Курс по Data Engineering

Выполните реальный проект из практики дата-инженера
Автоматизируете процесс очистки и сбора данных
По итогам курса вы:
12 : 10 : 44 : 16
40%
скидка
дней
часов
минут
секунд
Длительность
10 недель
Формат
онлайн
Старт
скоро
Оценка курса
4.6
Партнер курса
Длительность
10 недель
Формат
онлайн
Курс по Data Engineering
Старт
скоро
Уровень
с нуля
Практический курс по одному из самых перспективных направлений в Big Data
Включает
Hadoop, Linux, SQL, Apache Spark, Apache Airflow
Требования
Для новичков
Для тех, кто хочет
Автоматизировать процесс очистки и сбора данных
12 : 10 : 44 : 16
40%
скидка
дней
часов
минут
секунд

Научитесь строить пайплайны данных в реальном времени

В современных компаниях накапливается большой объем данных, из которых можно извлекать важную аналитику, строить гипотезы или прогнозные модели. Data Engineer — это специалист, который собирает данные из разных источников, очищает их и передает в удобном виде аналитикам для принятия бизнес-решений.
Аналитикам данных нужно знать, как работает хранилище данных, в каком виде там хранятся данные, как они обрабатываются и как их можно получить для анализа.
Курс ориентирован на практику и основные инструменты, подходит для тех, кто имеет базовые знания языка Python. За два месяца вы освоите все важные этапы Data Engineering.

Начните путь
в Data Engineering
уже сейчас

Забронируйте курс по спеццене — со скидкой 40%!

Медианная зарплата дата-инженера

*данные взяты с сайта
доступно прямо сейчас*
3325 вакансий
130 000 ₽

Преподаватель

Михаил Королев
Ведущий Data Engineer в «АльфаСтрахование»

• Системный программист, изобретатель, руководитель, наставник
• Серьезно занимался параллельным программированием
• Имеет большой опыт в ритейле, страховании и брокерском бизнесе
• Работает с данными с 1996 года
• Приверженец и практик в Agile и самоуправлении
• Работал в крупных компаниях, в том числе зарубежных

Курс из специализации Data Science

Курс по нейронным сетям и deep learning
Data-driven management
Python
Math&Stat
Machine Learning

Deep Learning

Data Engineering

Менеджмент

Программа курса

МОДУЛИ
1
Введение, практический linux
Кто такой Data Engineer и зачем ему Linux?
2
Современные хранилища данных
Разнообразие баз данных и их особенности
3
Экосистема Hadoop
Что такое Hadoop, что он умеет и как им пользоваться
4
Источники данных и работа с ними
Файлы как источники данных, JDBC — структурированные данные, SQL для выгрузки данных
5
Apache Spark и обработка данных
Зачем нужен Apache Spark и как с ним работать
6
Hadoop как хранилище данных
Особенности и нюансы hdfs
7
Apache Airflow для оркестрации конвейеров
Настройка data pipelines
8
Обзор облачных хранилищ
Особенности и нюансы работы с облачными хранилищами: Google, Amazon, Azure
Получите полную программу курса
It's totally free

Преимущества курса

В рамках курса вас ждет сквозной проект — реальная задача дата-инженера. На каждом новом этапе вы будете решать часть большой задачи, а в финале автоматизируете весь процесс.

Курс основан на практике. Мы рассматриваем инструмент или технологию, после чего сразу отрабатываем ее на практике.

Программа построена по принципу от простого к сложному. Вы узнаете и освоите самое важное о Data Engineering, что нужно знать инженеру данных.
В процессе обучения вам будет помогать преподаватель и команда кураторов, которые помогут разобраться с предметом и решат все технические и организационные вопросы.

Как проходит обучение

Вы сможете проходить обучение из любой точки планеты. Новые модули будут открываться раз в неделю.
Слушаете лекции преподавателей
Выполняете практические задания
По каждой теме вы выполняете практику — основанные на реальных кейсах задачи по Big Data.
Помощь преподавателя и коллектива
Вы будете получать поддержку наставников и постоянно общаться со своими сокурсниками в наших каналах в Slack.
Итоговый проект
В конце курса вы завершите собственный проект по настройке пайплайнов и хранилища данных.
1
2
3
4
Слушаете лекции преподавателей
Получите должность Android-разработчика
уровня Middle
Жизнь на курсах SkillFactory
Уроки с упором на практику
Вы не просто изучаете алгоритмы, а учитесь использовать их в решении реальных бизнес-задач. После обучения сможете сразу использовать навыки в деле, а не разбираться с тем, как приспособить знания к жизни.

