5️⃣ ТОП-5 типичных ошибок при создании пайплайнов 1️⃣ Неправильная настройка источников данных может помешать извлечению информации из пайплайна. 2️⃣ Некорректные или неполные данные (дубликаты, неправильные форматы, отсутствующие значения) могут вызвать сбои на этапе обработки. 3️⃣ Логические ошибки в коде могут привести к неправильным результатам, включая ошибки в алгоритмах и расчетах. 4️⃣ Отсутствие мониторинга делает пайплайн уязвимым к сбоям, затрудняя выявление и устранение проблем. 5️⃣ Проблемы с масштабируемостью и производительностью могут возникнуть из-за неоптимальных запросов и недостаточной обработки параллельных задач. На своем курсе-симуляторе «Инженер данных» мы учим не допускать подобные ошибки. Курс создан для тех, кто хочет начать карьеру в дата-инженерии с нуля или, если вы уже инженер данных, освоить новые инструменты, такие как Clickhouse и Spark. Самое главное — обучение основано на реальных бизнес-кейсах и задачах. К примеру, вы проведете RFM-анализа клиентской базы аптечной сети с помощью PostgreSQL и Metabase. Или создадите автоматизированный ETL/ELT-пайплайн на основе данных онлайн-университета с помощью Airflow. ➡️ Следующий поток курса стартует уже сегодня, успевайте подать заявку на консультацию и становитесь лучшим профи на рынке!