Newprolab: практический опыт в DE

💵Сегодня cпециальная цена Только сегодня 17 августа мы открываем специальные условия при оплате в долларах иностранной банковской картой Data Engineer: $1,200 (вместо $1,500 / 134 400 руб) Практическая программа по дата-инжинирингу: реальные задачи, современные инструменты, лабораторные работы и поддержка преподавателей. DE Path: $2,100 (вместо $2,500 / 199 500 руб) Полный путь развития DE: несколько программ, системная практика и последовательное развитие навыков. Условия действуют только 17 августа Если давно планировали присоединиться – это хороший момент! Чтобы получить ссылку на оплату, напишите Алексею в Телеграме ps: предложение не суммируется с другими промокодами и скидками

🚀 Дайджест дата-инжиниринга – что изменилось за июль? В июле революционных релизов не было, зато стало окончательно понятно, в каком направлении движется DE Если коротко: меньше хайпа вокруг новых инструментов. Больше внимания к открытым стандартам, архитектуре и AI 1️⃣ Apache Iceberg окончательно закрепился как стандарт Lakehouse Еще пару лет назад рынок спорил между Delta Lake, Iceberg и Hudi. Сегодня все больше компаний делают ставку именно на Apache Iceberg Практически каждый крупный игрок развивает поддержку Iceberg: - Spark - Flink - Trino - Snowflake - Databricks - DuckDB Похоже, индустрия приходит к простой модели: храни данные один раз – читай любым движком Именно открытые форматы становятся главным способом борьбы с vendor lock-in 2️⃣ Streaming перестал быть экзотикой Если раньше потоковая обработка ассоциировалась только с высоконагруженными системами, то теперь ее все чаще используют даже в обычных аналитических проектах Самый популярный стек выглядит примерно так: - Kafka - Spark Structured Streaming или Flink - Apache Iceberg Но интереснее другое. Инженеры все реже спрашивают: Spark или Flink? И все чаще начинают с вопросов: - Какие требования по SLA? - Какой объём данных? - Какая допустимая задержка? - Какой бюджет? То есть сначала архитектура – потом инструменты. 3️⃣ AI становится обычным рабочим инструментом За июль появилось огромное количество материалов не про генерацию SQL, а про использование AI внутри Data Platform Сегодня AI помогает: - разбираться в чужом коде - писать ETL - документировать пайплайны - искать причины ошибок - генерировать тесты - анализировать лог. Похоже, что следующий этап – AI-агенты, которые смогут самостоятельно сопровождать часть Data Platform 4️⃣ DuckDB продолжает набирать популярность DuckDB все сложнее назвать "локальной аналитической базой" Все больше команд используют его для: - разработки ETL - тестирования - анализа больших файлов - локальной аналитики - работы с Lakehouse Если вы ещё не пробовали DuckDB – очень рекомендуем уделить ему несколько часов 5️⃣ Cost Optimization становится обязательным навыком Пожалуй, один из самых заметных трендов июля. Раньше интервью часто выглядело так: Как написать этот Spark Job? Сегодня все чаще спрашивают: Как сделать эту систему дешевле? Появляется понимание, что хороший инженер – это не тот, кто запускает самый большой кластер. Это тот, кто решает задачу минимальными ресурсами. 6️⃣ Простые архитектуры снова становятся популярными Многие опытные инженеры советуют начинать максимально просто. Например: - PostgreSQL - dbt - DuckDB - Airflow И только когда появляются реальные ограничения –переходить к Spark, Flink и более сложным решениям Иногда простая архитектура оказывается самым правильным инженерным решением. 🏆 Главный вывод июля Если посмотреть на все новости вместе, становится заметен интересный сдвиг. DE постепенно перестает быть историей про инструменты. Сегодня ценится совсем другое: - умение проектировать архитектуру - понимание компромиссов - открытые стандарты - стоимость владения платформой - поддерживаемость решений Именно поэтому хороший Data Engineer все больше становится архитектором, а не просто разработчиком пайплайнов 💬 Вопрос месяца Какой тренд июля, на ваш взгляд, сильнее всего повлияет на профессию дата-инженера в ближайшие два-три года? 👇 Делитесь своим мнением в комментариях. Интересно сравнить прогнозы сообщества

