Розпродаж!

Курс Data Engineer: Архітектура та інструменти великих даних

-70%
(4 відгуків)

Оригінальна ціна: 1,990 грн.Поточна ціна: 590 грн.

Savings Ви економите: 1,400 грн (70%)
 Покваптеся! Закінчується через

Компанії генерують величезні обсяги даних, але не знають, як їх ефективно обробляти. Розробники та адміністратори баз даних бачать цей попит, але їм не вистачає знань про інструменти, такі як Spark, Kafka та екосистеми Hadoop, щоб перейти на наступний рівень. Цей курс — ваш практичний посібник у світ Data Engineering. Ви навчитеся будувати надійні пайплайни для обробки даних, проєктувати розподілені сховища та розгортати ML-моделі, ставши затребуваним фахівцем на ринку Big Data.

icon
Чому ви навчитеся
  • Check markПрацювати з ключовими інструментами екосистеми Hadoop та хмарними платформами.
  • Check markРозробляти додатки для обробки даних за допомогою Apache Spark (batch та streaming).
  • Check markВикористовувати черги повідомлень (Kafka) для потокової передачі даних.
  • Check markОрганізовувати сховища даних (DWH, NoSQL) та налаштовувати CI/CD для дата-сервісів.

icon
Для кого цей курс
  • Check markРозробники на Java/Python, які хочуть спеціалізуватися на Big Data.
  • Check markАдміністратори СУБД, які прагнуть працювати з розподіленими системами.
  • Check markІнженери, які хочуть підвищити свою кваліфікацію у сфері даних.

icon
Вимоги
  • Check markДосвід розробки на Java або Python.
  • Check markРозуміння основ роботи з базами даних та SQL.
  • Check markБазові навички роботи в командному рядку (Linux, SSH).

icon
Курс містить

icon10 годин відео

icon10 статей

icon10 ресурсів для завантаження

iconДистанційно та у зручному для вас темпі

iconПовний довічний доступ

iconЦифровий сертифікат про закінчення

6 заказов за последние 7 дней.
Курс Data Engineer
Курс Data Engineer: Архітектура та інструменти великих даних 1,990 грн Оригінальна ціна: 1,990 грн.590 грнПоточна ціна: 590 грн.
Иконка

Додаткова знижка в 20% при купівлі від 2 курсів. Активується автоматично.
Иконка

Купуй 2 курси — 3-й безкоштовно
Подробиці акції
Як купити та отримати курс?
✔️Натисніть «Купити» на сторінці курсу.

✔️Праворуч з’явиться кошик — натисніть «Оформлення замовлення».

✔️Заповніть всі поля (пошта та пароль).

✔️Оплатіть зручним способом (більше 8 способів оплати).

✔️Після оплати з’явиться сторінка подяки з кнопкою для завантаження та посиланням у розділ «Завантаження» вашого акаунту.

✔️Посилання на курс прийде вам на email.

Доступ до курсів: без обмежень за часом.

Детальніше про оплату та безпеку — у довідці >>>

Питання? Пишіть на info@siluette.com.ua або в чат на сайті.

Зверніть увагу: Цей курс представлений у форматі відеозаписів лекцій без зворотного зв’язку та участі викладача. Ви отримуєте повний доступ до всіх матеріалів одразу після оплати. Мова викладання — російська. Незабаром буде українська версія курсу.

Станьте архітектором великих даних з курсом Data Engineer

Інженер даних — одна з найактуальніших і найцікавіших професій в IT. Саме ці фахівці будують інфраструктуру, яка дозволяє бізнесу отримувати цінність з величезних масивів інформації. Цей курс — ваш найкоротший шлях до освоєння цієї професії. Ми зосередилися на практиці: протягом усього навчання ви будете інкрементально створювати працюючий продукт, вирішуючи прикладні завдання.

Від теорії до готового продукту на реальних кейсах

Ви отримаєте цілісне уявлення про виклики сучасного бізнесу та роль інженера даних у їх вирішенні. Ми розглянемо реальні приклади впроваджень, проблеми оптимізації та типові помилки, щоб ви були готові до роботи над справжніми проєктами.

Ваш стек технологій після курсу:

  • Обробка даних: Глибоке вивчення Apache Spark для пакетної та потокової обробки, знайомство зі Scala.
  • Інтеграція та потоки: Робота з чергами повідомлень Apache Kafka для побудови real-time дата-пайплайнів.
  • Зберігання даних: Проєктування та робота з різними типами сховищ: розподілені файлові системи (HDFS), сховища даних (DWH), NoSQL бази даних та ElasticSearch.
  • Розгортання та DevOps: Використання Docker, організація CI/CD, моніторинг, оркестрація (Airflow) та контроль якості даних.
  • Хмарні платформи: Розуміння роботи з хмарними сервісами та популярними дистрибутивами (Cloudera, Hortonworks).

Примітка: мова викладання у відеолекціях — російська. Українська версія курсу готується до випуску.

? Детальна програма курсу по модулях

Модуль 1. Інженер Даних: завдання, інструменти, платформи

Роль інженера даних, еволюція підходів до роботи з даними. Огляд хмарних платформ та дистрибутивів Hadoop. Формати даних (Avro, Parquet, ORC).

Модуль 2. Процесинг та доступ до даних

Вступ до Scala. Apache Spark для пакетної обробки. Черги повідомлень Kafka. Spark Streaming для потокової обробки. Інструменти доступу до даних.

Модуль 3. Розгортання ML-моделей

Організація Production-коду на Python. Використання Docker та REST-архітектури. Деплоймент моделей у хмарних сервісах (на прикладі Sagemaker).

Модуль 4. Сховища даних

Розподілені файлові системи. Інструменти вивантаження даних. Проєктування DWH. Сховища NoSQL. SQL-доступ до великих даних з Apache Hive. ElasticSearch.

Модуль 5. Забезпечувальні системи

Оркестрація процесів (Airflow). CI/CD та DevOps для даних. Моніторинг систем. Контроль якості даних (Data Quality). Розбір реальних кейсів.

Модуль 6. Проєктна робота

Створення власного проєкту, що демонструє всі отримані навички, від розробки до захисту.

4 відгуки для Курс Data Engineer: Архітектура та інструменти великих даних

  1. Олена Підтверджений клієнт

    Apache Spark – це потужна штука. Курс допоміг розібратися, як працювати з великими даними. Дуже системний підхід.

    Корисно? 0 0
  2. Катерина Підтверджений клієнт

    Для тих, хто хоче працювати з Big Data, – це найкращий старт.

    Корисно? 0 0
  3. Світлана Підтверджений клієнт

    Курс для тих, хто хоче стати “архітектором даних”, а не просто “перекладачем”. Дуже багато про процеси і платформи.

    Корисно? 0 0
  4. Андрій Підтверджений клієнт

    Я Data Scientist, і цей курс допоміг мені краще розуміти Data Engineer-ів. Тепер ми розмовляємо однією мовою. Це дуже покращило нашу спільну роботу.

    Корисно? 0 0
Додати відгук