В условиях стремительного развития технологий и увеличения объемов данных, профессия Data Engineer становится всё более востребованной. В 2026 году специалисты этой области должны обладать широким спектром навыков, включая знание различных языков программирования.
|
В 2025 году исследование, проведённое на платформе 365datascience.com, выявило, что Python упоминается в 70% вакансий для Data Engineer, SQL — в 69%, Java — в 32%. Эти языки остаются основой для построения и поддержки сложных систем обработки информации, разработки ETL-процессов и интеграции с облачными платформами.
|
Источник: 365datascience.com, "Data Engineer Job Outlook 2025: Trends, Salaries, and Skills".
Рассмотрим, какие языки являются наиболее актуальными для Data Engineer в текущем году.
Основные языки для Data Engineer
- Python – основной язык для обработки, автоматизации ETL-процессов, работы с библиотеками Pandas, NumPy, PySpark, интеграции с ML-моделями.
- SQL – продвинутый уровень для реляционных баз, сложных запросов, оптимизации таблиц.
- Scala – применяется в Big Data, особенно с Apache Spark, для высокопроизводительных потоковых приложений.
- Java – корпоративные приложения, стабильные ETL-процессы, поддержка многопоточности, масштабируемых решений.
- R – статистический анализ, визуализация, построение отчётности, исследовательские задачи.
- Комбинация Python + SQL + Scala – гибкость, производительность, интеграция с современными платформами Big Data.
Сравнение языков программирования
| Язык | Преимущества | Недостатки | Область применения |
| Python | Простота, читаемость, богатая экосистема библиотек (Pandas, NumPy, PySpark), поддержка машинного обучения, активное сообщество, удобен для быстрой разработки прототипов | Меньшая производительность по сравнению с компилируемыми языками, иногда высокое потребление памяти, ограниченная многопоточность | Автоматизация ETL, анализ потоков информации, ML, прототипирование, визуализация |
| SQL | Специализирован для работы с реляционными базами данных, стандартизированный язык, оптимизация запросов, поддержка сложных аналитических операций, широко используется в бизнес-аналитике | Ограниченные возможности для программной логики, неэффективен для работы с неструктурированными данными, сложность масштабирования больших систем | Запросы к базам данных, аналитика, отчётность, поддержка BI |
| Scala | Высокая производительность, функциональный и объектно-ориентированный подход, тесная интеграция с Apache Spark, хорош для обработки больших потоков данных, масштабируемость | Более сложный синтаксис, меньшая популярность среди новичков, ограниченное количество учебных материалов на русском, требует опытного наставничества | Обработка больших потоков, Big Data, интеграция с Spark, высокопроизводительные приложения |
| Java | Высокая производительность, стабильность, масштабируемость, широкое применение в корпоративных системах, поддержка параллелизма | Сложнее в изучении, громоздкий синтаксис, меньше удобных библиотек для анализа данных по сравнению с Python | Корпоративные приложения, масштабируемые ETL-процессы, многопоточность, интеграция систем |
| R | Отлично подходит для статистического анализа и визуализации данных, богатый набор пакетов для анализа данных, удобен для исследований и построения отчетности | Ограничена производительность при работе с большими потоками данных, не универсален для инженерных задач, менее подходит для интеграции с ETL-процессами | Статистика, визуализация, исследовательские задачи, построение отчетности |
Что учить сначала?
Для начинающих Data Engineer оптимально начинать с Python и SQL.
Python используется для автоматизации ETL-процессов, работы с потоками информации, интеграции с библиотеками анализа и машинного обучения, а SQL позволяет эффективно извлекать, фильтровать и агрегировать данные из реляционных баз.
После освоения этих языков рекомендуется переходить к Scala, применяемой для высокопроизводительной обработки больших потоков, особенно в Apache Spark. Scala расширяет возможности работы с Big Data, создание масштабируемых потоковых приложений и интеграцию с корпоративными системами.
Дополнительно полезно изучать Java для корпоративных решений и R для статистики и визуализации, если задачи включают исследовательские или отчётные проекты. Такой подход формирует прочный фундамент, упрощает освоение сложных технологий, ускоряет карьерный рост.
«SQL — один из самых распространённых и базовых способов запроса или извлечения информации из базы данных.» - Дипали Вьяс, руководитель отдела финансовых технологий в Korn Ferry.
Курсы программирования для Data Engineer
Для начинающих и опытных специалистов, стремящихся стать Data Engineer, доступны разнообразные курсы. Они помогают структурировать знания, освоить практические инструменты, ускорить карьерный рост.
Основной акцент делается на Python, SQL и Scala — базовые языки для современных платформ обработки больших потоков информации.
Онлайн-курсы:
Онлайн-платформы предлагают разные форматы обучения: от кратких интенсивов до полугодовых программ. В курсах предусмотрены видеолекции, практические задания, проекты, тесты — это позволяет закреплять навыки на реальных кейсах. Такой подход помогает быстро освоить ключевые технологии и применять их на практике.
Очные и гибридные программы:
Существуют очные и гибридные курсы, где обучают не только языкам программирования, но и работе с ETL-процессами, хранилищами, потоковыми системами и облачными платформами. Они формируют полное представление о профессии и готовят к решению реальных задач бизнеса.
Главная польза курсов — возможность изучить несколько технологий сразу, освоить лучшие практики и получить сертификаты, востребованные работодателями.
Требования работодателей
Современные работодатели ожидают от Data Engineer следующих навыков:
- Владение Python – умение работать с библиотеками для обработки потоков информации, автоматизации ETL-процессов, интеграции с ML-моделями.
- Продвинутый SQL – опыт написания сложных запросов, оптимизации таблиц, работы с реляционными базами.
- Знание Scala – для высокопроизводительной обработки больших потоков, особенно в экосистеме Apache Spark.
- Опыт с ETL-процессами – извлечение, трансформация, загрузка информации из разных источников.
- Работа с облачными платформами – AWS, Azure, Google Cloud, умение разворачивать решения в облаке.
- Знание хранилищ данных – Data Lake, Data Warehouse, навыки проектирования, оптимизации.
- Аналитические способности – умение интерпретировать информацию, создавать отчеты, поддерживать качество.
История успеха
Анна, Data Engineer с 5-летним стажем, начала свою карьеру с изучения Python и SQL. Пройдя несколько онлайн-курсов, она приобрела навыки работы с Apache Spark и Scala. Сегодня Анна работает в крупной IT-компании, где занимается разработкой решений для обработки больших данных.
Заключение
В 2026 году Data Engineer должен обладать широким спектром навыков, включая знание Python, SQL и Scala. Постоянное обучение и освоение новых технологий являются ключом к успешной карьере в этой области.