🔜 Если вдруг пропустили - у нас есть новая программа после основной программы Data Engineer Это первое DLC и в будущем планируем запустить еще несколько Старт первого потока 7 сентября – группа хорошо набирается и если хотите присоединиться – не откладывайте на последнюю неделю до старта! Оплатить в рублях можно по ссылке: https://newprolab.com/realtime-payment ps: если вдруг не открывается страница программы https://realtime.newprolab.com – воспользуйтесь вот этой ссылкой: https://realtime-dlc.vercel.app pps: для тех, кто проходит DE Path - эта программа бесплатна и входит в набор программ по единой стоимости https://newprolab.com/#de-path

Какой навык сейчас сильнее всего помог бы вам вырасти в карьере?

Что изменилось в DE с начала 2026 года Прошло всего полгода, а кажется, что индустрия сделала еще один большой шаг вперед Если в начале года главными темами были ai-помощники для написания SQL и генерации кода, то сегодня фокус заметно сместился 1️⃣ ai перестал быть отдельным инструментом Теперь ai постепенно становится частью ежедневной работы дата-инженера Он уже интегрируется в dbt, Airflow, IDE и облачные платформы, помогая не только писать код, но и разбираться в существующих пайплайнах, искать ошибки и ускорять разработку 2️⃣ Open Lakehouse окончательно стал мейнстримом Apache Iceberg продолжает укреплять свои позиции Практически все крупные игроки – Databricks, Snowflake, AWS, Google Cloud – активно развивают поддержку открытых форматов данных Все меньше компаний хотят хранить данные в закрытых экосистемах 3️⃣ Data Governance перестал быть «документацией» Если раньше governance часто воспринимался как набор документов и процессов, то сейчас он становится частью самой платформы Lineage, Data Quality, Data Contracts и контроль доступа все чаще встраиваются непосредственно в пайплайны 4️⃣ Data Platform стала важнее отдельных технологий Еще несколько лет назад основными темами были: Spark или Flink? Airflow или Prefect? Snowflake или Databricks? Сегодня все больше обсуждают архитектуру целиком Побеждает уже не отдельный инструмент, а хорошо спроектированная платформа данных 5️⃣ Работа дата-инженера становится более архитектурной ai уже умеет генерировать SQL и писать простые пайплайны Поэтому все большую ценность приобретают навыки, которые сложно автоматизировать: – проектирование архитектуры – оптимизация стоимости инфраструктуры – Data Governance – безопасность – построение надежных платформ И здесь получается интересный парадокс: чем лучше становится ai, тем важнее становится системное мышление инженера Что дальше? Похоже, что вторая половина 2026 года будет проходить под знаком Agentic ai – систем, которые смогут не только помогать писать код, но и самостоятельно мониторить пайплайны, искать проблемы и предлагать способы их устранения Но, как и всегда, победят не те, кто первым внедрит новую технологию, а те, кто сможет встроить ее в надежную архитектуру Что на ваш взгляд сильнее всего изменило работу дата-инженера в этом году?

