и спорят насчёт DE-курса Карпова: https://t.iss.one/dataengineering_chat_ru/90782 📝

Дима пожурил сегодня: сказал что канал у меня малюсенький ("подписчиков копьё»), и «надо канал вести нормально а не просто форвардить» (ну типа это + постов слишком много мелких, а надо их меньше, но чтобы посты длинее были! (Ох уж этот вечный вопрос «вам экзеютеров побольше, но маленьких? Или поменьше, но больших?»))
Не буду же я спорить с «глыбой»!? 😅 Так что остаётся только 🫡 и исправляться!..

Так вот по DE-курсам Карпова (и не только):

Это, наверное, повсеместно известный «человек-школа» 😁 ну точнее основатель школы с одноимённым каналом в тг, чьи курсы вроде как «золотой стандарт DA/DS-ных, ML-ных и около того тем»… ну может не стандарт (не оч компетентен по этому вопросу)), но, наверное, самая крупная школа с фокусом на этой специализации (не сравниваю с Отусами, Скиллбоксами, Нетологиями и ЯП, не пч они плохие (вот недавно оч дельный курс по spark-advanced проходил, но это прям точно из-за клёвого препода – @Egorios), а пч это другое)

Ну точно бы подметил, что почти уверен, что, напр, аналогичный курс от NewProLab нельзя назвать менее хорошим, просто там немного других датаинжей учат (то есть проблема в терминологии – data engineer стал эдаким buzzword’овым «загрязнънным термином» – профессией, куда пытаются запихнуть всю дата-работу связанную с кодированием (ну то есть без DG и подобных), за исключением BI / DataViz, DA и собственно непреходяще хайповым ML’ем…

Отсюда, думаю, и возникает путанница и неоправданные иногда ожидания.

Думаю (мельком глянув программу), что Карповский курс можно назвать курсов по подготовке к одной из след профессий:
– Business Data Engineer
– Analytics Engineer
– я бы ещё добавил / частично вернул обновив термин Data Warehouse Engineer (не слышал такой в отличие от двух других выше) Бывают Были ещё, конечно, всякие DWH Developer’ы, ETL Developer’ы, но данные именования безвозвратно устарели, так что ни один здаромыслящий лид с вакансией / HH не будет так называть позицию, рискуя потерять в конверсии, хотя это может и лучше отражать суть…

а НьюПроЛабовксие:
– Data Platform Engineer
– Big Data Engineer (ну это такое, конечное – холиварненькое))
– Data Lake Engineer
(ну то есть они не то чтобы не business-oriented – там всё это есть, но просто с другой стороны…)

ну и заметил бы, что 1-й смотрится по программе больше как Cloud-PaaS-Driven, а 2-й – как Open Source Driven

Если бы специализация начала больше пролезать в индустрию, и усекать таким образом проф-терминологический/маркетинговый булшит, то и путанницы бы было меньше, кмк (что можно заметить на примере с DS, в котором уже часто выделяются MLE, MLOps, программисты-математиков (не знаю АЯ-аналога)) и тпю

В общим, уверен, что много есть хороших курсов – главное быстрее отбросить название курса и специальности, к которой он готовит, и, штудируя программу, отзывы и обзоры, понять – то ли это, что тебе нужно? А не смотреть на регалии преподов, основателей, кол-во рекламы и тд

Вот, напр, если сравнить Карпова и НьюПроЛаба, то, ясно, что у 1-х маркетинг на порядок выше, но при этом говорит ли это о качестве курса? Нет, конечно. Уверен, что оба качественные (учился только на одном из них, а 2-й «не читал, но одобряю» 😁) – просто немного про разное, хоть и, понятно, во многом пересекающееся.

@dimoobraznii, так лучше? 😅

#longread #простопотокмыслейпотеме #freestyle #freestylewriting #надокакойтонормальныйтегпридумать… 🤔 #бап #специализация #AE #Матешук