Об этом проекте

# Руководство по инженерии данных Этот репозиторий служит всеобъемлющим, курируемым центром ресурсов для всех, кто хочет стать инженером данных. Он объединяет широкий спектр учебных материалов и профессиональных ресурсов, что делает его ценным отправным пунктом как для новичков, так и для опытных специалистов. ## Ключевые особенности - **Учебные планы**: Предоставляет четкую дорожную карту на 2024 год для входа в инженерию данных, а также структурированные интенсивные курсы для абсолютных новичков и учащихся среднего уровня. - **Курируемый список книг**: Содержит более 25 рекомендованных книг, выделяя лучшие из них, такие как «Основы инженерии данных», «Проектирование информационных систем, интенсивно использующих данные» и «Проектирование систем машинного обучения». - **Каталог сообществ**: Перечисляет более 10 активных сообществ, включая Discord DataExpert.io, Slack Data Talks Club и Data Engineer Things, предлагая возможности для общения и поддержки. - **Индекс инструментов и компаний**: Организует огромное количество компаний и инструментов по категориям, таким как оркестрация (Airflow, Dagster, Prefect), озера данных/облако (Databricks, Snowflake, Apache Iceberg), качество данных (dbt, Great Expectations) и интеграция данных (Airbyte, Fivetran). - **Образовательный контент**: Включает ссылки на блоги крупных технологических компаний (Netflix, Uber, Databricks), важные технические документы и список подкастов. - **Каталог авторов**: Полный список влиятельных лиц и преподавателей в области инженерии данных на YouTube, LinkedIn, X/Twitter, Instagram и TikTok с указанием количества подписчиков. - **Практические ресурсы**: Предлагает разделы для практических проектов, советы по подготовке к собеседованиям и информационные бюллетени для непрерывного обучения. ## Как использовать 1. **Начните здесь**: Если вы новичок в этой области, следуйте предоставленной дорожной карте на 2024 год. 2. **Изучите разделы**: Просмотрите файлы Markdown в репозитории (например, `books.md`, `communities.md`, `projects.md`) для получения подробных списков. 3. **Присоединяйтесь к сообществам**: Общайтесь с коллегами в рекомендованных сообществах Discord и Slack. 4. **Углубитесь**: Используйте категоризированные списки компаний и инструментов для исследования конкретных технологий. Это руководство — отличный, постоянно обновляемый справочник для всех, кто серьезно относится к карьере в области инженерии данных.