С 9 LPA до 30 LPA: моя практическая дорожная карта по инжинирингу данных, часть 1 | Смена карьеры...

✨ Развивайте свою карьеру в области анализа данных с помощью этих ресурсов Привет, ребята! Если вы серьёзно настроены улучшить свои навыки в области анализа данных, SQL, Python и инструментов для работы с большими данными, я собрал для вас несколько лучших ресурсов. Не пропустите — перейдите по ссылкам ниже 👇 📌 Оставайтесь на связи и получайте дополнительный контент LinkedIn:   / pranjalpatidar   Сообщество в Telegram:
Наставничество:
От 9 до 30 LPA: как я перешёл от поддержки к разработке данных всего за 1 год 📦Рекомендуемые курсы и ресурсы Полный курс SQL (30 часов): от нуля до героя: Udemy
Хранилище данных — полное руководство: Udemy
Spark — программирование Apache Spark на Python для Начинающие: Udemy
Apache Airflow: практическое руководство: Udemy
Сертификат DeepLearning.AI Data Engineering Professional: Coursera
Плейлист Python 100DaysOfCoding Challenge: Youtube:    • Introduction to Programming & Python | Pyt...   Udemy:
Используемые устройства: Boya BY-M1 Pro Микрофон:
Штатив:
Мобильный телефон:
Ноутбук:
Настольная лампа:
Застряли на должности специалиста поддержки или используете устаревший технологический стек? Или, может быть, вы новичок и мечтаете о высокооплачиваемой работе в сфере обработки данных, но не знаете, с чего начать? В этом видео я подробно рассказываю, как я перешёл с должности специалиста по поддержке мэйнфреймов на должность специалиста по обработке данных в крупном банке и утроил свою зарплату — и всё это за год. ✅ Я составил собственную практическую дорожную карту, перепробовав десятки онлайн-руководств и потерпев неудачу, — и она действительно сработала. Сегодня я делюсь ею с вами. 🔍 Что вы узнаете в этом видео: 📌 Как начать свой путь в сфере DE с нуля — даже без опыта 📌 Реалистичные сроки и ежедневный план (всего 2 часа в день!) 📌 Точная структура собеседований по вопросам разработки данных (от уровня 1 до уровня HR) 📌 Необходимые инструменты и навыки: SQL, Python, Spark, Airflow, Data Warehousing, AWS 📌 Как создать готовый к написанию резюме проект для реального проекта 📌 Бонус: Советы по резюме, опыту, получению звонков от Naukri и успешному прохождению собеседований 🔥 Это видео для: Людей, которые застряли на должностях в сфере поддержки или нетехнических областях Новичков, застрявших в теории и перегруженных планами Всех, кто хочет получить структурированный и практический путь к должности инженера данных уровня 15+ LPA 📅 Задание для вас: Поставьте паузу и напишите в комментариях точную дату, к которой вы получите работу инженера данных. А когда всё получится, возвращайтесь — и давайте отпразднуем вместе! 🎉 Реальные примеры из практики от Uber, Netflix и других компаний. 📌 Не забудьте: 👍 поставить лайк 📝 оставить комментарий 🔔 подписаться на будущие видео (подробные обзоры собеседований на уровне 2, советы по составлению резюме, пробные собеседования и многое другое) Давайте вместе погрузимся в мир Data Engineering. 💼💥 #DataEngineering #CareerSwitch #SQL #Python #Spark #AWS #Airflow #BigData