Лучшее предложение
Data Engineer с нуля до Junior
Девятимесячная программа с практикой на проектах от Сбер и СберАвтоподписки. 100+ практических работ с проверкой куратора, нейросети интегрированы в обучение.
Подробнее →ТОП-11 онлайн-курсов Big Data 2026 — для junior, middle и senior Data Engineer
11 курсов в подборке (от 35 640 ₽ за интенсив Skillfactory до 121 500 ₽ за расширенную программу Нетологии)
6 школ проверены лично (Karpov.Courses и OTUS — узкие программы Spark и Kafka; SkillBox и Skillfactory — комплексные курсы Data Engineer; и другие)
180 000–280 000 ₽ middle Data Engineer (Spark + Airflow + SQL (career.hh.ru и SkillStat, 2026))
350 000–550 000 ₽ senior с архитектурой (Kafka + Spark + Hadoop; Lead до 500-700 тыс ₽ в банках (2026))
Big Data в России 2026 года — узкая, но самая высокооплачиваемая ниша в работе с данными. По моим наблюдениям за 12 лет работы дата-инженером в банковском секторе и крупных ритейлерах, за последние два года спрос заметно сместился с базовой аналитики на инженерию данных (Data Engineer, Architect).
Решающее значение имеет реальный production-опыт со Spark, Kafka, Airflow. Без них middle-вакансии в крупных банках и маркетплейсах закрыты. Дата-инженер без распределённого стека застревает на 130–160 тыс ₽; с production-опытом Spark — 200–280 тыс ₽.
Сверху подборки — программы роста с аналитика на инженера за 5–8 месяцев. Ниже глубокие архитектурные курсы 8–12 месяцев. Внизу узкие специализации Spark, Kafka и Airflow по отдельности. Сильный дипломный проект должен показывать end-to-end pipeline: Kafka → Spark → ClickHouse → дашборд.
Сравнение курсов по Big Data
| Школа / Курс | Цена ↕ | Рассрочка ↕ | Длительность ↕ | Преимущества ↕ | |
|---|---|---|---|---|---|
| 105 226 ₽ | 4 783 ₽/мес | 9 месяцев | ТрудоустройствоСертификатПрактика | Перейти | |
|
Нетология
Python для анализа данных
|
45 800 ₽ | 2 824 ₽/мес | 4 месяца | СертификатПрактика | Перейти |
|
Нетология
Дата-инженер
|
121 500 ₽ | 3 751 ₽/мес | 15 месяцев | ТрудоустройствоСертификатПрактика | Перейти |
|
Нетология
Data Engineering
|
235 000 ₽ | На сайте школы | 22 месяца | СертификатПрактика | Перейти |
| 35 640 ₽ | 2 970 ₽/мес | 10 недель | СертификатПрактика | Перейти | |
| 72 000 ₽ | 5 000 ₽/мес | 3 месяца | СертификатПрактика | Перейти | |
| 85 000 ₽ | 7 455 ₽/мес | 4 месяца | СертификатПрактика | Перейти | |
| 105 300 ₽ | 10 475 ₽/мес | 4 месяца | СертификатПрактика | Перейти | |
| 89 000 ₽ | 5 204 ₽/мес | 5 месяцев | СертификатПрактика | Перейти | |
| 99 000 ₽ | 5 792 ₽/мес | 5 месяцев | СертификатПрактика | Перейти | |
|
МИПО
Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT)
|
69 500 ₽ | 2 896 ₽/мес | 4 месяца | СертификатПрактика | Перейти |
Все 11 курсов по Big Data
Python для анализа данных
Программа Нетологии на 4 месяца: базовый Python и pandas для работы с данными. Подробнее на netology.ru/programs/Python-for-analytics.
Подробнее →Дата-инженер
В программе два ключевых блока: «Python: основы программирования и работа с pandas» и «sQL и реляционные базы данных». Практический результат: «понимать основы Python и pandas».
Data Engineering
Программа Нетологии на 22 месяца за 235 000 ₽ — глубокое погружение в инженерию данных. Подробнее на netology.ru/programs/dataengineering.
Подробнее →235 000 ₽
Промокод −65%
Рекомендуем
Data Engineering
Программа на 12 месяцев (650 ак. часов), несмотря на название, программа ближе к Data Science: 5 проектов с реальными компаниями (Сбер, СберМаркет), Python, Pandas, ML и A/B-тесты.
