Roadmaps

Микророадмэп: Что не делать при вкатывании в DE, чтобы не выгореть не вкатившись! ⛔🔥😖

* Несколько имхо-НЕ-советов юнному падавану ;)

«Лучшее — враг хорошего». — Вольтер

«Простое лучше сложного». — Zen of Python (PEP 20)

«Совершенство достигается не тогда, когда нечего добавить, а тогда, когда нечего убрать». — Антуан де Сент-Экзюпери

«Путь в тысячу ли начинается с одного шага». — Лао-цзы

Как-то (уже давно) увидел пост про роадмэп — и показалось: «Вот оно! Священный грааль юного DE!» 🤩

А потом дошло: такой океан знаний легко пугает и уводит в дебри → а там и выгорание вместо вката!

Чтобы этот шаг был быстрее и безболезненнее — отсекай лишнее!.

Ниже мой #microroadmap: что можно смело отложить “на потом” или вообще выкинуть.

И помни: тебе не нужно “пройти всё”. Тебе нужно сделать первый шаг до 1й работы/стажировки — дальше ~~будет проще~~ само пойдёт! 💯

⛔️ Не лезть в Scala/Java/Go/Rust/etc, а взять базу по SQL, Python и чуть Bash и Docker
⛔️ Не углубляться в SQL и Python глубже, чем реально нужно для DE-вкатывальщика: SQL – до простых оконок, Python – venv и мин по airflow, pyspark/pandas/etc
⛔️ Не решать LeetCode сложнее Easy по Python / Medium по SQL!
⛔️ Не учить команды git, а уметь в базовый workflow через IDE:** репа → коммит → PR → ревью → мердж
⛔️ Не лезть в теорию Linux и Docker, но уметь в FS, SSH, nano и docker compose up

⛔️ Не изучать Data Vault / Anchors / Data Mesh / Streaming и тп, но знать 2–3NF, Star-схему и SCD2
⛔️ Не пытаться объять необъятное, но минимально знать базу dbt/Airflow/ClickHouse
⛔️ Не изучать, а понимать, зачем нужны Hadoop/Spark/Iceberg/Trino/Greenplum/BI — но без погружения в них!
⛔️ Не лезть в pandas, а лучше закрыть минимум на Spark (ну или DuckDB): прочесть файл + SQL + запись в файл/таблицу

⛔️ Не покупать/качать на торрентах большие “пакетные курсы”, а ресёрчить, чем хотите заниматься, и изучать конкретный тул! На всех курсах, которые я видел, много воды и legacy.
⛔️ Не смотреть видосы, вебинары, а пилить pet-проект! Видео, вебинары и лекции – это мнимые знания, полученные в pet-проекте – реальные!
⛔️ Не вести блокнотик или notes вместо практики, а делать больше осмысленных зелёных точек в GitHub (хотите вести заметки — ок, туда же!)

⛔️ Не мучаться придумыванием петов, а разобрать существующий:** например HalltapeETL (или навайбкодить простой аналог на стеке выше).
⛔️ Не придумывать сложные петы, а сделать маленький, но законченный:** README + Makefile + линтер + тесты + docker-compose.yml + pre-commit + github CI

⛔️ Не велосипедить в одиночку, а периодически сверяться:** у “GPT”/ментора/DE-друзей — “не фигню ли я делаю”?
⛔️ Не лазить с вопросами по tg-чатам, а уметь в ChatGPT/Claude/Gemini/DeepSeek, но понимая их ограничения
⛔️ Не спрашивай фигню! В tg-чаты приходить с шареной ссылкой из GPT! (на чат с ним, в котором ты хорошо початился;)

⛔️ Не копировать код из ChatGPT/Claude/Gemini/DeepSeek для больших задач с отладкой, а уметь вместо этого в ClaudeCode/Codex/Cursor и т.п.
⛔️ Не пиши в ИИ-агента “сделай мне красиво”! Пиши ~~“Давай составим план для…”~~ “Let’s make a plan for…” + настрой commands/skills/agents

⛔️ Не шлифовать CV бесконечно, а иди на собесы “как есть”, фиксируя там вопросы тебе и свои ответы для разбора
⛔️ Не пытаться пройти первые собесы, а пытаться завалить с пользой! 😁 (если неочевидно – думай и см ниже)
⛔️ Не думай, что если всё прошёл, то молодец! Если у тебя нет своего списка вопросов – значит не молодец! 😁 (если неочевидно – думай)
⛔️ Не радоваться рано, получив офер! Не принимать офер, имея меньше двух на руках и пройдя меньше десяти собесов! (но по этой теме нужен отдельный роадмэп))

не согласен / согласен / хочешь обсудить – пиши!
площадка для более подробного обсуждения будет опубликовано в t.me/data_career ~~позже~~ когда-нибудь 😁