Kurzy Big Data 2026: Přehled Data Engineering

Přehled kurzů Big Data a Data Engineering pro rok 2026

V roce 2026 nabízí trh rozmanité kurzy Big Data a Data Engineering. Vybrali jsme šest programů z katalogu Habr Kurzy: tři pro začátečníky, tři pro specialisty se znalostí SQL a Pythonu. Pokrývají ETL, datová skladiště, Spark, Kafka a cloudové platformy. Níže jsou klíčové charakteristiky v tabulce pro rychlou analýzu.

| Kurz | Škola | Délka | Formát | Zvláštnost |

|------|-------|--------------|--------|-------------|

| Specialista na Data Science | Yandex Practicum | 13 měsíců | Proudový | 8 projektů + Yandex Cloud |

| Datový inženýr | karpov courses | 5 měsíců | Intenzivní | Architektura + Hadoop |

| BI analytik | Netology | 9 měsíců | Online + webináře | Kafka/Spark Streaming |

| Profese Data-analytik | Skillbox | 12 měsíců (5-9 fakt.) | Flexibilní | Od nuly + 9 projektů |

| Specialista na Data Science, rozšířený | Yandex Practicum | 17 měsíců | Proudový | Celý cyklus až po ML |

Programy pro specialisty se základy

Specialista na Data Science od Yandex Practicum

Kurz pro úroveň middle: vyžaduje se SQL a Python. Za 13 měsíců se zvládne návrh DWH na PostgreSQL s SCD, datové mart, ETL přes Airflow, NoSQL (MongoDB), Kubernetes, Yandex Cloud a streamové zpracování. Zátěž — 12 hodin týdně, proudový formát s termíny. Praxe: 8 projektů na reálných datech — ETL-pipeline, Data Lake pro e-commerce a startupy.

Charakteristiky:

• Úroveň: střední
• Certifikát: diplom o rekvalifikaci
• Splátky: od 4 080 Kč/měsíc

Výhody: kompletní stack od DWH po cloudy, podpora mentorů. Nevýhody: přísné termíny, zpoždění v recenzích.

Datový inženýr od karpov courses

Intenzivní kurz 5 měsíců pro junior+/middle. Zaměření na architekturu: PostgreSQL, Greenplum (MPP), Airflow pro ETL, Big Data-stack (Hadoop, Spark, Hive, Kafka, S3), Yandex Cloud, vizualizace v Superset/Tableau. Zátěž 10-15 hodin týdně, 3 setkání. Projekt: ETL na Airflow + Spark + Greenplum, plus 200+ úkolů na simulátorech.

Charakteristiky:

• Úroveň: junior+/middle
• Certifikát: v ruštině/angličtině
• Splátky: od 5 792 Kč/měsíc

Výhody: systematický přístup k nástrojům, simulátory pohovorů. Nevýhody: jeden velký projekt, vysoké tempo.

BI analytik od Netology

9 měsíců pro zkušené v SQL/Pythonu. Moduly: pokročilý SQL, DWH, ETL na Spark/Airflow, Kafka/Spark Streaming, Yandex Cloud, neuronové sítě. Bezplatný přístup k Yandex Cloud. Projekty: 6 ks, včetně OLAP-kostek a pipeline. Zátěž 8-10 hodin, webináře a meetupy.

Charakteristiky:

• Úroveň: se zkušenostmi
• Certifikát: diplom
• Splátky: od 4 092 Kč/měsíc

Výhody: streamová data, reálné případy. Nevýhody: vyžaduje základy, objem materiálu.

Kurzy od nuly pro vstup do profese

Profese Data-analytik od Skillbox

12 měsíců (fakt. 5-9), začátek s Python/SQL. Dále: ETL/Airflow/Spark/Kafka/Docker, Big Data (Hadoop/HDFS/Spark), Data Lake (ClickHouse), DWH (Greenplum/Power BI), testování (Great Expectations). Flexibilní tempo, 9 projektů (6 reálných), HR-podpora s garancí.

Charakteristiky:

• Úroveň: začátečník
• Certifikát: stanoveného vzoru
• Splátky: 5 370 Kč/měsíc, první platba po 6 měsících

Výhody: od nuly po portfolio, zaměstnání. Nevýhody: protáhlá doba.

Specialista na Data Science, rozšířený, Yandex Practicum

17 měsíců od nuly: Python/SQL, DWH, ETL/Airflow, NoSQL, cloudy, streamové zpracování, příprava pro ML. Proudový formát, 8+ projektů + případy firem. Hluboké zpracování obchodních úkolů.

Charakteristiky:

• Úroveň: začátečník
• Certifikát: diplom
• Splátky: od 13 440 Kč/měsíc

Výhody: až na middle-úroveň, reálné úkoly. Nevýhody: dlouhá doba, zátěž.

Kritéria výběru kurzu Data Engineering

Výběr závisí na úrovni, formátu a cílech. Zde jsou klíčové parametry:

• Vstupní úroveň: Začátečníci — kurzy s Python/SQL (11-17 měsíců). Se základy — zaměření na architekturu/Big Data (5-13 měsíců).
• Formát: Proudový — disciplína + podpora. Flexibilní — sebekontrola. Intenzivní — rychlý pokrok.
• Praxe: Minimálně 5-8 projektů, reálná data, stack (Spark, Kafka, Airflow).
• Podpora: Mentoři, recenze, HR.
• Certifikát: Diplom pro životopis.

Zkontrolujte požadavky: bez SQL se nepouštějte do middle-kurzů — riskujete vyhoření.

Co je důležité

• Kompletní stack: ETL (Airflow), Big Data (Spark/Hadoop/Kafka), cloudy (Yandex Cloud), DWH (PostgreSQL/Greenplum).
• Praxe na reálných datech: 6-9 projektů pro portfolio.
• Přizpůsobení úrovni: začátečníci zvládají základy, middle — architekturu.
• Garance: HR-podpora, splátky, diplomy.
• Společné nevýhody: termíny, tempo, zpoždění zpětné vazby.

— Editorial Team