Kim jest Inżynier Danych
Inżynier Danych to jedna z najbardziej poszukiwanych ról w IT. Odpowiada za Python, Spark, Airflow. Popyt rośnie z roku na rok — firmy walczą o doświadczonych specjalistów.
Wymagane umiejętności
Kluczowe technologie i kompetencje:
- Python
- Spark
- Airflow
- dbt
- Snowflake
- Kafka
- SQL
Nie musisz znać wszystkiego na start — ścieżka szkoleniowa EITT prowadzi Cię krok po kroku.
Ścieżka rozwoju
- Podstawy (0-6 mies) — fundamenty: Python, Spark
- Junior (6-18 mies) — pierwsze projekty, Airflow
- Mid (2-3 lata) — samodzielność, dbt
- Senior (4+ lat) — architektura, mentoring, leadership
Zobacz pełną ścieżkę szkoleniową →
Zarobki
Stawki Inżynier Danych w Polsce 2026:
18-35 tys. zł B2B
Zarobki rosną z doświadczeniem i certyfikatami. Inwestycja w szkolenia zwraca się w 3-6 miesięcy.
Jak zacząć z EITT
EITT oferuje kompletną ścieżkę szkoleniową Inżynier Danych — od podstaw do poziomu senior. 500+ ekspertów, 2500+ szkoleń, ocena 4.8/5.
Najczęściej zadawane pytania
Jaka jest różnica między Data Engineer a Data Analyst?
Data Engineer buduje i utrzymuje infrastrukturę danych — pipeline’y ETL, hurtownie danych, systemy streamingowe. Data Analyst korzysta z tej infrastruktury do analizy danych i tworzenia raportów. Inżynier danych pracuje bliżej backendu, analityk bliżej biznesu.
Czy muszę znać Spark i Kafka od początku kariery?
Nie, na starcie wystarczy solidna znajomość Pythona i SQL oraz podstaw budowania pipeline’ów ETL. Spark i Kafka to narzędzia do przetwarzania danych na dużą skalę, które stają się niezbędne na poziomie mid i senior, gdy pracujesz z milionami rekordów.
Jakie certyfikaty są najbardziej wartościowe dla Data Engineera?
Certyfikaty chmurowe — AWS Data Analytics Specialty, Google Professional Data Engineer lub Azure Data Engineer Associate — są wysoko cenione przez pracodawców. Potwierdzają umiejętność projektowania rozwiązań data engineering w środowisku produkcyjnym.
Czy Data Engineer musi znać machine learning?
Znajomość ML nie jest wymagana, ale rozumienie podstaw (jak modele konsumują dane, czym jest feature engineering) czyni Cię znacznie efektywniejszym inżynierem danych. Coraz więcej firm oczekuje od Data Engineerów umiejętności budowania pipeline’ów MLOps.