🚀 Мы запускаем новую DLC-программу Realtime Analytics Первое продолжение нашей базовой программы Data Engineer – 6 недель концентрированной практики для специалистов уровня Middle и Middle+ Автор и преподаватель программы: Игорь Мосягин 🛠 Что внутри PostgreSQL ➡️ Debezium (CDC) ➡️ Kafka ➡️ ClickHouse ➡️ FastAPI и как обычно – хардкорные лабы с чекерами: 1. CDC основы на PostgreSQL Настроите Debezium коннектор с логической репликацией PostgreSQL. Снимете initial snapshot, пройдетесь по insert/update/delete событиям, разберётесь с event envelope и keys. Первый опыт обработки schema evolution без downtime. 2. Real-time агрегации в ClickHouse Подключите Kafka events в ClickHouse через Kafka Engine. Создадите raw events table и materialized views для бизнес-метрик. Посчитаете агрегаты по time window, entity и status. Добавите freshness timestamp и проверите задержку обновления 3. FastAPI metric service Реализуете FastAPI сервис поверх ClickHouse с endpoints для метрик. Добавите поддержку фильтров, time range, group by и pagination. Настроите кеширование для тяжелых запросов и freshness checks с правильной обработкой ошибок. 4. Ops drill: диагностика и восстановление Получите заранее сломанный pipeline и найдете причины lag, schema drift и неправильных метрик. Напишете incident note с root cause analysis и recovery plan. Научитесь диагностировать проблемы как на боевой работе. В финале программы вы упакуете все это в выпускной проект 🎯 Кому подойдет программа - выпускникам основной программы Data Engineer - действующим Middle DE и Backend-инженерам, которым начали прилетать realtime-задачи, и нужно быстро нарастить экспертизу ⚠️ Не подойдет новичкам в дата-инжиниринге и тем, кто ищет глубокую теорию стриминга или курсы по BI/дашбордам 📅 Формат и даты 7 сентября - 16 октября 2026 6 недель, 8 занятий в Зуме Первый запуск программы идет с максимальной скидкой 33% (40 000 ₽ вместо 60 000 ₽) 🔗 Подробности программы и регистрация Чтобы задать вопрос – пишите Алексею @snitsa ps: если вы уже прошли программу в рамках DE Path – для вас эта программа будет бесплатной! pps: на эту программу не действуют промокоды и другие предложения

Зачем дата-инженеру снова учиться настраивать железо Еще пару лет назад казалось, что On-Premise окончательно мертв, а наше светлое будущее – это исключительно Managed-сервисы. Нажал кнопку в интерфейсе облака –кластер развернулся, нажал вторую – данные потекли. Красота! На одном из наших стримов мы разбирали, почему маятник внезапно качнулся в обратную сторону. Заметный тренд – уход в мультиоблачность или вообще отказ от управляемых сервисов в пользу разворачивания всего своими руками на собственных нодах. Почему бизнес переобувается в прыжке: Лицензионная чехарда. Компании устали от сюрпризов. Вчера любимый инструмент был свободным опенсорсом, сегодня вендор меняет лицензию, и финансовый отдел седеет от новых счетов. Иллюзия безопасности. Зависимость от одного крупного провайдера стала пугать. Бизнес всерьез закладывает риски геополитических ссор и отключений от привычных дата-центров. Физическая уязвимость. История с эфира: в один из дата-центров Amazon буквально прилетела ракета и доступность сервисов в регионе просто исчезла. Никакие обещания 99.9% аптайма не спасут, если у вас нет плана Б вне этого облака. Что это значит для вашей карьеры: Позиция «я дата-инженер, я пишу пайплайны, а инфраструктуру пусть девопсы поднимают» работает все хуже. На сцену выходит DataOps. Рынок начинает остро нуждаться в инженерах, которые не просто умеют кликать по дашбордам AWS, но и способны руками поднять инфраструктуру с нуля, если основной кластер превратился в тыкву. Умение абстрагироваться от конкретного вендора и понимание того, как все это крутится на уровне голого железа – ваша главная страховка от любых инфраструктурных катастроф.

Почему вам скорее всего не надо читать книгу с кабанчиком 🐗 На каждом собеседовании и в каждом чате вам обязательно посоветуют прочитать Designing Data-Intensive Applications Клеппмана. На недавнем стриме спросили Игоря Мосягина, насколько это все еще актуально. Его ответ: Это мифическая штука: про нее все говорят, но мало кто читает и еще меньше людей применяет. Читать ее просто так, ради академического знания – бесполезно. Если у вас на работе прямо сейчас нет задач, требующих практики из "кабанчика", лучше почитайте какие-нибудь религиозные книги – пользы будет больше. Мораль: не превращайте чтение в карго-культ. Книга крутая, но без возможности применить это руками в проде – вы все забудете через месяц. Учите то, что болит прямо сейчас.