Уроки доступны на онлайн-платформе, для вдумчивого изучения в любое время.
Помощь преподавателя и коллектива
Если что-то не получается, вы не останетесь один на один с трудностями. Рядом всегда будет преподаватель, который поможет разобраться с проблемой.

Когда видишь успехи остальных, учиться легче. Если у кого-то получается лучше, это подстегивает к более активным действиям. Если получается лучше остальных, то вы помогаете коллегам.
Общаемся и помогаем друг другу в Slack
Для курса создается сообщество в Slack. В нем участники делятся впечатлениями и решениями задач, спрашивают совета, а преподаватель все подробно разъясняет.
Делаем домашние задания

Тут все очевидно: чтобы научиться, нужно практиковаться. Дома вы делаете задания, строите дашборды, а преподаватель и сокурсники вам в этом помогают.
На курсе обучение не заканчивается
Портфолио
Готовый код и пайплайны для портфолио
Развитие карьеры и бизнеса
Помощь с трудоустройством и стажировкой, тусовка специалистов и полезные знакомства
Сертификат школы SkillFactory
Персональный сертификат о прохождении курса, по запросу предоставляется на английском языке
Запишитесь на курс
Курс стартует: скоро
Осталось 6 мест
Стоимость обучения
Можно в рассрочку на 12 месяцев. Банки партнеры:
29 900
49 833
У меня есть промокод
12 : 10 : 44 : 16
40%
скидка
дней
часов
минут
секунд
Как получить скидку?
За счет работодателя
Для запроса документов забронируйте курс через форму и выберите пункт «Оплатить как юр лицо» или напишите на почту [email protected].
Реферальная программа
Вы можете получить скидку 20%, пригласив друзей на наши курсы.
Программы лояльности
После оплаты одного из курсов вы получаете скидку на другой.
Репост
Поделитесь ссылкой у себя в соц. сетях и получите дополнительную скидку 5%.
Наши студенты работают в компаниях

Часто задаваемые вопросы

Что такое Data Engineering?
Задача Data Engineering — сбор, обработка и хранение данных для того, чтобы их могли использовать аналитики и другие сотрудники компании.

Эти накопленные данные используют, например, для машинного обучения и построения прогнозов, для анализа и принятия управленческих решений.
Зачем это мне?
Бизнес-аналитикам часто приходится самостоятельно заниматься процессами сбора данных из разных источников, первоначальной обработкой, очисткой, настройкой пайплайнов.

Если вы работаете на позиции Data Scientist, то вы постоянно общаетесь с инженерами данных. Вам нужно знать методы и технологии хранения и доставки данных, чтобы эффективно взаимодействовать с инженерами.
Для кого этот курс
Курс предназначен для профессиональных бизнес-аналитиков, специалистов по Data Science, аналитиков данных, разработчиков, которые хотят научиться выстраивать потоки данных, и менеджеров, руководителей, которым нужно понимать, как устроено хранилище данных, как собираются и очищаются данные.
Я стану гуру Data Engineering?
Область Big Data — бесконечная, требующая постоянного самообразования и отслеживания новых технологий. Вы пройдете от точки «я ничего не знаю» до точки «я решаю задачи по Data Engineering и знаю, где это применить и как развиваться дальше».
Чем вы лучше бесплатных курсов
Основной ответ такой — наш курс не является заменой бесплатным онлайн-курсам. Напротив, такие онлайн-курсы — это очень хорошо и полезно. Но у наших курсов есть неоспоримые преимущества: фокус на практике, помощь преподавателя и поддержка группы.

Вы будете учиться по принципу одно занятие = одна задача. Вместе с опытным специалистом по инжинирингу данных вы пройдете все этапы извлечения, обработки, загрузки, хранения, очистки, доставки данных.

Если вы столкнетесь с проблемой при выполнении задания, вам всегда будет, к кому обратиться: вы сможете получить совет от одногруппников и помощь преподавателя в закрытом сообществе в Slack.
Это действительно востребовано?
Да. Убедитесь в этом, посмотрите статистику профессии Data Engineer на русскоязычных и зарубежных кадровых сайтах.