Инженерия данных: профессия за кулисами Data Science

🎁 Лучшие условия на обучение в karpov.courses — оставьте заявку на бесплатную консультацию:
На вебинаре «Инженерия данных: профессия за кулисами Data Science» вместе с Евгением Ермаковым и Диной Сафиной мы разобрали, кто такие инженеры данных, какие задачи они решают в реальных проектах и почему без DE не работает ни аналитика, ни ML-модели. Показали, как данные проходят путь от источников до витрин и продуктовой аналитики, какие технологии действительно нужны на старте и как устроен карьерный рост в Data Engineering — без лишних кругов по теории. В эфире обсудили: — чем занимается инженер данных в 2025-2026 и какие задачи решает в продуктовых командах; — какие инструменты и технологии нужно изучить новичку, чтобы уверенно войти в профессию; — как выглядит карьерный путь в DE и почему профессия остаётся востребованной; — какую роль играют LLM в инфраструктуре данных и останутся ли инженеры данных с развитием AI; — как строится работа data-команд и на чём держатся современные пайплайны и хранилища. Своим опытом поделились эксперты с глубоким бэкграундом в крупных IT-компаниях: 📌 Евгений Ермаков — PhD, руководитель платформы данных, ex-Yandex, ex-Mailꓸru, ex-Glowbyte 📌 Дина Сафина — CDO Яндекс Фантех, ex-OzonꓸFintech, ex-Mailꓸru Эта запись будет полезна тем, кто хочет понять, что стоит за профессией инженера данных, с чего начать путь в DE и как развивается эта роль в эпоху LLM. Спасибо, что смотрите! Если остались вопросы — пишите в комментариях.