Repolode
Предложить
DataExpert-io

DataExpert-io/data-engineer-handbook

Подборка ссылок на книги, сообщества, курсы, инструменты, блоги и учебные материалы по инженерии данных.

Открыть на GitHub
Звёзды
44,565
Форки
9,361
Открытые issues
48
Последний коммит
3 месяца назад

Что это?

Data Engineering Handbook — большая подборка ресурсов для тех, кто изучает инженерию данных или работает в этой области. Ссылки сгруппированы по разделам: дорожные карты для начинающих, материалы буткемпов, рекомендуемые книги, сообщества, рассылки, подкасты, глоссарии, сертификации и курсы.

В разделе с инструментами собраны решения из разных категорий: платформы оркестрации, такие как Airflow, Dagster и Prefect; форматы таблиц для lakehouse, например Apache Iceberg и Delta Lake; хранилища данных и OLAP-движки, включая ClickHouse и DuckDB; а также инструменты интеграции данных и контроля качества. Кроме того, здесь есть инженерные блоги крупных компаний, whitepaper по инженерии данных и каталог авторов на YouTube, LinkedIn и других платформах.

Репозиторий пригодится начинающим, которым нужна структурированная отправная точка, и практикующим специалистам, желающим быстро найти конкретный ресурс или категорию инструментов. Он развивается вместе с материалами буткемпа DataExpert.io; многие ссылки ведут на него и другие платные или бесплатные курсы.

Ключевые возможности

  • 01Разделы с книгами, сообществами, рассылками, подкастами и глоссариями
  • 02Ссылки по категориям: оркестрация, lakehouse, хранилища данных, OLAP и контроль качества данных
  • 03Подборки инженерных блогов компаний, таких как Netflix, Uber и Airbnb
  • 04Списки whitepaper по инженерии данных и сертификационных экзаменов
  • 05Каталог авторов об инженерии данных на YouTube, LinkedIn, X, Instagram и TikTok

Сценарии использования

  • Поиск структурированного учебного маршрута для начинающих в инженерии данных
  • Знакомство с инструментами для конкретных этапов работы, например оркестрации или контроля качества данных
  • Поиск основополагающих статей и справочных книг для более глубокого изучения
  • Выбор сообществ, рассылок или подкастов, за которыми стоит следить ради новостей отрасли

Что важно знать

  • Репозиторий представляет собой подборку ссылок и ресурсов, а не устанавливаемое программное обеспечение.
  • Для репозитория не указана лицензия.

В подборках

Базы данных и инструменты SQL

Темы

#data-engineering#learning-resources#awesome-list#big-data#apache-spark#sql#data-pipelines#apachespark#awesome#bigdata

Частые вопросы

Что такое data-engineer-handbook?
Подборка ссылок на книги, сообщества, курсы, инструменты, блоги и учебные материалы по инженерии данных. Data Engineering Handbook — большая подборка ресурсов для тех, кто изучает инженерию данных или работает в этой области. Ссылки сгруппированы по разделам: дорожные карты для начинающих, материалы буткемпов, рекомендуемые книги, сообщества, рассылки, подкасты, глоссарии, сертификации и курсы.
data-engineer-handbook можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
У data-engineer-handbook не указана лицензия. Код открыт, но без лицензии нет явного разрешения на его использование — уточните у автора, прежде чем на него полагаться.
data-engineer-handbook всё ещё поддерживается?
Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в data-engineer-handbook — 3 авг. 2026 г..
Для чего можно использовать data-engineer-handbook?
Поиск структурированного учебного маршрута для начинающих в инженерии данных Знакомство с инструментами для конкретных этапов работы, например оркестрации или контроля качества данных Поиск основополагающих статей и справочных книг для более глубокого изучения Выбор сообществ, рассылок или подкастов, за которыми стоит следить ради новостей отрасли
Где скачать data-engineer-handbook?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/DataExpert-io/data-engineer-handbook

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

aishwaryanr / awesome-generative-ai-guide

Подборка курсов по генеративному ИИ, обзоров научных статей, материалов для подготовки к собеседованиям и ноутбуков с кодом, сгруппированных по направлениям и уровням подготовки.

Обучающие материалы#generative-ai#llm#awesome-list
29,9 тыс.6 тыс.HTMLMITОбновлён 7 дней назад