Успешное трудоустройство на позицию инженера данных означает прохождение испытаний, с которыми ни одна другая программная дисциплина не сталкивается одновременно: безупречный SQL, Python для продакшена, интуиция в моделировании данных, владение распределенными вычислениями (Spark, хранилища данных, ETL) и системный дизайн, способный выдержать реальные объемы данных. Общая подготовка к кодированию едва затрагивает поверхность, а совет "просто решай задачи на LeetCode" рушится в тот момент, когда интервьюер просит вас смоделировать медленно меняющееся измерение или рассуждать о смещенном соединении.Поэтому мы проделали эту работу. Мы оценили ресурсы, которые инженеры данных действительно используют, основываясь на пяти важных критериях: релевантность для собеседования на позицию инженера данных, глубина практики, реалистичность вопросов, качество обратной связи и цена. Ниже приведен ранжированный список.