Станьте архитектором больших данных с курсом Data Engineer
Инженер данных — одна из самых актуальных и интересных профессий в IT. Именно эти специалисты строят инфраструктуру, которая позволяет бизнесу извлекать ценность из огромных массивов информации. Этот курс — ваш кратчайший путь к освоению этой профессии. Мы сосредоточились на практике: в течение всего обучения вы будете инкрементально создавать работающий продукт, решая прикладные задачи.
От теории до готового продукта на реальных кейсах
Вы получите целостную картину вызовов современного бизнеса и роли инженера данных в их решении. Мы разберем реальные примеры внедрений, проблемы оптимизации и типичные ошибки, чтобы вы были готовы к работе над настоящими проектами.
Ваш стек технологий после курса:
- Обработка данных: Глубокое изучение Apache Spark для пакетной и потоковой обработки, знакомство со Scala.
- Интеграция и потоки: Работа с очередями сообщений Apache Kafka для построения real-time дата-пайплайнов.
- Хранение данных: Проектирование и работа с различными типами хранилищ: распределенные файловые системы (HDFS), хранилища данных (DWH), NoSQL базы данных и ElasticSearch.
- Развертывание и DevOps: Использование Docker, организация CI/CD, мониторинг, оркестрация (Airflow) и контроль качества данных.
- Облачные платформы: Понимание работы с облачными сервисами и популярными дистрибутивами (Cloudera, Hortonworks).
? Подробная программа курса по модулям
Модуль 1. Инженер Данных: задачи, инструменты, платформы
Роль инженера данных, эволюция подходов к работе с данными. Обзор облачных платформ и дистрибутивов Hadoop. Форматы данных (Avro, Parquet, ORC).
Модуль 2. Процессинг и доступ к данным
Введение в Scala. Apache Spark для пакетной обработки. Очереди сообщений Kafka. Spark Streaming для потоковой обработки. Инструменты доступа к данным.
Модуль 3. Развертывание ML-моделей
Организация Production-кода на Python. Использование Docker и REST-архитектуры. Деплоймент моделей в облачных сервисах (на примере Sagemaker).
Модуль 4. Хранилища данных
Распределенные файловые системы. Инструменты выгрузки данных. Проектирование DWH. Хранилища NoSQL. SQL-доступ к большим данным с Apache Hive. ElasticSearch.
Модуль 5. Обеспечивающие системы
Оркестрация процессов (Airflow). CI/CD и DevOps для данных. Мониторинг систем. Контроль качества данных (Data Quality). Разбор реальных кейсов.
Модуль 6. Проектная работа
Создание собственного проекта, демонстрирующего все полученные навыки, от разработки до защиты.


Вы экономите:
Поторопитесь! Заканчивается через 
Елена Подтвержденный клиент –
Apache Spark – это мощная штука. Курс помог разобраться, как работать с большими данными. Очень системный подход.
Андрей Подтвержденный клиент –
Я Data Scientist, и этот курс помог мне лучше понимать Data Engineer-ов. Теперь мы разговариваем на одном языке. Это очень улучшило нашу совместную работу.
Екатерина Подтвержденный клиент –
Для тех, кто хочет работать с Big Data, – это лучший старт.
Светлана Подтвержденный клиент –
Курс для тех, кто хочет стать “архитектором данных”, а не просто “перекладчиком”. Очень много о процессах и платформах.