Подробнее →Рекомендательные системы
Трёхмесячная программа по рекомендательным системам: от классики до нейросетей и графов. По заявлению школы средняя зарплата специалистов 240+ тыс. ₽.
Подробнее →Spark Developer
Четырёхмесячная авторская программа от Вадима Заигрина по Apache Spark. Обновления 2026: Spark Connect, Apache Iceberg, геопространственная обработка. Выпускной проект — ETL-система на Hadoop с реалтайм-аналитикой.
Подробнее →Data Engineer
Пятимесячная программа с практикой в Yandex Cloud и 8 модулями от Docker и Kubernetes до DataOps и CI/CD. Преподаватели — практикующие инженеры данных, в подарок бесплатный курс Python для подготовки.
Подробнее →Deep Learning Engineer
Программа на 4-5 месяцев по нейросетям и DL. По данным школы стартовая зарплата DL-инженера 100-150 тыс. ₽ при низкой конкуренции в нише. 8 недель базы + 8 недель специализации (NLP, CV, или несколько).
Подробнее →Инженер данных
Пятимесячная продвинутая программа по DE для junior+/middle. 10 модулей от проектирования DWH до управления ML-моделями. Бесплатный доступ к Yandex Cloud и инфраструктуре с актуальными инструментами.
Подробнее →Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT)
Программа переподготовки «Большие данные и IoT» на 4 месяца с дипломом ФИС-ФРДО. Дистанционное обучение в собственном темпе, налоговый вычет 13%. Подробнее на mipo.msk.ru.
Подробные обзоры курсов по Big Data
1
Лучшее предложение
SkillBox — Data Engineer с нуля до Junior
Девятимесячная программа SkillBox с практикой на проектах от Сбер и СберАвтоподписки. 100+ практических работ с проверкой куратора, нейросети интегрированы в обучение. По данным школы, помощь в трудоустройстве доступна через 9 месяцев, стажировка стартует с середины курса.
Программа курса
- ✓ База: математика, статистика, основы Python
- ✓ Работа с данными: SQL, Pandas, NumPy
- ✓ ETL-процессы и автоматизация
- ✓ Большие данные и распределённые системы
- ✓ Power BI для визуализации
- ✓ Машинное обучение и его внедрение
- ✓ Финальный проект на реальных данных
Преимущества
- ✓ Помощь в трудоустройстве через 9 месяцев
- ✓ Скидка 50% (ограниченное время)
- ✓ 20+ реальных проектов в портфолио
- ✓ Партнёрские задачи от Сбер, СберАвтоподписки
- ✓ ChatGPT и нейросети в стоимости обучения
Для кого подходит
- • Новички без опыта в IT
- • Специалисты из смежных сфер (аналитики, менеджеры)
- • Опытные аналитики для повышения квалификации
Чему научитесь
- ✓ Извлекать данные из API, баз данных и хранилищ
- ✓ Строить ETL-пайплайны и автоматизировать загрузку
- ✓ Работать с большими объёмами данных через распределённые системы
- ✓ Очищать и предобрабатывать данные для аналитики
- ✓ Использовать инструменты для оркестрации потоков
- ✓ Применять SQL, Pandas и базовые инструменты Power BI
2
Рекомендуем
Skillfactory — Data Engineering
Программа Skillfactory «Data Engineering» на 12 месяцев (650 ак. часов), несмотря на название, программа ближе к Data Science: 5 проектов с реальными компаниями (Сбер, СберМаркет), Python, Pandas, ML и A/B-тесты. По данным школы, возврат денег если не найдёте работу за 6 месяцев.
Программа курса
- ✓ Введение в Data Science (190 ч): Python, Pandas, API, ML
- ✓ Data Analyst (130 ч): метрики, визуализация, A/B-тесты
- ✓ Математика для Data Science (120 ч)
- ✓ Статистика и теория вероятностей (70 ч)
- ✓ Специализация на выбор (130 ч)
- ✓ Карьерный центр и трудоустройство
- ✓ Бонус: SQL Pro и английский
Преимущества
- ✓ Возврат денег если не нашли работу за 6 месяцев
- ✓ 5 проектов в портфолио от Сбер, СберМаркет
- ✓ Подходит новичкам без IT-опыта
- ✓ Курс по нейросетям в подарок
- ✓ Подходит людям разных возрастов
Для кого подходит
- • Начинающие специалисты без опыта в IT
- • Меняющие профессию из других сфер
- • Аналитики для повышения квалификации
Чему научитесь
- ✓ Программировать на Python и работать с SQL
- ✓ Создавать дашборды и визуализации в Power BI
- ✓ Проводить A/B-тесты и анализ метрик
- ✓ Применять машинное обучение базового уровня
- ✓ Работать с большими объёмами данных
- ✓ Презентовать результаты работодателям
3
Топ школа
OTUS — Рекомендательные системы
Трёхмесячная программа по рекомендательным системам: от классики до нейросетей и графов. По заявлению школы средняя зарплата специалистов 240+ тыс. Проектная работа под кураторством экспертов из e-commerce, FinTech, маркетплейсов. Карьерные мероприятия и резюме в базе.
