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.


Ви економите:
Покваптеся! Закінчується через 
6 заказов за последние 7 дней.
Олена Підтверджений клієнт –
Apache Spark – це потужна штука. Курс допоміг розібратися, як працювати з великими даними. Дуже системний підхід.
Катерина Підтверджений клієнт –
Для тих, хто хоче працювати з Big Data, – це найкращий старт.
Світлана Підтверджений клієнт –
Курс для тих, хто хоче стати “архітектором даних”, а не просто “перекладачем”. Дуже багато про процеси і платформи.
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.