«SQL я знаю» - думает почти каждый новичок. SELECT, JOIN, GROUP BY - база освоена.
Но для дата-инженера это только начало. На реальной работе с большими данными важнее другое: партиционирование, шардирование, колоночное хранение, коллокация данных. Это то, чего обычно не показывают в курсах "SQL с нуля", а на DE-вакансиях спрашивают.
В курсе я собрал карту навыков, где видно эту разницу - что нужно знать именно как дата-инженеру, а не просто аналитику. По SQL, и по всему остальному стеку: ClickHouse, dbt, Airflow, DWH, ETL, Spark.
Вот кусок по SQL 👆 (скрин)
Карта доступна участникам курса - @data_human
Вопросы: @storm_de
Но для дата-инженера это только начало. На реальной работе с большими данными важнее другое: партиционирование, шардирование, колоночное хранение, коллокация данных. Это то, чего обычно не показывают в курсах "SQL с нуля", а на DE-вакансиях спрашивают.
В курсе я собрал карту навыков, где видно эту разницу - что нужно знать именно как дата-инженеру, а не просто аналитику. По SQL, и по всему остальному стеку: ClickHouse, dbt, Airflow, DWH, ETL, Spark.
Вот кусок по SQL 👆 (скрин)
Карта доступна участникам курса - @data_human
Вопросы: @storm_de