Курсы Data Engineering

Аналитические приложения сегодня строятся на стыке инженерных практик (Software/Data Engineering), понимании специфики продуктов и бизнеса (Data/Business Analysis), быстрой и качественной поставки сервисов (DevOps). Курс ставит своей целью научить слушателей собирать полноценные end-to-end аналитические решения с использованием самых актуальных и востребованных инструментов. Материал будет изучаться как вглубь (например, принципы функционирования аналитических СУБД), так и вширь (сравнение инструментов, анализ сильных и слабых сторон решений). Что нового я смогу узнать? Для ролей Data Scientist, Data Analyst, Product Analyst: – Принципы работы аналитических СУБД и построение ELT-pipelines – Использование лучших практик моделирования хранилищ данных и витрин – Применение правильных архитектурных паттернов при построении решений Для ролей Data Engineer, Backend Developer, DBA, System Administrator: – Практики построения end-to-end аналитических решений – Прикладные навыки визуализации, дашбординга, BI – Фокус на создании ценности для бизнеса В рамках курса будут рассмотрены: – Навыки построения ELT-pipelines: Airflow, Nifi, Stitch – Принципы работы аналитических СУБД: Redshift, Greenplum, Clickhouse – Лучшие практики моделирования данных: dbt, Data Vault – Визуализация и BI: Metabase, Superset, DataLens – Продвинутая аналитика: KPI, Funnels, Marketing Attribution, Cohort, RFM – DevOps-практики: Continuous Integration, Github Actions Ссылка на подробную программу курса Карта курсов направления Data Science в OTUS

Понимание ключевых способов интеграции, обработки, хранения больших данных Умение работать с компонентами экосистемы Hadoop, распределенными хранилищами и облачными решениями Практические навыки разработки дата-сервисов, витрин и приложений Знание принципов организации мониторинга, оркестрации, тестирования Курс адресован разработчикам, администраторам СУБД и всем, кто стремится повысить профессиональный уровень, освоить новые инструменты и заниматься интересными задачами в сфере работы с данными. После обучения Data Engineering вы станете востребованным специалистом, который: разворачивает, налаживает и оптимизирует инструменты обработки данных адаптирует датасеты для дальнейшей работы и аналитики создает сервисы, которые используют результаты обработки больших объемов данных отвечает за архитектуру данных в компании Real Case Studies: примеры внедрений, использования инструментов, оптимизации производительности, проблемы, ошибки и прикладные результаты Высокая практическая направленность:   В течение курса будем инкрементально создавать работающий продукт, решая прикладные задачи Целостная картина вызовов и задач современного бизнеса, и роли Инженера Данных в их решении Практика в Yandex Cloud   Вы отработаете практические навыки на виртуальных стендах и освоите работу с одной из популярных российских облачных платформ   Инженер данных - почему это актуально и интересно: Прежде чем попасть на стол CEO в виде квартального отчета или индивидуальной подборкой книг в email-рассылке, данные проделывают длительный и сложный, полный преобразований и трансформаций, путь, требующий непрерывного мониторинга и оркестрации. В этом ключе команда инженеров, которая готова обеспечить непрерывную поставку достоверной информации для всех бизнес-потребителей и функций играет важнейшую роль в принятии тактических и стратегических решений всей компании. Работа инженеров данных, внешне незаметная, удивительно сложна и интересна по своей специфике. Невероятное количество закономерностей и связей, инструментов и подходов, параметров и настроек не оставят равнодушным ни один пытливый ум в поисках оптимальных и элегантных решений.   Карта курсов направления Data Science в OTUS