Редактор: Иван Шарков

Обновлено: 5 августа 2026

Курсы Data Engineer

Сравнивайте лучшие курсы обучения Data Engineering с нуля, и найдите подходящее предложение. Платные онлайн-курсы помогут вам стать грамотными специалистами.

Стоимость курсов — от 35 000 ₽ до 305 000 ₽, средняя стоимость — 130 292 ₽, длительность обучения от 3 месяцев до 22 месяцев, в среднем — 8 месяцев.

По данным HeadHunter и SuperJob в России:

Средняя зарплата

262 727 ₽

Вакансий

1 140+

Курс	Школа	Цена	Рассрочка	Длительность	Дата начала	Ссылка
Дата-инженер с нуля до middle Подробнее	Нетология 3.2 47 отзывов	Цена 111 400 ₽ 225 070 ₽ с промокодом kursy-online	От 3 438 ₽/мес Без переплат на 2 года.	Длительность 11 месяцев	Старт 15 августа	Подробнее
Deep Learning Engineer Подробнее	Karpov.Courses 4.4 82 отзыва	Цена 89 000 ₽ 124 900 ₽	От 5 204 ₽/мес	Длительность 4 месяца	Старт В любое время	Подробнее
Инженерия данных Подробнее	Нетология 3.2 47 отзывов	Цена 305 000 ₽ Ещё -5% по промокоду	От 458 ₽/мес	Длительность 22 месяца	Старт 1 сентября	Подробнее
Инженер данных Подробнее	Яндекс Практикум 3.8 103 отзыва	Цена 98 000 ₽	От 19 000 ₽/мес	Длительность 7 месяцев	Старт 6 августа	Подробнее
Профессия Data-аналитик + ИИ Подробнее	Skillbox 4.7 260 отзывов	Цена 173 869 ₽ 347 737 ₽ Ещё -20% по промокоду	От 5 609 ₽/мес Без переплат на 31 месяц с отсрочкой платежа 6 месяцев.	Длительность 9 месяцев	Старт 6 августа	Подробнее
Дата-инженер	Слёрм 3.5 15 отзывов	Цена 35 000 ₽	От 8 750 ₽/мес Рассрочка на 4 месяца	Длительность 3 месяца	Старт 27 ноября	Подробнее
Data Engineer Подробнее	Otus 3.4 76 отзывов	Цена 105 300 ₽ 117 000 ₽	От 10 530 ₽/мес	Длительность 4 месяца	Старт 1 сентября	Подробнее
Data Scientist с нуля до Junior Подробнее	Skillbox 4.7 260 отзывов	Цена 110 160 ₽ 220 320 ₽ Ещё -20% по промокоду	От 4 590 ₽/мес Без переплат на 22 месяца.	Длительность 6 месяцев	Старт 6 августа	Подробнее
MLOps Подробнее	Otus 3.4 76 отзывов	Цена 144 900 ₽ 161 000 ₽	От 14 490 ₽/мес	Длительность 5 месяцев	Старт 28 августа	Подробнее

Таблица сравнения курсов по технологиям и инструментам

Курс / технология	Python	SQL	Docker	PostgreSQL	Apache Airflow	Apache Spark	Hadoop	Scikit-learn	Kubernetes	ClickHouse
Дата-инженер с нуля до middle	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✕	✕	✕
Deep Learning Engineer	✓	✓	✓	✕	✕	✕	✕	✓	✓	✕
Инженерия данных	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✕	✕	✓
Инженер данных	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✕	✕	✕	✓
Профессия Data-аналитик + ИИ	✓	✓	✕	✕	✕	✕	✕	✓	✕	✕
Дата-инженер	✓	✓	✓	✕	✓	✕	✓	✕	✓	✓
Data Engineer	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✕	✓	✓
Data Scientist с нуля до Junior	✓	✓	✓	✕	✕	✕	✕	✓	✕	✕
MLOps	✓	✓	✓	✓	✕	✕	✕	✓	✓	✕

Курсы на YouTube по Data Engineering

Ниже представлены бесплатные курсы на YouTube по Data Engineering.