Программа курса
- ✓ От классического ML к персонализации: сегментирование, Uplift-моделирование
- ✓ Классические методы: коллаборативная фильтрация, матричная факторизация, A/B-тесты
- ✓ Контентные и гибридные методы: текст, градиентный бустинг
- ✓ Современные методы: нейросети, графы, Reinforcement Learning
- ✓ Production: масштабирование, микросервисы, Docker
- ✓ Проектная работа с защитой
Преимущества
- ✓ По данным OTUS зарплата специалистов 240+ тыс. ₽
- ✓ Прикладные решения на реалистичных датасетах
- ✓ Эксперты из e-commerce, FinTech, маркетплейсов
- ✓ Карьерные мероприятия и база резюме
- ✓ Низкая конкуренция в нише
Для кого подходит
- • DS/ML/DL специалисты: расширение в рекомендации
- • IT-специалисты МСБ: внедрение персонализации
- • Разработчики с Python и ML-базой
Чему научитесь
- ✓ Применять концепции рекомендательных систем
- ✓ Работать с разными типами систем
- ✓ Внедрять персонализацию и сегментацию
- ✓ Оценивать качество через метрики и A/B-тесты
- ✓ Развёртывать системы в production
- ✓ Применять нейросети и графы для рекомендаций
Перед выбором курса сравните не только стоимость, но и содержание практики: именно это сильнее всего влияет на результат.
4
OTUS — Spark Developer
Четырёхмесячная авторская программа OTUS от Вадима Заигрина по Apache Spark. Обновления 2026: Spark Connect, Apache Iceberg, геопространственная обработка. Выпускной проект — ETL-система на Hadoop с реалтайм-аналитикой. Бонус: модуль по Scala.
Программа курса
- ✓ Введение: экосистема Spark, Docker, Spark Connect
- ✓ Большие данные: Hadoop, Hive, HDFS, Spark на Kubernetes
- ✓ API: RDD, DataFrame, Dataset, SparkSQL, UDF, Pandas API
- ✓ Источники данных: форматы, Apache Iceberg, Kafka, Streaming
- ✓ Дополнительно: Spark ML, графы, геоданные, тестирование
- ✓ Промышленное использование: оркестрация, мониторинг
- ✓ Бонус: модуль по Scala
Преимущества
- ✓ Авторская программа от Вадима Заигрина
- ✓ Обновления 2026 года: Spark Connect, Iceberg
- ✓ Выпускной проект: ETL на Hadoop с реалтайм
- ✓ Бонус: Scala-модуль
- ✓ Промокод SPARK05 для скидки
Для кого подходит
- • Инженеры данных: углубление в распределённые вычисления
- • Backend-разработчики: высоконагруженные приложения
- • Data Science: ускорение анализа больших датасетов
- • ML-инженеры: обучение моделей через Spark MLlib
Чему научитесь
- ✓ Разрабатывать Spark-приложения и ML-модели
- ✓ Запускать Spark в Hadoop и Kubernetes
- ✓ Писать тесты и настраивать мониторинг
- ✓ Обрабатывать табличные, потоковые, гео и графовые данные
- ✓ Применять разные источники данных и форматы
- ✓ Использовать Apache Iceberg в production
5
OTUS — Data Engineer
Пятимесячная программа OTUS Data Engineer с практикой в Yandex Cloud и 8 модулями от Docker и Kubernetes до DataOps и CI/CD. Преподаватели — практикующие инженеры данных, в подарок бесплатный курс Python для подготовки. Карьерная поддержка и размещение резюме в базе OTUS для партнёров-работодателей.
