Как вкатиться в Data Engineering с нуля?

Как вкатиться в Data Engineering с нуля? 🗺 Самая частая ошибка новичков - пытаться сразу выучить весь стек Python, SQL, Spark, Kafka, Airflow, Docker, Kubernetes… Через несколько месяцев человек знает десятки названий, но не может самостоятельно собрать даже простой пайплайн 🥸 Поэтому идти лучше поэтапно ⬇️ 1️⃣ Сначала база На старте нужны: 📍 Python : функции, структуры данных, файлы, исключения и основы ООП 📍 SQL : SELECT, JOIN, группировки и агрегатные функции 📍 базы данных : таблицы, ключи, индексы и транзакции 2️⃣ Затем пайплайны Здесь уже появляются оконные функции, Docker, Airflow, хранилища данных, моделирование, Hadoop и Spark Но просто посмотреть видео про каждый инструмент недостаточно, а пощупать их, помучаться с настройкой (гпт в помощь). На этом этапе нужен нормальный пет-проект: источник → обработка → хранение → запуск по расписанию → готовая витрина Проект не обязан состоять из пятнадцати технологий. Лучше простой пайплайн, в котором ты понимаешь каждое решение, чем огромная схема, собранная по чужой инструкции. Ты должен уметь ответить: ⏺ что произойдёт при падении загрузки ⏺ появятся ли дубли после повторного запуска ⏺ как проверить качество данных ⏺ почему ты выбрал именно такую архитектуру 3️⃣ Дальше добавляем скиллы мидла 👊 Middle — это не человек, который добавил в резюме ещё десять инструментов. Это инженер, который может самостоятельно вести задачу , искать узкие места, оптимизировать запросы и понимать последствия своих решений 🤔 В разных компаниях могут понадобиться Kafka, ClickHouse, MongoDB, Redis, Trino, dbt, Iceberg или Kubernetes ⌛️ Но учить всё подряд нет смысла. Открой вакансии, которые тебе интересны, выпиши повторяющиеся требования и углубляйся именно в них 👆 Главный принцип простой: Python и SQL → пайплайны и хранилища → Big Data → оптимизация и архитектура И не жди момента, когда выучишь всё. Он не наступит 😅 Собирай проекты, решай задачи и учись объяснять, почему сделал именно так. Именно это потом проверяют на собеседованиях) Подробный roadmap от стажёра до middle, стек и полезные материалы собрал в статье: ➡ ️Как стать Data Engineer в 2026: честный roadmap от стажёра до мидла ❓ Что бы вы добавили еще в роудмап?