Получение
Прочитать данные из согласованного источника.
Разработка пайплайнов обработки данных
Узнайте, как связать получение, преобразование и сохранение данных в управляемый процесс.
В чём состоит навык
Пайплайн обработки данных — последовательность или сеть операций, которые перемещают и преобразуют данные между источником и назначением.
В каких профессиях пригодится навык
Эти профессии связаны с навыком в каталоге KURSEZ. Конкретные задачи зависят от специализации и места работы.
Связанные профессии
Где пригодится
Преобразование
Применить правила очистки и проверки.
Загрузка
Сохранить результат и проверить выполнение этапов.
Подготовка, навыки и инструменты
Опишите источники и получателей, формат записей, правила преобразования и периодичность запуска.
Связанные навыки
Связанные инструменты
Курсы для развития навыка «Разработка пайплайнов обработки данных»
Яндекс ПрактикумИнженер данных
Курс по инженерии данных для специалистов с навыками SQL и Python: проектирование хранилищ, пайплайнов, Data Lake и потоковой обработки.
95 600 ₽
Стоимость курса
от 3 903 ₽ / мес. на 36 мес.
KARPOV.COURSESИнженер данных
Курс для специалистов с базовыми знаниями SQL и Python: проектирование хранилищ, автоматизация ETL, распределённая обработка данных и работа с облачной инфраструктурой.
103 950 ₽
Стоимость курса
KARPOV.COURSESПродвинутое машинное обучение
Продвинутый курс для ML-инженеров: ранжирование, динамическое ценообразование, uplift, рекомендательные системы и MLOps. Здесь представлен вариант из пяти блоков.
187 950 ₽
Стоимость курса
Что важно знать о навыке «Разработка пайплайнов обработки данных»
Пайплайн соединяет этапы работы с данными: получение, проверку, преобразование и передачу результата. Например, сведения о заказах можно регулярно забирать из источника, приводить к общей схеме и загружать в хранилище. Не каждый процесс обязан использовать одну и ту же последовательность ETL.
При проектировании определяют расписание, зависимости этапов и правила обработки ошибок. Повторный запуск не должен незаметно создавать лишние записи, а сбой — оставаться невидимым. Полезно фиксировать происхождение данных и проверять качество на границах этапов.
Для практики создайте учебный процесс из двух файлов: прочитайте исходные записи, проверьте обязательные поля и сохраните корректные строки отдельно. Запустите его повторно и проверьте, что результат соответствует выбранным правилам.