Программа курса
- ✓ Введение: архитектуры систем, Docker, Kubernetes
- ✓ Источники данных: реляционные БД, NoSQL
- ✓ DWH: хранилища, Greenplum, ClickHouse
- ✓ Data Lake: Hadoop, HDFS
- ✓ Загрузка: Kafka, Airflow, NiFi
- ✓ Трансформация: SQL, DBT, Spark, потоковая обработка
- ✓ Предоставление: качество данных, BI
- ✓ DataOps: CI/CD, мониторинг
Преимущества
- ✓ Бесплатный доступ к Yandex Cloud
- ✓ Преподаватели: практикующие DE
- ✓ Структурированный подход: теория + практика + общение
- ✓ Подарок: курс Python для подготовки
- ✓ Резюме в базе OTUS для трудоустройства
Для кого подходит
- • Junior Data-инженеры с базой Python и SQL
- • Программисты для перехода в Data Engineering
- • Backend-разработчики с интересом к масштабированию
- • DevOps и системные администраторы
Чему научитесь
- ✓ Разворачивать инструменты обработки данных
- ✓ Создавать ETL/ELT с Apache Airflow и Spark
- ✓ Работать с HDFS, S3, ClickHouse
- ✓ Обрабатывать потоковые данные real-time
- ✓ Управлять качеством данных и метаданными
- ✓ Применять облачные технологии
6
Karpov.Courses — Deep Learning Engineer
Программа Karpov.Courses на 4-5 месяцев по нейросетям и DL. По данным школы стартовая зарплата DL-инженера 100-150 тыс. ₽ при низкой конкуренции в нише. 8 недель базы + 8 недель специализации (NLP, CV, или несколько). Спрос от Сбер, Яндекс, Авито, VK.
Программа курса
- ✓ База (8 недель): закономерности, построение и оптимизация нейросетей
- ✓ Введение в NLP, CV, Audio
- ✓ Специализация на выбор (8 недель)
- ✓ Natural Language Processing: обработка текста
- ✓ Computer Vision: компьютерное зрение
- ✓ Возможность изучить несколько направлений последовательно
- ✓ Работа с трансформерами и фундаментальными моделями (CLIP, SAM)
Преимущества
- ✓ Стартовая зарплата 100-150 тыс. ₽ по данным школы
- ✓ Спрос от Сбер, Яндекс, Авито, VK
- ✓ Низкая конкуренция в нише DL
- ✓ Применение в медицине, финансах, ритейле
- ✓ Старт сразу после регистрации
Для кого подходит
- • ML-специалисты: углубление в DL
- • Аналитики и инженеры данных
- • Специалисты других IT-направлений с базой
Чему научитесь
- ✓ Строить и оптимизировать нейросети
- ✓ Обрабатывать тексты с NLP-моделями
- ✓ Работать в Computer Vision
- ✓ Использовать трансформеры
- ✓ Дообучать модели под задачу
- ✓ Применять CLIP и SAM в production
Оптимально брать программу с понятной структурой, проектами и прозрачной обратной связью от наставников.
7
Karpov.Courses — Инженер данных
Пятимесячная продвинутая программа Karpov.Courses по DE для junior+/middle. 10 модулей от проектирования DWH до управления ML-моделями. Бесплатный доступ к Yandex Cloud и инфраструктуре с актуальными инструментами. Интенсивный формат 10-15 часов в неделю.
Программа курса
- ✓ Проектирование DWH (хранилище данных)
- ✓ Реляционные и MPP БД (PostgreSQL, Greenplum)
- ✓ Автоматизация ETL (Airflow)
- ✓ Большие данные (Hadoop, Spark)
- ✓ Промежуточный практический проект ETL
- ✓ Облачное хранилище и Kubernetes
- ✓ Визуализация данных (DataLens)
- ✓ Машинное обучение (Spark ML)
Преимущества
- ✓ Максимальное погружение через ETL-проект на Airflow
- ✓ Бесплатный Yandex Cloud
- ✓ Интенсивный формат 3 занятия в неделю
- ✓ Выделенный сервер с актуальными инструментами
- ✓ Подходит для перехода с junior на middle
Для кого подходит
- • Аналитики данных: углубление в ETL
- • Инженеры данных: систематизация знаний
- • Backend-разработчики: переход в DE
- • BI-разработчики
Чему научитесь
- ✓ Проектировать архитектуру DWH
- ✓ Автоматизировать ETL через Airflow
- ✓ Распределённо обрабатывать данные
- ✓ Работать с облачными хранилищами
- ✓ Управлять ML-моделями через MLflow
- ✓ Контролировать качество данных
Big Data в 2026: Data Engineer или Data Scientist — что выбрать
Data Engineer отвечает за пайплайны данных. Работает с Apache Spark для batch-обработки, Kafka для стриминга, Airflow для оркестрации, S3/HDFS для хранения. Чек на рынке выше Data Scientist.