Меньше занятий

Больше занятий

Курс	Школа	Стоимость	Продолжительность	Ссылка
Data Engineering	youtube	Цена бесплатно	Длительность 22 занятия
Инженер данных открытый курс	youtube	Цена бесплатно	Длительность 46 занятий

Бесплатные тренажеры и блоги по Data Engineering

Здесь собраны обучающие тренажеры и блоги.

Название	Тип	Описание
Блог "Learn data engineering" Ссылка	Блог	Описание Это англоязычный блог по Data Engineering. Здесь публикую видео или интересные статьи о науке данных.

Подробнее о курсах по Data Engineering

Здесь вы найдете детальное описание курсов по Data Engineering без разделения на школы.

3.2

47 отзывов

Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181515 от 28.01.2021

Помощь с трудоустройством

Сертификат

Диплом о профессиональной переподготовке .

Возврат средств

Три занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, вам вернут всю сумму.

Дата-инженер с нуля до middle

Особенности: Python, SQL, Apache Airflow, Apache Spark, интеграционные процессы ELT/ETL, облачные инфраструктуры
Для кого: Базовое понимание логики программирования, потребность в навыках автоматизации потоков обработки данных и построения архитектуры хранилищ
Результат: Создание ETL-пайплайнов, проектирование архитектуры хранилища данных, деплой инфраструктуры в облачном окружении
Важно знать: Работа с командной строкой Linux обязательна, базовые навыки Python ускоряют освоение технических модулей
Плюсы: Apache Airflow как стандарт управления жизненным циклом потоков данных в Enterprise-сегменте
Что еще: Оркестрация данных средствами автоматизации планирования и выполнения задач
Формат: Обучение онлайн, видеоуроки в записи.
Объем практики: 75%

ПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающих

Начало:

15 августа

Цена:

111 400 ₽

-50 %

Срок:

11 месяцев

Рассрочка:

3 438 ₽/мес

Подробнее

4.4

82 отзыва

Образовательная лицензия: Л035-01271-78/00627763 от 24.03.2022

Помощь с трудоустройством

Проводиться дополнительный курс на тему трудоустройства, разбор резюме, прохождения собеседований.

Deep Learning Engineer

Особенности: PyTorch, Computer Vision, Natural Language Processing, MLOps
Для кого: Владение Python, SQL и математическим аппаратом, стремление освоить внедрение нейросетевых моделей в промышленную эксплуатацию
Результат: Система распознавания объектов, трансформер для обработки текста, рекомендательная система, пайплайн автоматизированного развертывания модели через Kubernetes
Важно знать: Требуется уверенное знание Python, основ статистики, линейной алгебры и базовое понимание работы с данными через SQL. Без прохождения вступительного тестирования доступ к материалам ограничен
Плюсы: Междисциплинарный навык доставки нейросетевых архитектур в продакшн-контуры с использованием Kubernetes и MLflow
Что еще: Масштабирование прототипов до уровня промышленной инфраструктуры с применением MLOps инструментов
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи.
Занятий: от 15 часов в неделю
Объем практики: 80%

Консультация экспертовБессрочный доступЧатДля начинающих

Начало:

в любое время

Цена:

89 000 ₽

-28 %

Срок:

4 месяца

Рассрочка:

5 204 ₽/мес

Подробнее

3.2

47 отзывов

Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181515 от 28.01.2021

Помощь с трудоустройством

Проводиться дополнительный курс на тему трудоустройства, разбор резюме, прохождения собеседований.

Сертификат

Диплом государственного образца НИУ ВШЭ

Инженерия данных

Особенности: Python, SQL, Apache Airflow, Apache Spark. Проектирование конвейеров обработки данных, облачные хранилища, проектная практика
Для кого: Разработчик или аналитик с базовой подготовкой в Python и SQL, стремящийся проектировать инфраструктуру для сбора и трансформации больших объемов информации
Результат: Развертывание Data Lake, настройка CI/CD для пайплайнов, реализация ETL/ELT-процессов, проектирование аналитических витрин данных в Greenplum и ClickHouse
Важно знать: Требуется владение Python, SQL и навыки работы в командной строке Linux. Облачная инфраструктура предоставляется в рамках обучения
Плюсы: Применение Apache Airflow и Apache Spark для отладки потоковых вычислений в связке с аналитическими БД
Что еще: Автоматизация доставки и трансформации данных в распределенных системах
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи.
Занятий: 4 семестра
Объем практики: 70%

