличилось более чем на 40%, особенно в сферах финансов, e-commerce и телекоммуникаций.

Компании готовы инвестировать в специалистов, которые способны обрабатывать и структурировать большие объемы данных, обеспечивая бизнесу качественную аналитику.

Путь в профессию начинается с базового технического образования, но даже самоучки могут успешно войти в индустрию, пройдя специализированные data engineering курсы.

Рекомендуемые шаги:

Обучение на курсах — это быстрый и структурированный способ освоить востребованные навыки.

Курсы экономят время и позволяют сконцентрироваться на самых нужных навыках, минуя лишнюю теорию.

Эта профессия подойдет тем, кто:

Data Engineering может быть отличным выбором как для начинающих в IT, так и для опытных разработчиков, желающих сменить специализацию.

Data engineering курсы — это ключ к современной, высокооплачиваемой профессии с широкими перспективами. Инженеры данных становятся ядром любой дата-ориентированной компании, а качественное обучение ускоряет путь к успеху.

Если вы хотите работать с передовыми технологиями и строить цифровое будущее — профессия инженера данных и профильные курсы станут отличным стартом.

Data engineering курсы — это обучающие программы, направленные на освоение профессии инженера данных. Они помогают изучить основы программирования Python, работу с базами данных, хранилищами данных и технологиями big data. Такие курсы особенно актуальны для тех, кто хочет развиваться в сфере обработки данных и строить карьеру в data science.

Курсы по data engineering развивают навыки программирования, умение использовать Python, знание SQL, опыт работы с data lake, data warehouse, а также практические навыки по анализу и обработке информации в больших объемах.

На курсах обучают работе с Python, SQL, Apache Spark, Hadoop, Airflow, облачными хранилищами данных, инфраструктурой big data и различными ETL-инструментами. Это позволяет освоить профессию инженера данных с нуля.

Обучение проходит онлайн в виде видеолекций, вебинаров, практических заданий и реальных проектов. Студенты получают учебные материалы, поддержку преподавателей и могут задавать вопросы в чатах или на форумах.

Длительность обучения зависит от формата — интенсив может занимать 2-3 месяца, а комплексные онлайн курсы — до 12 месяцев. В среднем, чтобы успешно освоить профессию data engineer, требуется около 6 месяцев плотного обучения.

Доступны самостоятельные курсы с видеоуроками, курсы с наставником, марафоны, интенсивы и обучающие программы с проектами. Многие проходят обучение онлайн с возможностью гибкого расписания.

Желательны базовые знания Python и основы SQL. Однако есть курсы с нуля, где студенты изучают основы программирования и обработки данных с самого начала.

Ключевую. Практические проекты и реальные кейсы помогают закрепить знания, получить практический опыт и сформировать портфолио, что важно для успешного трудоустройства после завершения курса.

Data lake — это хранилище больших объемов неструктурированных и структурированных данных. Знание data lake архитектур необходимо для работы с big data и является обязательным элементом подготовки инженеров данных.

Да, доступны бесплатные курсы с бесплатным доступом к учебным материалам. Однако для получения сертификатов или участия в практических заданиях может потребоваться оплата.

После успешного прохождения курсов студенты получают сертификаты, осваивают практические навыки, научаются использовать инструменты big data и могут претендовать на позиции начинающего data engineer.

Учебные программы обычно включают программирование на Python, анализ данных с SQL, работу с data lake и data warehouse, построение ETL-пайплайнов, работу с big data-инструментами и машинным обучением.

Курсы подойдут новичкам в сфере IT, аналитикам, желающим перейти в data engineering, и специалистам data science, стремящимся расширить свои навыки в направлении обработки и хранения данных.

При выборе курса обращайте внимание на программу обучения, наличие практических заданий, отзывы студентов, поддержку преподавателей, сертификат по окончании курса и стоимость обучения.

После завершения обучения можно начать карьеру как junior data engineer, ETL-инженер, data pipeline developer или продолжить обучение в data science. Это первый шаг к успешной карьере в сфере аналитики.

Да, многие онлайн курсы предлагают обучение с нуля, охватывают базовые навыки и помогают освоить профессию даже тем, кто не имеет опыта в сфере IT или анализе данных.

Практические кейсы позволяют научиться применять полученные знания на реальных задачах, что значительно ускоряет освоение материала и повышает шансы на трудоустройство.

Да, выпускники получают сертификаты после успешного завершения обучения. Это подтверждает освоение ключевых тем и может быть добавлено в резюме или профиль LinkedIn.

Стоимость курса зависит от платформы, формата и длительности. Есть бесплатные варианты и платные программы с ценником от 10 000 до 200 000 рублей. Часто доступна рассрочка или скидки.

Из-за стремительного роста big data и цифровизации компаний, профессия инженера данных становится ключевой в сфере обработки информации. Компании нуждаются в специалистах, которые умеют работать с большими объемами данных и создавать инфраструктуру хранения.

--------------------------------------------------------

Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.