Data Scientist строит модели и проводит исследования на готовых данных. Стек: Python, sklearn, PyTorch, Jupyter. Чаще нанимают в продуктовые команды.
Data Engineer стабильнее Data Scientist в 2026 году: спрос растёт быстрее предложения, конкурс 5–10 откликов на позицию против 30–50 у Data Scientist. Junior с end-to-end pipeline в дипломе получает больше откликов, но оффер всё равно зависит от собеседования, практики и качества проекта.
Что обязательно должно быть в программе курса по Big Data?
Минимум: основы распределённых систем, Apache Spark (RDD, DataFrames, Spark SQL), Apache Kafka для стриминга, Apache Airflow для оркестрации DAG, базы данных (PostgreSQL, ClickHouse).
Хорошая программа в 2026 году также включает Hadoop экосистему (HDFS, YARN, Hive), Apache Iceberg или Delta Lake, базовое знание Kubernetes, Python для ETL.
Курсы без Spark и Airflow можно сразу пропускать. Это базовые инструменты любого Data Engineer в крупной компании. Дипломный проект должен быть end-to-end pipeline с реальным датасетом и оркестрацией.
Кто берёт Big Data специалистов на работу в России в 2026?
Крупные банки (Сбер, Тинькофф, Альфа) дают стабильную зарплату middle 180–250 тыс ₽, senior 280–420 тыс ₽. Стек Hadoop + Spark + Kafka.
Маркетплейсы (Wildberries, Ozon, Avito, Яндекс) дают продуктовую работу с зарплатой middle 220–320 тыс ₽, senior 350–500 тыс ₽. Стек ClickHouse + Spark + Airflow.
Финтех-стартапы дают гибкую роль с опционами и зарплатой 200–350 тыс ₽. Data Engineer чаще всего стартуют в банках для опыта с регулируемыми данными, через 2–3 года переходят в маркетплейсы за продуктовой задачей. Обратная траектория почти не работает: в стартапах требования другие, а опыт с легаси-системами банков теряет ценность.
Сколько зарабатывают Big Data специалисты в России в 2026?
По данным HH.ru за апрель 2026, junior Data Engineer с базовым Python и Spark в Москве 100 000–150 000 ₽, в регионах 80 000–120 000 ₽.
Middle с 1–2 годами опыта Spark, Airflow и SQL зарабатывает 180 000–280 000 ₽. Senior Data Engineer с архитектурным опытом и Kafka получает 350 000–550 000 ₽.
Lead Data Platform и Data Architect в крупном холдинге получают 500 000–800 000 ₽ с опционами. Зарубежные офферы из Кипра и Дубая существенно повышают планку относительно российских ставок.
Сколько занимает обучение Big Data до middle-оффера?
При интенсивной учёбе 12–15 часов в неделю до уровня junior Data Engineer уходит 8–12 месяцев (базовый Spark, простой Airflow DAG, PostgreSQL).
До middle с реальной production-работой нужно 18–24 месяца с практикой на коммерческих задачах и 1–2 endpoint-проектами.
Кандидаты с дипломным end-to-end pipeline (Kafka → Spark → ClickHouse → дашборд) получают офферы за 2–3 месяца. Без production-опыта Spark поиск работы растягивается на 8+ месяцев. Курс без оркестрации Airflow и распределённой обработки в дипломе — это не Data Engineer, а Data Analyst с громким названием.
Ключевые выводы
- ✓Big Data в 2026 = 4 разные профессии: Data Engineer, ML Engineer, Big Data аналитик, специалист по рекомендательным системам.
- ✓Junior Data Engineer без Spark в Москве: 130 000–160 000 ₽. С production-опытом Spark зарплата вырастает до 200 000–280 000 ₽ (HH.ru, апрель 2026).
- ✓Senior Data Engineer и Architect в Сбере, Yandex, VK получают 350 000–550 000 ₽. ML Engineer с DL-стеком обычно зарабатывает выше Data Engineer на сопоставимом грейде.
- ✓Топ-стек 2026: Python + SQL + Apache Spark + Airflow + ClickHouse + Kafka + Docker + Kubernetes + Yandex/VK Cloud.