🛍 Еще действует специальная стоимость 18-й поток программы Data Engineer завершился в пятницу – успешно прошли программу 60% участников. Поздравляем! 🙌 И напоминаем, что еще есть возможность воспользоваться специальным предложением на осенний поток Data Engineer (старт с 5 октября): 107 100 руб 134 400 руб $1300 $1500 ⌛️Предложение действует до конца сегодняшнего дня 1 июня до 23:59:59 Возможна оплата в рублях и долларах иностранной картой 🔗 https://de.newprolab.com По всем вопросам пишите Алексею @snitsa Если готовы сразу оплатить в рублях: https://newprolab.com/ru/dataengineer#apply (кнопка Оплатить в рубля)

🧐 Как думает сильный дата-инженер Разница между средним и сильным DE – не в инструментах, а в том, какие вопросы он задает Средний DE: – как написать job? – как быстрее выполнить? – как оптимизировать Spark? Сильный DE: – откуда данные? – можно ли им доверять? – что сломается, если они изменятся? – кто их использует и зачем? Это по сути уже две разные профессии: средний DE – это разработчик сильный DE – это архитектор системы данных И рынок сейчас резко двигается во вторую сторону Вы чаще пишете код или задаете вопросы?

Открыт набор на осенний поток программы Data Engineer До 1 июня включительно действует специальная стоимость для ранней регистрации – 107 100 руб / $1300 при оплате иностранной картой 19-й поток пройдет с 5 октября по 11 декабря 2026 После 1 июня скидка уже не будет такой большой – успейте записаться! https://de.newprolab.com

🧠 Почему для дата-инженера "писать пайплайны” больше недостаточно Сейчас происходит довольно жесткий сдвиг в профессии. Раньше DE = написал пайплайн, настроил Airflow, загрузил данные Сейчас это уже не работает Проблема: пайплайн сам по себе больше не ценность. Ценность = система вокруг него Пример: можно написать идеальный пайплайн, но если: – данные грязные – нет контроля изменений – никто не понимает, что лежит в таблицах То этот пайплайн бесполезен Поэтому сейчас рынок платит за другое: – управление data platform – контроль качества данных – понимание архитектуры – работа с AI-сценариями Раньше дата-инженер делал пайплайны, а сейчас отвечает за последствия И вот здесь большинство инженеров “застревают” Задайте себе вопрос: Я сейчас больше пишу код или управляю системой?

Вопрос не по теме: вы идете в отпуск этим летом?

Data Engineering Digest за первые 3 недели апреля 2026 Если смотреть именно на апрель, то картина стала еще четче: DE все больше уходит в сторону AI-aware orchestration, data-aware pipelines, open lakehouse interoperability и платформенного контроля качества. (Apache Airflow) 1️⃣ Airflow начал двигаться в сторону AI-native orchestration Главная новость месяца – Apache Airflow 3.2.0 и отдельный анонс Common AI Provider. В Airflow 3.2.0 headline feature – asset partitioning, то есть downstream-задачи теперь можно запускать по конкретным partition slices, а не по всему asset целиком. Это делает orchestration более точным и data-aware. (Apache Airflow) Параллельно Airflow представил Common AI Provider: пакет с LLM- и AI-agent-операторами, toolsets и поддержкой 20+ model providers. Это уже не просто “оркестратор DAG-ов”, а шаг в сторону orchestration layer, куда прямо встраивается AI-логика. (Apache Airflow) 2️⃣ dbt очень точно подсветил главный риск 2026 года dbt Labs выпустил 2026 State of Analytics Engineering Report, и главный вывод там очень показательный: AI ускоряет выпуск аналитики быстрее, чем команды успевают построить trust и governance вокруг данных. (dbt Labs) Для DE это важный сигнал: узкое место сейчас уже не только “как быстрее собрать pipeline”, а как сохранить качество, доверие к данным и управляемость изменений, когда скорость резко растёт из-за AI. (dbt Labs) 3️⃣ Iceberg ecosystem продолжает набирать вес 8–9 апреля прошёл Iceberg Summit 2026 – это ещё одно подтверждение, что Iceberg уже окончательно закрепился как стратегическая тема для lakehouse-экосистемы. (Iceberg Summit 2026) На самом саммите Google Cloud анонсировал preview read/write interoperability между BigQuery и Iceberg-compatible engines через Google-managed Iceberg REST Catalog. То есть рынок все сильнее идет к модели, где одни и те же таблицы можно использовать из разных движков без потери “открытости”. (Google Cloud) 4️⃣ Open table formats всё глубже заходят в production-сценарии AWS зафиксировал поддержку DELETE, UPDATE и MERGE для Apache Iceberg tables в Amazon Redshift. Это важно не как “ещё одна фича”, а как сигнал, что open table formats уже всё меньше выглядят как эксперимент и всё больше — как полноценная production-основа для data platforms. (AWS Documentation) 5️⃣ Databricks продолжает закреплять declarative pipelines как норму В Databricks продолжается развитие Lakeflow Spark Declarative Pipelines. Release notes за 2026 подтверждают, что это уже не разовый анонс, а долгосрочное продуктовое направление. (Databricks Docs) Общий вектор понятен: рынок движется от ручных пайплайнов → pipelines as code → declarative managed systems. (Databricks Docs) Что в итоге показали первые 3 недели апреля: - orchestration становится data-aware и AI-aware (Apache Airflow) - open lakehouse ecosystem вокруг Iceberg усиливается (Iceberg Summit 2026) - trust, governance и data quality становятся главным ограничением роста (dbt Labs) - declarative pipelines закрепляются как следующий уровень зрелости data engineering (Databricks Docs) Если совсем коротко: апрель показывает, что DE все меньше про “написать ещё один pipeline” и всё больше про управление платформой данных, где важны AI, open formats, точное orchestration и доверие к данным. (Apache Airflow) Источники👇