Свое портфолиоПрактикаКонсультация экспертовБессрочный доступПробный периодЧатДля начинающих

Начало:

1 сентября

Цена:

305 000 ₽

Срок:

22 месяца

Рассрочка:

458 ₽/мес

Подробнее

3.8

103 отзыва

Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца

Помощь с трудоустройством

Помогут собрать cv и научат писать сопроводительные письма, помогут в подборе вакансий.

Сертификат

Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца.

Возврат средств

Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.

Инженер данных

Особенности: Python, SQL, Apache Airflow, PostgreSQL, Apache Spark, ELT pipelines. Проектирование хранилищ данных, автоматизация потоков обработки, работа с облачной инфраструктурой
Для кого: Разработчики базового уровня, нужно автоматизировать потоковую обработку данных и проектировать архитектуру хранилищ
Результат: Развертывание ETL пайплайнов, проектирование аналитических хранилищ ClickHouse, настройка автоматизированных графов задач в Apache Airflow, конфигурация интеграции потоков данных через Apache Spark
Важно знать: Наличие опыта программирования на Python и знание основ SQL требуется до старта обучения
Плюсы: Прикладная экспертиза в оркестрации данных через Apache Airflow и распределенных вычислениях на Apache Spark
Что еще: Архитектурное проектирование систем обработки данных вместо точечной настройки инструментов
Формат: Работа на тренажерах, интерактивные задачи.
Занятий: от 12 часов в неделю
Объем практики: 70%

Свое портфолиоПрактикаКонсультация экспертовПробный периодЧатДля продвинутых

Начало:

6 августа

Цена:

98 000 ₽

Срок:

7 месяцев

Рассрочка:

19 000 ₽/мес

Подробнее

4.7

260 отзывов

Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018

Помощь с трудоустройством

Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.

Возврат средств

Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.

Профессия Data-аналитик + ИИ

Особенности: Python, SQL, Power BI, Tableau, A/B-testing, инструментарий обработки и визуализации данных
Для кого: Без опыта в программировании, потребность в освоении навыков интерпретации данных и подготовки отчетности для принятия бизнес-решений
Результат: Дашборд в Tableau, структурированные SQL-запросы, прогнозная модель на Python, аналитический отчет по итогам A/B-тестирования
Важно знать: Требуется установка специализированного ПО (Tableau, Power BI, IDE для Python), дисциплинированное выполнение практических заданий
Плюсы: Применение методологии A/B-тестирования для проверки продуктовых гипотез на реальных датасетах
Что еще: Системный цикл обработки данных: от сбора и очистки до интерпретации и предоставления выводов бизнесу
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Занятий: 3-5 часов в неделю
Объем практики: 80%
Доп расходы: Возможна необходимость подписки на платные версии ПО или облачных сервисов для работы с данными на продвинутых этапах

Бессрочный доступЧат

Начало:

6 августа

Цена:

173 869 ₽

-49 %

Срок:

9 месяцев

Рассрочка:

5 609 ₽/мес

Подробнее

3.4

76 отзывов

Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00185695 (старый номер: № Л035-01298-77/00185695 от 28.01.2022

Помощь с трудоустройством

Предусмотрена помощь в составлении резюме и карьерное консультирование.

Сертификат

Сертификат OTUS выдаётся при полной оплате курса, в нём указано количество выполненных домашних заданий, а также тема проектной работы, если она была защищена.

Возврат средств

предусмотрено во время прохождения курса.