- ✓Без Python-опыта войти в Big Data можно только через 15–22-месячную программу с базой программирования.
Часто задаваемые вопросы
Можно ли войти в Big Data без опыта программирования?
Можно, но путь длинный. Для входа без бэкграунда нужна программа 15–22 месяца, где первые 6 месяцев изучают Python и SQL, а потом начинают Big Data стек. Подходящие варианты: Нетология «Дата-инженер» 15 мес или «Data Engineering» 22 мес.
Чем Data Engineer отличается от Data Scientist?
Data Engineer строит инфраструктуру данных: ETL-пайплайны, хранилища, потоковую обработку. Это инженерная роль с фокусом на надёжность и производительность; код пишется ради того, чтобы данные доезжали стабильно. Data Scientist работает с готовыми данными — модели, A/B-тесты, инсайты. Разные стеки, разные грейды, разные собеседования.
Какой стек учить в 2026 году?
Топ-стек 2026: Python + SQL + Apache Spark + Airflow + ClickHouse + Kafka + Docker + Kubernetes. Из облачных платформ — Yandex Cloud DataProc и VK Cloud. Знания Hadoop и MapReduce уходят в прошлое (legacy-стек). MLflow и Feast для MLOps.
Какие школы дают сильный трек-рекорд по трудоустройству?
Karpov.Courses считается лидером по трудоустройству Data Engineer в России: по данным школы, 80%+ выпускников находят работу за 3 месяца, у школы партнёрства с Yandex, VK, Авито и Тинькофф. OTUS даёт сильный трек-рекорд по продвинутым программам (Spark Developer, Deep Learning). Нетология выдаёт диплом гос. образца с правом на налоговый вычет.
Куда сейчас выгоднее идти: Data Engineer или ML Engineer?
Data Engineer стабильнее по востребованности (60% всех вакансий Big Data), быстрее находит работу. ML Engineer на 10–20% выше по зарплате, но требует знания математики, статистики, deep learning, что добавляет 6–12 месяцев обучения.
Стоит ли брать длинные программы по 1–2 года?
Стоит, если: (1) у вас нет Python-опыта и нужна полная база, (2) важен диплом гос. образца для трудоустройства в Сбер, Газпром, Yandex (крупные корпорации иногда смотрят на формальное образование), (3) вы готовы инвестировать 1.5–2 года.
Что важнее работодателю: диплом или GitHub-портфолио?
GitHub-портфолио. На собеседовании в Data Engineer спрашивают: какие пайплайны строили, какой объём данных обрабатывали, какие технологии использовали. Диплом курса полезен как структура обучения, но без 2–3 проектов на GitHub (даже учебных) на найм рассчитывать сложно.
Можно ли совмещать курс с действующей работой?
Да, но темп упадёт в 1.5 раза. Полная программа Data Engineer требует 12–18 часов в неделю: 4–6 часов лекций и 8–12 часов на проектную работу (написание Spark-джобов, настройка Airflow, разбор кейсов). На полной занятости это вечера и выходные.
Важная информация
Методология подборки
Редакция отбирает курсы по трём критериям: модули Apache Spark + Apache Airflow + базовый Hadoop в программе, end-to-end дипломный проект (от загрузки данных до дашборда), преподаватель: действующий Data Engineer с опытом в крупном банке или маркетплейсе (5+ лет). Курсы без распределённого стека (только Python + Pandas) не учитываем как полноценную подготовку: они не дают перехода на Data Engineer-роль.
Актуальность данных
Цены и программы проверены на апрель 2026 года. Школы регулярно обновляют программы, поэтому проверяйте актуальную версию на лендинге школы. Зарплатные диапазоны взяты из HH.ru и Хабр Карьеры за апрель 2026 по запросам «Data Engineer», «Big Data разработчик», «дата-инженер».
Реклама и партнёрские ссылки
Страница содержит рекламные материалы (ERID указан в каждой ссылке). Переходы по кнопкам «Перейти» могут быть партнёрскими — комиссия школы не влияет на позицию курса в подборке и не увеличивает цену для вас.
Налоговый вычет до 19 500 ₽
Школы с образовательной лицензией дают право на налоговый вычет — 13% от стоимости, но не более 19 500 ₽ в год. Уточняйте наличие лицензии у конкретной школы, оформление вычета — через личный кабинет ФНС по договору и чеку.