Если ссылка на курс не открывается — попробуйте другую платформу. Мы отслеживаем, но доступность зависит от партнёра.
Karpov.Courses Data Science

Инженер данных

₽103 950 ₽145 900 или ₽6 079/мес × 24 мес
⏱ Длительность
5 месяцев
🧑‍🏫 Формат
В группе с наставником
📋 Тип
Профессия
📈 Уровень
Для опытных
📅 Старт
22.10.2026
⌛ Нагрузка
15 ч/нед

Что включено

✓ Вебинары
✓ Домашние задания
✓ Видеоуроки
✓ Текстовые уроки
✓ Тренажёры
✓ Комьюнити
✓Бесплатная часть
✓Сертификат

Описание

Программа «Инженер данных» предназначена для аналитиков, инженеров данных, BI- и бэкенд-разработчиков. За 5 месяцев онлайн-обучения узнаете, как подбирать эффективные инструменты под любые задачи обработки данных, освоите актуальные для сферы инструменты и защитите проект, которым вы сможете дополнить свое резюме.

Программа курса

1

Проектирование DWH (хранилища данных)

Data Warehouse — централизованное хранилище данных из разных источников. Познакомимся с его верхнеуровневой логической архитектурой, рассмотрим её основные компоненты и разберём на практике разные подходы к проектированию детального слоя DWH (хранилища данных).

2

Реляционные и MPP (массово-параллельные) СУБД

Начнём погружение в инженерию данных со знакомства с базами данных: реляционными и MPP (с массово-параллельной обработкой данных). Рассмотрим их архитектуру, обсудим популярные решения и узнаем, в каких случаях MPP СУБД оказываются лучше традиционных. Научимся готовить PostgreSQL и MPP базы данных на примере Greenplum.

3

Автоматизация ETL-процессов

ETL — это процесс извлечения, преобразования и загрузки, который является ключевым в управлении хранилищами данных. Рассмотрим принципы и основные этапы его построения. Познакомимся с популярным инструментом Airflow, подробно разберём его основные компоненты и научимся с его помощью автоматизировать ETL-циклы (ETL-пайплайны).

4

Большие данные (big data)

Познакомимся с механизмами распределённого хранения больших данных на базе Hadoop, разберём основные паттерны реализации их распределённой обработки. Рассмотрим вопросы отказоустойчивости и восстановления после сбоев. Поговорим о потоковой обработке данных, методах и средствах мониторинга и профилирования заданий Spark.

5

Промежуточный проект

Для эффективной отработки навыков в курсе «Инженер данных» есть промежуточный практический проект, который воссоздает процессы извлечения, преобразования и загрузки (etl-процессы) в Airflow крупной двухуровневой платформы данных. Проект максимально приближен по сути к рабочим задачам инженера данных. В процессе работы над ним вы закрепите понимание инструментов airflow, spark + s3 и greenplum и поймете, как использовать их в связке друг с другом.

6

Облачное хранилище

Рассмотрим облачные решения и инструменты для построения хранилища (DWH) и озера (Data Lake) данных. Познакомимся с Kubernetes и научимся применять его для работы с данными. Поработаем с облаком на практике, рассмотрим процесс установки и настройки JupyterHub и Spark в Kubernetes.

7

Визуализация данных

Рассмотрим основные принципы работы с данными с точки зрения их визуализации и научимся смотреть на данные глазами их потребителя. Познакомимся с Tableau — гибким и мощным BI-инструментом. Узнаем, как он взаимодействует с базами данных, и построим с его помощью интерактивную аналитическую панель (дашборд) для мониторинга хранилища данных (DWH) платформы.

8

BIG ML (Машинное обучение)

Познакомимся с теорией распределённого машинного обучения. Научимся работать с популярным модулем Spark ML и рассмотрим подходы к обучению и применению моделей на больших данных.

9

Управление моделями

В работе инженеры часто сталкиваются с подготовкой данных для обучения моделей машинного обучения. Рассмотрим инструменты для построения циклов машинного обучения (ML-пайплайнов), версионирования набора данных, организации учёта и трекинга моделей.

10

Управление данными

На практике часто приходится иметь дело с разными данными и огромным числом интеграций и процессов, выполняющих над ними те или иные преобразования. Познакомимся с популярными подходами к управлению данными, обсудим инструменты для контроля качества данных и отслеживания их происхождения.

Похожие курсы

Начинающий
Data Science

Нетология

SQL и получение данных. Самостоятельный тариф

Обучение онлайн на платформе Нетология - курсы IT и образовательные программы с трудоустройством. Получи профессию с нашими онлайн курсами!

Подробнее →
₽44 193 ₽19 900 есть рассрочка
На сайт школы
Начинающий
Data Science

Нетология

Магистратура «Продуктовый маркетинг и аналитика» с Финансовым университетом

Магистерская программа Финансового университета и Нетологии, обучение продуктовому маркетингу. Стажировки в компаниях-партнёрах, преподаватели-практики рынка, кейсы в портфолио.

Подробнее →
₽195 000 есть рассрочка
На сайт школы
Начинающий
Data Science

Бруноям

Онлайн-курс по SQL

За 2 месяца освоите MS SQL с нуля — и с его помощью сможете работать с данными и аналитикой без помощи разработчиков

Подробнее →
₽23 900 есть рассрочка
На сайт школы
Начинающий
Data Science

Нетология

HR-аналитика и автоматизация

Освойте HR-аналитику и автоматизацию процессов: работа с HR-метриками, анализ данных, оптимизация обучения персонала. Онлайн-курс для HR-специалистов. Получите новые навыки и сертификат Нетологии.

Подробнее →
₽125 051 ₽53 147 есть рассрочка
На сайт школы
⚖ Сравнение ()