Data Engineer

Особенности: Python, SQL, Airflow, Spark, DWH, Kafka, Docker, Kubernetes. Проектирование архитектуры хранилищ данных и создание конвейеров для обработки потоков информации
Для кого: Разработчики со знанием Python и SQL, стремящиеся проектировать масштабируемые системы хранения и обработки распределенных данных
Результат: Микросервисная архитектура обработки данных, автоматизированный ETL-процесс в Airflow, развертывание кластера Hadoop, настройка мониторинга потоков в Grafana
Важно знать: Требуются базовые навыки владения командной строкой Linux и опыт написания SQL-запросов
Плюсы: Настройка Kafka и паттерны оптимизации запросов в OLAP-системах
Что еще: Архитектура DWH и настройка конвейеров для обработки распределенных данных
Формат: Лекции онлайн, проверочные тесты.
Объем практики: 70%
Доп расходы: Возможны затраты на облачную инфраструктуру (оплата тестовых инстансов по желанию)

Домашние заданияКонсультация экспертовБессрочный доступЧат

Начало:

1 сентября

Цена:

105 300 ₽

-10 %

Срок:

4 месяца

Рассрочка:

10 530 ₽/мес

Подробнее

4.7

260 отзывов

Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018

Помощь с трудоустройством

Возврат средств

Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.

Data Scientist с нуля до Junior

Особенности: Python, SQL, Machine Learning, MLOps, Tableau, Power BI. Практика на реальных данных, разработка рекомендательных систем и аналитических дашбордов
Для кого: Без опыта в программировании, нужно научиться анализу данных и внедрению моделей машинного обучения для бизнес-задач
Результат: Система рекомендаций товаров, классификатор изображений, модель прогнозирования оттока клиентов, аналитические отчеты в Tableau
Важно знать: Ежедневная самостоятельная практика для усвоения синтаксиса и статистических методов
Плюсы: Навыки работы с Airflow и DVC, закрывающие разрыв между созданием моделей и их промышленной эксплуатацией
Что еще: Внедрение MLOps-инструментов в пайплайны подготовки данных и автоматизированного развертывания моделей
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Объем практики: 70%

Бессрочный доступЧат

Начало:

6 августа

Цена:

110 160 ₽

-50 %

Срок:

6 месяцев

Рассрочка:

4 590 ₽/мес

Подробнее

3.4

76 отзывов

Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00185695 (старый номер: № Л035-01298-77/00185695 от 28.01.2022

Помощь с трудоустройством

Предусмотрена помощь в составлении резюме и карьерное консультирование, приглашение пройти собеседование в компаниях-партнерах.

Сертификат

Возврат средств

предусмотрено во время прохождения курса.

MLOps

Особенности: PySpark, Airflow, Kubernetes, Docker. Масштабируемая обработка данных и промышленная эксплуатация в облачных средах
Для кого: Разработчики с опытом в Python и классическом ML, стремящиеся внедрять модели в корпоративную инфраструктуру больших данных через инструменты оркестрации и контейнеризации
Результат: Создание ETL-пайплайнов, разработка рекомендательной системы на Spark, контейнеризация и деплой моделей в production-окружение
Важно знать: Требуется уверенное знание Python и опыт создания моделей машинного обучения на библиотеке Scikit-learn
Плюсы: Прикладное использование PySpark для обработки терабайтных датасетов в связке с Airflow для автоматизации процессов
Что еще: Переход от локальных моделей к масштабируемой промышленной архитектуре больших данных
Формат: Лекции онлайн, проверочные тесты.
Занятий: 4 академических часа в неделю
Объем практики: 70%

Консультация экспертовБессрочный доступЧат

Начало:

28 августа

Цена:

144 900 ₽

-10 %

Срок:

5 месяцев

Рассрочка:

14 490 ₽/мес

Подробнее

FAQ по курсам направления «Data Engineering»

Кому подойдут курсы по направлению «Data Engineering»?

Курсы по направлению «Data Engineering» подойдут новичкам и специалистам, которые хотят системно разобраться в теме, получить практику и понять, какие программы обучения лучше подходят под их задачи. Такие курсы особенно полезны, если нужно перейти от разрозненных материалов к понятной траектории обучения с заданиями и обратной связью.

Какие ведущие школы по направлению «Data Engineering» рекомендует KursHub?

После проверки школ по направлению «Data Engineering» KursHub выделяет ведущие проверенные школы:

При выборе учитываются релевантность программ, практические задания, формат обратной связи, специализация школы, примеры работ и отзывы учеников.

