Umiejętności techniczne
- Python — must-have
- Spark — must-have
- Airflow — must-have
- dbt — nice-to-have
- Snowflake — nice-to-have
- Kafka — nice-to-have
- SQL — nice-to-have
Soft skills
- Komunikacja (praca z zespołem, prezentacje)
- Problem solving
- Praca w zespole Agile
- Ciągłe uczenie się
Jak zdobyć te umiejętności
Ścieżka szkoleniowa EITT dla Inżynier Danych pokrywa wszystkie kluczowe kompetencje — od fundamentów po zaawansowane tematy.
Najczęściej zadawane pytania
Czy inżynier danych musi znać machine learning?
Znajomość ML nie jest wymagana, ale bardzo przydatna. Inżynier danych buduje infrastrukturę, z której korzystają data scientiści i inżynierowie ML. Rozumienie podstaw ML pomaga projektować pipeline’y lepiej dopasowane do potrzeb zespołów analitycznych.
Jaka jest rola Apache Spark w pracy inżyniera danych?
Spark to kluczowe narzędzie do przetwarzania dużych wolumenów danych w trybie wsadowym i strumieniowym. Pozwala na transformacje danych na skalę, której tradycyjne bazy nie obsłużą. W 2026 roku Spark pozostaje standardem w firmach pracujących z big data.
Czy lepiej specjalizować się w jednej platformie chmurowej, czy znać kilka?
Na start warto opanować jedną platformę dogłębnie — AWS, Azure lub GCP — w zależności od tego, z czego korzysta Twój pracodawca. Fundamenty (Kafka, Airflow, Spark, dbt) są przenaszalne między platformami, więc zmiana chmury w przyszłości nie wymaga nauki od zera.
Jak wygląda typowy dzień pracy inżyniera danych?
Inżynier danych projektuje i utrzymuje pipeline’y ETL/ELT, monitoruje jakość danych, optymalizuje wydajność zapytań i współpracuje z analitykami przy dostarczaniu nowych źródeł danych. Istotną częścią pracy jest też reagowanie na awarie pipeline’ów i debugowanie problemów z danymi.