Практический курс для инженера данных: вы освоите приёмы контекстного промптинга для генерации PySpark-джобов, рефакторинга legacy-кода и автоматического документирования с помощью Mermaid-диаграмм и описаний data lineage.

Сразу после обучения сможете внедрить в своей работе интеллектуальный алертинг в n8n и развернуть RAG-систему на базе Dify для получения ответов по схемам данных и внутренним API.

Дополнительно вы познакомитесь с прототипами ИИ-агентов для сбора требований и генерации спецификаций.

Чтобы оценить текущую автоматизацию ETL, скачайте «Карту ИИ-эффективности». Она поможет проанализировать ваши текущие навыки и покажет траекторию роста — от ручной разработки к интеллектуальным пайплайнам.

Вы определите, какие практики уже дают результат, и увидите метрики для измерения прогресса — надёжность инфраструктуры, качество данных, доля автоматизированных проверок. Это поможет обосновать внедрение ИИ перед руководством и командой.

От промптов к прототипам: стратегия работы с ИИ в инженерии данных.

Инструментарий:

• Обзор больших языковых моделей (LLM) для кодинга (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, локальные модели Ollama для конфиденциальных данных).
• Связка VS Code + Cursor / AI-плагины как основной рабочий стол.

Контекст — это всё (Advanced Context Management):

Техники инжекции контекста: не только DDL, но и диаграммы сущность-связь (ERD), примеры данных (data sample), требования к SLA и стоимость выполнения запроса.

Паттерны промптов для инженера данных:

• Системный промптинг для роли Senior Data Engineer.
• Шаблоны для: «Сгенерируй оптимизированный PySpark джоб», «Перепиши этот ETL с Pandas на Dask», «Создай DAG Airflow для инкрементальной загрузки».

Практические задания: Генерация ETL-пайплайна. Оптимизация «тяжелого» SQL.

ИИ для надежности: автоматизированное тестирование, мониторинг качества данных и документация.

• Генерация DQ-чеков и unit-тестов: большие языковые модели (LLM) для создания pytest-скриптов и проверок: свежесть данных (freshness), согласованность (consistency), выбросы, соответствие схеме.
• Автоматическое документирование: генерация документации в формате Markdown или диаграмм Mermaid (для отображения графа зависимостей) из кода DAG или SQL.
• Создание описаний линий передачи данных (data lineage) «на лету».
• Объяснение и рефакторинг legacy-кода: техники для быстрого анализа и модернизации унаследованных скриптов («Объясни эту функцию», «Рефакторь с учетом лучших практик»).

Практические задания: Создание DQ-пакета. Документирование пайплайна.

Умные пайплайны и чат с вашей инфраструктурой: n8n и RAG-системы.

Оркестрация с ИИ (n8n / Airflow + ноды OpenAI): проектирование пайплайнов, где LLM-ноды принимают решения, например: анализ результатов выполнения задачи и выбор следующего шага (retry, alert, skip).

Генерация с расширенным поиском (RAG) для инженера данных:

Специфика применения для технической документации, схем баз данных, логов ошибок и контрактов данных. Инструменты: от облачных (Dify) до фреймворков (LangChain / LlamaIndex) для кастомных решений.

Создание «Чата с метаданными» — архитектура системы, где можно спросить: «Какие витрины зависят от таблицы user_events?» или «Почему пайплайн X упал вчера в 03:00?».

Практические задания:

• Сборка «умного» алертинга в n8n: Создать workflow, который:
• (Триггер) получает логи об ошибках из Grafana / Cloud Logging.
• (Действие) отправляет лог в большие языковые модели (LLM) с промптом «Проанализируй ошибку и предложи 1-2 наиболее вероятные причины».
• (Действие) отправляет вывод инженеру в Telegram, предлагая варианты решений.

Настройка генерации с расширенным поиском (RAG) с помощью Dify: Загрузить в сервис документацию по внутренним API и схему баз данных. Затем задать вопросы, например: «Какой endpoint использовать для получения данных о заказах за последний час?» — и проверить точность ответов со ссылками на источники.

Диалог с облаком и автономные агенты для управления данными.

• Оптимизация инфраструктуры через большие языковые модели (LLM): анализ query-планов BigQuery / Snowflake, выдача рекомендаций по кластеризации и партиционированию с помощью промптов.
• Генерация Terraform-конфигов или скриптов управления Spark-конфигурацией.
• Введение в ИИ-агентов: отличие агента от простого чата. Архитектура (Planner, Tools, Memory). Обзор фреймворков (LangGraph, AutoGen).
• Практические сценарии для инженера данных: агент для сбора требований и генерации спецификации пайплайна.

Безопасность и этика:

Риски при работе с конфиденциальными данными и большими языковыми моделями (LLM). Стратегии: анонимизация, локальные модели, приватные шлюзы. Контроль галлюцинаций в технических ответах.

Практические задания: Оптимизация облачного запроса. Проектирование агента-ассистента.