Чему учат на курсах по направлению «Data Engineering»?

На курсах по направлению «Data Engineering» обычно разбирают базовые понятия, практические задачи и инструменты, которые нужны для самостоятельной работы.

Инженер данных
Data-аналитик + ИИ
Data Scientist с нуля до Junior
Дата-инженер с нуля до middle
Инженерия данных

Перед выбором полезно сверить эти темы с программой конкретной школы и понять, сколько в обучении практики, разборов работ и обратной связи.

Можно ли начать обучение по направлению «Data Engineering» с нуля?

Да, если выбрать программу с вводным блоком, понятными заданиями и регулярной обратной связью. Новичкам стоит смотреть, объясняет ли школа базовые термины, показывает ли примеры работ и помогает ли постепенно переходить от простых задач к более сложным.

Какие навыки важно развить в направлении «Data Engineering»?

В направлении «Data Engineering» важны не только теория, но и умение применять ее на практике.

разбираться в ключевых понятиях и терминологии направления;
выбирать подход к задаче и проверять качество результата;
работать с типовыми инструментами и материалами курса;
получать обратную связь и исправлять ошибки в учебных работах;
собирать примеры выполненных заданий для дальнейшего развития.

Как выбрать школу для обучения по направлению «Data Engineering»?

Школу для обучения по направлению «Data Engineering» лучше выбирать по содержанию программы и качеству учебного процесса, а не только по месту в рейтинге.

проверьте, подходит ли программа вашему стартовому уровню;
посмотрите, есть ли практические задания и разбор работ;
оцените, насколько подробно описаны темы и инструменты обучения;
изучите отзывы учеников о преподавателях и обратной связи;
сравните, какие результаты обучения показывает школа на примерах работ.

Как сравнивать программы по направлению «Data Engineering» между собой?

Программы по направлению «Data Engineering» стоит сравнивать по тому, насколько они помогают решать реальные учебные и рабочие задачи.

какие модули входят в программу и в каком порядке они идут;
есть ли задания после ключевых тем;
как организована проверка работ и обратная связь;
есть ли итоговый проект или набор практических кейсов;
насколько свежими выглядят материалы и примеры в программе;
что пишут ученики о понятности объяснений и пользе практики.

Свежие отзывы о курсах по Data Engineering

Все отзывы

Платформа удобная, есть практика и уроки в формате видео

Я тот самый выпускник Скиллбокс. Прошел курс «Профессия Data Analyst PRO» на платформе и доволен тем гигантским объемом работы который сделал. За более чем год получилось ихучить как базовые так и продвинутые навыки анализа данных включая работу с реальными проектами и подготовку итогового исследова...

Марат

6 декабря 2025

Классный курс по CV

Отличный курс, я получила много знаний и опыта по CV и Deep Learning, и стала увереннее в этой области. Задачи интересные, преподается объемный материал от профи в сфере, даются советы по прохождению собеседований. Есть кураторы, которые оперативно отвечают на вопросы. В целом я курсом довольна и од...

Маргарита

18 ноября 2025

Отличная платформа чтобы вкатиться

Всем привет :) Прошел курс StartML (Deep Learning Engineer). Впечатления только положительные. 1. Материал: Все понятно, есть хинты и подсказки, особенно порадовало что есть конспект к каждой лекции который помогает пройти практику 2. Платформа: Все ок, были иногда правда баги самой платформы и...

Николай

11 июля 2025

Хороший курс, совмещающий теорию и практику

1) Теория. В курсе очень хорошо разбираются все необходимые теоретические знания, все подробно разбирается в видео-уроках, а потом дублируется в текстовых конспектах. Знаний будет более чем достаточно, чтобы пройти собеседования на уровень мидла. 2) Практика. В курсе очень много заданий разного уро...

Тимофей

26 февраля 2025

Насколько полезной была информация?

Вы можете оценить пользу всей страницы в целом, отметив необходимое количество звездочек. Это поможет нам отслеживать актуальную информацию и улучшать взаимодействие с вами.

среднее: 5 из 5

Всего 577 голосов