Как успешно восстановиться на работе после декретного отпуска

Помогаем освоить востребованную профессию с нуля

Принять участие

Что такое ETL-процессы

ETL (Extract, Transform, Load) — это процесс обработки данных. Он включает три этапа:

• Extract — извлечение данных из различных источников;
• Transform — трансформацию и очистку данных;
• Load — загрузку преобразованных данных в целевую систему или хранилище. 

ETL-процессы используются для обработки больших объемов данных, которые могут быть извлечены из различных источников, например, из базы данных, файлов, веб-сайта. Затем данные преобразуются и загружаются в целевую систему или базу данных для дальнейшего анализа и отчетности.

Где используется ETL

ETL-инструменты позволяют автоматизировать процесс обработки данных. Они являются неотъемлемой частью работы аналитиков и инженеров данных в IT-компаниях и применяются для решения двух основных проблем:

• Объем данных растет, из-за чего аналитические запросы долго выполняются, а для избыточных данных нужно дополнительное место.
  
  Например, компания A хранит данные в базе класса OLTP (Online transaction Processing), которую используют для анализа единицы информации. Аналитики компании работают с базой запросов клиентов на сайте, смотрят, сколько человек посетило страницу в день. Чем больше пользователей появляется, тем больше нужно вычислительных мощностей. Тогда появляются проблемы: запросы долго выполняются или программа вовсе выдает ошибку.
  
  В таком случае используют базу класса OLAP (англ. Online Analytical Processing). Такие колоночные базы раскладывают всю информацию по колонкам с отдельным свойством. Расчеты становятся быстрее, потому что можно выбрать колонку с нужным свойством и проанализировать только ее. Количество посетителей, средний чек — все это можно аналитически рассчитать. А переместить все данные в единую базу поможет ETL.
  

Данные хранятся в различных источниках, поэтому их сложно анализировать.

Например, вы зарегистрировались в почте в 2009 году: создали аккаунт, указали ник, имя и возраст. А в 2023 году вы прошли курс от проекта Содействие занятости и указали свою почту, созданную в 2009. Ваши данные попали в базу проекта. Исследователь аудитории приходит к аналитику и спрашивает: Какой процент людей старше 25 прошли наш курс? Чтобы аналитик смог дать ответ, ему нужно соединить данные из двух разных баз в едином хранилище и оттуда их проанализировать.

Кто работает с ETL-системами и какие задачи они решают

С ETL-системами работаю специалисты по обработке и анализу данных, аналитики, BI-разработчики, инженеры по машинному обучению.

В каких случаях нужны ETL-разработчики:

1. Слишком много данных в рабочей базе. Запросы проходят слишком долго из-за того, что вычислительных ресурсов мало. Тогда разработчик извлекает и переносит нужные сведения на сервер, где с ними можно отдельно работать.
2. Устарело ПО. Например, организация перешла на новую программу, теперь нужно все нужные данные сохранить в новом ПО. Для этого разработчик извлекает данные на промежуточную область, анализирует их, отбирает актуальные и переносит в новую программу. 
3. Нужно собрать сведения из разных мест в едином пространстве. ETL-разработчик собирает все данные в одном месте и бизнесу не нужно тратить время на долгий поиск.

ETL-разработчики решают следующие задачи.

— Проектирование и разработка ETL-процессов. Разработчики создают и оптимизируют процессы извлечения, преобразования и загрузки данных из различных источников в целевые системы для анализа и отчетности. Все это создают под требования бизнеса или заказчика.

— Интеграция данных. ETL-специалисты интегрируют данные из различных систем, баз данных и файлов в единую среду для последующего анализа.

— Настройка и управление ETL-инструментами. Разработчики выбирают и настраивают инструменты ETL, такие как Apache Airflow, Talend, Informatica, Spark или Microsoft SSIS, чтобы автоматизировать обработку и преобразование данных.

— Обработка и очистка данных. Специалисты создают алгоритмы и скрипты, чтобы очищать и приводить к стандарту данные перед их загрузкой в целевую систему.

— Управление качеством данных. Программист проверяет качество данных, выявляет и устраняет проблем с ними, разрабатывает меры по улучшению качества данных.

— Мониторинг и оптимизация ETL-процессов. ETL-разработчики следят за производительностью ETL-систем, выявляют и устраняют проблемы, а также оптимизируют процессы для повышения их эффективности.

— Взаимодействие с командой. ETL-разработчикам необходимо работать в тесном контакте с аналитиками, менеджерами проектов и другими специалистами для понимания требований и успешного выполнения задач.

