🍬🍬🍬

Коллеги, команда NovaData поздравляет вас с Наступающим Новым 2026 годом!

Пусть новый год принесёт вам ещё больше знаний, вдохновения и энергии для профессионального роста.

Желаем каждому студенту уверенно освоить нужный инструмент или технологию, получить сильные практические навыки и сделать шаг к новой карьерной цели.

Спасибо, что выбираете NovaData, развиваетесь вместе с нами и создаёте ту самую атмосферу, ради которой хочется делать образовательные продукты лучше каждый день.

🚀Хотите прокачаться в DataOps и Python с нуля до junior?

Пакет курсов «DataOPS + Python Engineer с нуля до junior»
объединяет два ключевых направления — DataOps и Python-разработку. От базового кода до продвинутой инфраструктуры: вы научитесь пользоваться Linux, Git, Docker, Kubernetes, Spark, Airflow и другими инструментами автоматизации и анализа данных.

🎁Переходите по ссылке и получите скидку 15% на весь набор курсов — отличная возможность начать карьеру в востребованной области программирования!

➡️ Оплата со скидкой тут

🎯Освойте DataOps и SQL — с нуля до профи!

Хотите разобраться, как устроены современные инфраструктуры данных? Этот комбинированный набор объединяет два наших курса — DataOps и SQL.

✔️Вы начнёте с базовых инструментов и постепенно научитесь работать в Linux и Git, собирать контейнеры в Docker и управлять кластерами Kubernetes, строить потоковые системы на Hadoop и Spark, автоматизировать всё с помощью Ansible и Airflow, подключать облака и выстраивать CI/CD-пайплайны.

Прокачанные знания SQL позволят уверенно администрировать и оптимизировать базы данных — навык, который ценится в любой работе с большими данными и не только.

🚀Готовы стать экспертами по данным? Начните обучение уже сейчас!

❕ТОП 3 факта о трендах и актуальных событиях в сфере инженерии данных:

⬇️⬇️⬇️

1️⃣Интеграция и централизация данных как ключевой глобальный тренд

Рынок услуг по data engineering в 2026 году оценивается в диапазоне 105–107 млрд долларов США с средним годовым ростом примерно 15% (по данным отчета USDSI и других глобальных обзоров), что отражает увеличение объема затрат на интеграцию, централизацию и стандартизацию данных, а не только на разовые ETL‑задачи.
Во многих крупных компаниях наблюдается переход от разрозненных инструментов и инфраструктур к единой архитектуре системы управления данными: централизованные хранилища, унифицированный конвейер данных, SLA‑политика, наблюдаемость и каталог данных, к которым бизнес‑подразделения получают доступ через self-service интерфейсы

⬇️⬇️⬇️

2️⃣Структурный сдвиг в ролях: data‑platform, data‑quality и domain‑data‑engineer.

Отчеты по глобальному рынку data‑engineer‑вакансий и рыночные исследования (например, JobsPikr‑данные и отчеты аналитических консультантов) указывают, что в 2025–2026 годах спрос на data engineer‑роли остается среди самых высоких в ИТ‑секторе, с ростом порядка 15–20% в год по глобальному рынку.

⬇️⬇️⬇️

3️⃣OpenAI и проблемы с GitHub

Инженеры OpenAI, как сообщается, отметили рост числа сбоев в обслуживании в последние месяцы, из-за которых GitHub был временно недоступен. В конечном итоге эти сбои вызвали внутренние дискуссии о создании альтернативной платформы, адаптированной к потребностям OpenAI. Хотя проект вряд ли будет завершен в течение нескольких месяцев, сотрудники, как сообщается, рассматривают возможность предложения хранилища кода в качестве коммерческого продукта более широкой клиентской базе OpenAI.

Если OpenAI начнет публичный запуск, это будет означать смелый шаг создателя ChatGPT, направленный на прямую конкуренцию с Microsoft, которой принадлежит GitHub и значительная доля в OpenAI. В последние годы обе компании тесно сотрудничали, и Microsoft предоставила существенную облачную инфраструктуру и финансовую поддержку для быстрого расширения OpenAI.

🔤А вы бы предпочли остаться в GitHub или перейти на новую платформу? Делитесь своим мнением в комментариях ⬇️

🚀Простой и самый лучший курс «Математика для программиста» для будущих специалистов с нуля. Теперь доступны два новых модуля — «Теория вероятностей» и «Введение в производную функции». Учитесь решать задачи «на бумаге», применять их на Python и Java, общайтесь с единомышленниками в телеграмм-чате и научитесь использовать математические приёмы в реальной жизни! Переходите по специальной ссылке ниже и получите скидку 15% на первый месяц!

⬇️⬇️⬇️

Ссылка на оплату со скидкой

🚀Напоминаем, что уже 16 марта стартует масштабная стажировка Data Engineer!

ℹ️ Во время стажировки вы получите практический опыт работы в области Data Engineering: освоите базы данных, потоковую и пакетную обработку данных (Airflow, Kafka, Spark), создание ETL‑пайплайнов и автоматизацию процессов загрузки.
Программа включает изучение Docker, Pandas, Hive, PySpark, DBT, ELK, Grafana и Yandex Cloud, а также разработку архитектуры DWH и DataLake. Вас ждут более 30 вебинаров, проектные задания, командная работа, менторская поддержка и итоговая защита! Получите скидку 5% по ссылке ниже 👇

✔️Оплата со скидкой

Остался один день до старта стажировки ✔️

ℹ️Это интересноℹ️

🧑‍💻Уэс МакКинни - один из ключевых людей, которые сформировали инфраструктуру для Data Engineering, хотя многие думают о нём только как о «авторе Pandas».

✔️Сначала он придумал DataFrame в Python: удобный инструмент, который инженеры используют на каждом шаге пайплайна — от первичной загрузки и очистки данных до сложных трансформаций для хранилищ и ML-моделей.

✔️Потом пошёл дальше: создал Apache Arrow и экосистему вокруг неё. Теперь разные системы обмениваются колонночными данными быстро, без лишних копий.

ℹ️Если вы строите пайплайны с Pandas-подобными API, где сервисы "гладко" общаются — вы пользуетесь его стандартами каждый день!

📢Мы продлеваем набор на самую большую стажировку Data Engineer в России! 📢
У вас ещё есть шанс присоединиться к команде и получить реальный опыт работы над интересными проектами!

Стажировка Data Engineer