< онлайн-курс > < 9 недель > < курсовой проект >

Data Engineering

Курс для тех, кто хочет навести порядок в архитектуре данных и освоить ключевые инструменты дата-инженера на практике.

Александр Зинич

Data Team Lead в Grid Dynamics
6 лет опыта в IT

читать дальше
дата:30.05.2023 ― 27.07.2023
длительность:

9 недель

18 онлайн-занятий[каждый вторник и четверг]

 

На курсе вы детально изучите все этапы обработки данных, будете строить ETL-системы и хранилища, настраивать автоматическое обновление дата-пайплайнов и успешно обрабатывать 1 Пбайт данных.

 

* курс преподается на украинском языке

Курс подойдет:
Software/ SQL/ ETL Developer

чтобы погрузиться в процесс обработки данных, освоить ключевые инструменты, среди которых Apache Airflow, Apache Hadoop, Apache Spark, и сменить профессию на Big Data Engineer.

Data Analyst / Data Scientist

чтобы не просто анализировать данные, но и выстраивать процессы загрузки/выгрузки, проектировать хранилища, настраивать автоматическое обновление дата-пайплайнов и упростить себе работу.

Data Engineer (beginner)

чтобы навести порядок в данных, научиться проектировать понятную архитектуру под задачи бизнеса и оперативно обрабатывать до 1 Пбайт данных.

О курсе

Существует миф, что дата-инженер делает всю «грязную» работу с данными — «вытаскивает» их из хранилищ, сортирует «сырые» данные, а затем передает аналитикам и дата-сайентистам, которые творят с ними настоящую магию. Но магии не будет, если подготовить данные неправильно.

На этом курсе мы начнем с базовых выражений Python и SQL, которые помогут находить корректные данные. Затем ― научимся настраивать ETL-процессы и передавать данные между системами, будем запускать автоматическое обновление дата-пайплайнов и строить Big Data Platforms, которые способны масштабироваться. В результате вы освоите 6 ключевых инструментов инженера данных и будете передавать корректные показатели для принятия эффективных бизнес-решений.

Зарегистрироваться
В программу курса входят:
01
СИЛЬНЫЙ КОНТЕНТ

Вы разберете существующие решения обработки big data на части, рассмотрите и повторите каждую. В результате ― узнаете, что учитывать при разработке и как не паниковать, если требования к системе меняются.

02
ИНСТРУМЕНТЫ

Разберетесь в интерфейсе и научитесь пользоваться Hadoop, Apache Airflow, Apache Spark, SparkSQL, HDFS, MapReduce.

03
ПРОЕКТ

Построите собственную Big Data Platform, которая способна масштабироваться, и добавите кейс в свое портфолио.

04
КАРЬЕРА

Откроете новый подход в работе с big data, получите рекомендации по трудоустройству и начнете путь в Data Engineering.

Лектор:
Александр Зинич
работает Data Team Lead в Grid Dynamics ― международной компании, разрабатывающей сложные коммерческие решения для бизнесов из списка Fortune 500
за 2 года вырос из дата-инженера в тимлида
в общей сложности имеет 6+ лет опыта работы с Big Data
работал с проектами в сфере медицины, ритейла, логистики и supply chain
руководил командами и разрабатывал архитектуру решений для высоконагруженных систем
Зарегистрироваться
Программа курса
Регистрация
 
 
 
Регистрируясь, вы соглашаетесь с условиями договора-оферты и политикой конфиденциальности.