Какие знания и навыки нужны ETL-разработчику

Чтобы корректно выполнять работу ETL-специалисту важно разобраться в основных понятиях. ETL-разработчик должен знать, что такое концепция реляционных и нереляционных баз данных, что такое многомерные OLAP-кубы.

Реляционная база данных — организованную коллекцию данных, где информация хранится в виде таблиц, каждая из которых содержит отдельную сущность или тип данных, такие как пользователи, заказы и т.д.

Нереляционная база данных не использует табличную схему со строками и столбцами, а применяет специальную модель хранения, которая оптимизирована для конкретных требований типа данных. Например, данные могут быть представлены в формате JavaScript (JSON).

Многомерный OLAP-куб — структура данных для анализа информации и создания отчетов. Это таблица с характеристиками данных: местоположение, время, продукт.

Для работы разработчику нужны следующие знания и навыки.

— Знание основ программирования. ETL-разработчик должен обладать базовыми знаниями в области программирования, такими как синтаксис языка, структуры данных, циклы, условные операторы, функции и библиотеки. 

— Знание языков программирования. ETL-разработчики часто используют языки программирования, например, Python, Java, Scala или .NET, чтобы написать скрипты или процедуры, которые обрабатывают данные.

— Знание SQL. ETL-специалист должен быть знаком с языком запросов SQL, включая его различные диалекты (например, SQL, PL/SQL, T-SQL).

— Опыт работы с ETL-инструментами. Разработчики должны уметь работать с Talend, Informatica, Pentaho, SSIS и др. Это включает знание их основных функций, возможностей и ограничений.

— Навыки анализа данных и проектирования. ETL-специалист должен уметь анализировать и проектировать схемы баз данных, а также понимать, какие изменения в структуре данных могут потребоваться.

— Умение работать в команде и общаться с коллегами. Разработка ETL может требовать работы с другими командами или отделами, поэтому коммуникативные навыки являются важными.

Сколько зарабатывает ETL-разработчик

По данным сайта Zarplan, средняя зарплата ETL-разработчика составляет 229 000 руб. Ставка зависит от квалификации сотрудника и платежеспособности работодателя.

Специалистам с опытом 1–3 года платят 100-130 тысяч рублей, а если стаж 3-6 лет, то можно рассчитывать на зарплату от 200 000 рублей.

При просмотре вакансий вы можете натолкнуться на то, что работодатели не прописывают зарплату в описании, но готовы обсудить этот вопрос с соискателем лично на собеседовании.

Как стать ETL-разработчиком

В ETL-разработку часто приходят люди из маркетинга, Python-программирования или из других областей Data Science. 

Это молодая профессия. Чтобы ее освоить придется много практиковаться и изучать актуальные знания и инструменты ETL, например, Talend, Informatica, AWS Glue, Stitch Data и др. Также советуем присоединиться к сообществам разработчиков ETL или форумам, где можно задавать вопросы и получать обратную связь от других разработчиков.

Бесплатно получить знания и навыки и освоить новую профессию вы можете на курсах от федерального проекта «Содействие занятости». Если вы интересуетесь разработкой, предлагаем выбрать из нескольких программ направления «Аналитик данных».

Вы научитесь собирать, обрабатывать, анализировать и визуализировать данные, а также приобретете навыки проверки гипотез и формирования комплексных заключений по результатам проверки. Кроме этого вы научитесь:

• Выполнять современный скрапинг открытых источников с помощью Python;
• Подготавливать данные с помощью языка SQL;
• Проверять гипотезы, искать закономерности и аномалии в данных;
• Использовать язык программирования Python для исследовательского анализа данных;
• Работать с данными с помощью библиотеки Pandas;
• Применять возможности библиотек matplotlib, searbon, plotly для анализа и визуализации данных.

Курсы проходят в онлайн-формате на образовательной платформе Odin. Во время учебы вы будете получать подробную обратную связь и поддержку от преподавателей и студентов в чате платформы или по видеозвонку.

Как только вы закончите обучение и защитите финальный проект, вы получите документ установленного образца и возможность пройти оплачиваемую стажировку в компаниях-партнерах проекта. 

Чтобы помочь вам найти работу, поддержать и ответить на все вопросы, работает Центр карьеры. Специалисты проекта проводят персональные карьерные консультации с каждым выпускников, на которых профессионально помогают: сориентироваться в сферах, где вам стоит искать работу по своей специальности, написать сопроводительное письмо, резюме и создать портфолио.