Программы, которые можно начать в любое время Этот формат включает лабы и доступ к облачному кластеру, помощь координаторов и видеолекции – отлично подойдет тем, кому больше нравится учиться в своем темпе без группы Spark Scala DE 11 видеолекций и 6 лаб Погружение в работу с Apache Spark и решение типичных задач дата-инжиниринга 69 300 руб / $750 Spark Advanced 8 видеолекций и 4 лабы в виде одного проекта Все что скрыто в Spark под капотом, ускорение обработки данных в своих проектах и создание своего коннектора к внешнему источнику данных 58 800 руб / $650 🚀 DE Path Единый путь развития в DE включает: 0️⃣ Big Data Intro (БЕСПЛАТНЫЙ БОНУС) – основы экосистемы больших данных 1️⃣ Data Engineer (фиксированные даты и группа) – фундамент профессии: практики, инструменты, мышление дата-инженера 2️⃣ Spark Scala DE (можно пройти в любое время) – работа с Apache Spark и распределёнными вычислениями 3️⃣ Spark Advanced (можно пройти в любое время) – оптимизация, написание собственных коннекторов и все что скрыто "под капотом" Apache Spark DE Path выгоднее, чем отдельные программы. Несмотря на то, что поток программы Data Engineer сейчас идет и следующий только в октябре – вы можете пройти пока другие программы и потом вернуться к Data Engineer 📌 Вопросы по нашим программам пишите Алексею @snitsa

🚀 Сегодня стартует 18-й поток программы Data Engineer И если планировали присоединиться, но не успели – это все еще можно сделать. Мы оставили возможность подключиться в течение первой недели – до 23 марта https://newprolab.com/ru/dataengineer Если вы хотите перейти в Data Engineering или системно прокачать навыки работы с данными – сейчас хороший момент начать! Следующий поток начнется только в октябре Если есть вопросы – пишите Алексею @snitsa

🧠 Data Engineering Digest Февраль показал довольно понятный сдвиг: DE всe меньше про “просто пайплайны” и все больше про control layer для AI, streaming и open data platforms. 1️⃣ Kafka усиливает свои позиции как основа event-driven систем 17 февраля вышел Apache Kafka 4.2.0. Один из самых заметных моментов релиза — Kafka Queues / Share Groups стали production-ready. Плюс 21 февраля вышел Kafka 3.9.2 как bugfix/security release. Kafka все больше выходит за рамки “просто стриминга” и начинает закрывать сценарии, где раньше чаще смотрели в сторону отдельных queue-решений. То есть streaming platform становится еще более универсальным backbone для data и event-driven архитектур. 2️⃣ Flink явно движется в сторону AI + production-grade streaming 6 февраля Apache Flink представил Flink Agents 0.2.0 – preview sub-project для event-driven AI agents прямо на Flink runtime. А 15 февраля вышел Flink Kubernetes Operator 1.14.0 с blue/green deployment support для stateful streaming jobs. То есть Flink усиливает сразу две линии: – streaming как runtime для AI-сценариев – более зрелые production-практики для stateful workloads. 3️⃣ Databricks продвигает declarative data engineering 23 февраля Databricks опубликовал большой акцент на Spark Declarative Pipelines. Идея простая: data engineering должен становиться end-to-end declarative, где инженер всё меньше описывает низкоуровневую механику вручную и все больше задает правила и намерение системы. Это важный маркер зрелости рынка. Мы постепенно движемся по цепочке: ручной pipeline → pipeline as code → declarative pipeline system. 4️⃣ У dbt февраль крутился вокруг Fusion, CI и semantic layer В феврале вышел dbt Core 1.11.3, а в release notes усилился акцент на Advanced CI внутри orchestration в dbt Fusion. Параллельно dbt продолжает продвигать обновлённый подход к Semantic Layer. Это важный сигнал, потому что dbt все дальше уходит от восприятия как “инструмент для SQL-моделей” и все больше становится частью полноценной платформенной инженерии вокруг данных. 5️⃣ Iceberg ecosystem продолжает усиливаться 19 февраля Apache Polaris объявил о переходе в Top Level Project Apache. Polaris – это открытый catalog layer для Apache Iceberg и Iceberg REST API. Плюс в конце февраля AWS и Google Cloud публиковали материалы, усиливающие open lakehouse / Iceberg-направление. Что это значит на практике: борьба идет уже не просто за “warehouse vs lakehouse”, а за то, кто станет главным catalog / interoperability / control layer в open data ecosystem. 6️⃣ Snowflake усиливает слой trusted data for AI У Snowflake февраль получился очень насыщенным: – 2 февраля партнерство с OpenAI на $200M – 3 февраля анонс Semantic View Autopilot – 17 февраля появление Claude Sonnet 4.6 в Snowflake Cortex AI – 23 февраля развитие Cortex Code в сторону работы с any data, anywhere. Здесь интересно не только само слово AI. Более важно другое: крупные data-платформы уже все активнее конкурируют не только storage и compute, а тем, кто сможет лучше собрать semantic layer + AI layer + governance layer поверх данных. 🧐 Что в итоге показал февраль Если убрать маркетинговую упаковку, то картина такая: - streaming все ближе к AI-runtime - declarative data engineering становится новым уровнем абстракции - open table formats и catalogs становятся стратегической темой - data platform все больше превращается в AI platform 🎯 Три главных вывода месяца 1. Kafka и Flink подтверждают, что streaming-инфраструктура становится фундаментом для AI-era systems. 2. Databricks и dbt двигают рынок к более declarative и platform-first подходу. 3. Iceberg, Polaris и большие cloud/data players показывают, что ключевая борьба теперь идет за semantic, catalog и control layers. Ссылки на источники в комментариях👇

🛍 Еще есть время до конца дня сегодня, чтобы воспользоваться скидками: DE Path https://hero.newprolab.com Программа Data Engineer https://newprolab.com/ru/dataengineer Действует до 23:59:59 По всем вопросам пишите Алексею

▶️ Запись вчерашнего прямого эфира, где Игорь Мосягин ответил на ваши вопросы о профессии дата-инженера https://www.youtube.com/live/ZLe2672L3KE 3:31 - о нас, DE Path и программа Data Engineer 14:35 - начало ответов на вопросы И поздравляем всех, кто получил скидки!

Какую проблему в развитии DE мы решаем нашей программой Data Engineer Отрывок из прямого эфира с ментором Игорем Мосягиным — До 5 марта действуют специальные условия на новый поток с 16 марта: https://de.newprolab.com