В современном мире данные становятся ключевым ресурсом для бизнеса, и спрос на квалифицированных инженеров данных постоянно растет. Курс от OTUS предлагает комплексное обучение, позволяющее освоить все необходимые навыки для работы с большими данными, начиная с базовых концепций и заканчивая продвинутыми техниками обработки и анализа.
- Опыт работы с облачными платформами: Включает практическую работу в Yandex Cloud, что даёт возможность освоить реальные навыки использования облачных сервисов для хранения и обработки данных.
- Подготовка к профессиональной сертификации: Курс направлен на получение навыков, необходимых для успешной сдачи сертификационных экзаменов в области инженерии данных.
- Реальные проекты по обработке данных: Работа над крупными проектами с использованием Data Lake и DWH позволяет получить практический опыт, применимый к реальной рабочей среде.
- Специфичность инструментов: Основной акцент сделан на определённых технологиях (например, Yandex Cloud), что может не подойти тем, кто хочет работать в других экосистемах.
Основные аспекты курса
- Архитектура данных: Изучение базовых компонентов и принципов архитектуры аналитических приложений.
- Data Lake: Работа с распределенными файловыми системами, такими как HDFS и S3, и SQL-доступ к Hadoop через Apache Hive и Presto.
- DWH (Data Warehouse): Моделирование хранилищ данных, управление качеством данных и развертывание BI-решений.
- NoSQL/NewSQL: Изучение NoSQL-хранилищ, таких как wide-column, key-value и document-oriented базы данных.
- MLOps: Организация и упаковка кода, работа с Docker, REST-архитектурой, MLFlow, DVC и деплоймент моделей.
Подробная программа курса
- Введение в профессию инженера данных: Обсуждение задач, навыков, инструментов и потребности на рынке.
- Архитектура аналитических приложений: Рассмотрение базовых компонентов и принципов.
- On-premises и облачные решения: Сравнение и выбор подходящих решений для хранения и обработки данных.
- Автоматизация пайплайнов и оркестрация: Изучение инструментов и методов автоматизации процессов обработки данных.
- Распределенные файловые системы: Работа с HDFS и S3 для организации хранения данных.
- SQL-доступ к Hadoop: Использование Apache Hive и Presto для выполнения SQL-запросов к данным в Hadoop.
- Форматы хранения данных: Обзор различных форматов и их особенностей.
- Очереди сообщений: Изучение Kafka и ее применение в обработке данных.
- Выгрузка данных из внешних систем: Методы и инструменты для извлечения данных из различных источников.
- Apache Spark: Изучение основ и продвинутых возможностей для обработки больших данных.
- Аналитические СУБД: Рассмотрение MPP-баз данных и их применение.
- Моделирование DWH: Основы работы с dbt и Data Vault 2.0.
- Управление качеством данных: Методы обеспечения и контроля качества данных.
- DevOps практики в аналитических приложениях: Внедрение CI/CD, мониторинга и управления метаданными.
- NoSQL-хранилища: Изучение wide-column, key-value и document-oriented баз данных.
- ELK: Использование Elasticsearch, Logstash и Kibana для анализа и визуализации данных.
- ClickHouse: Изучение возможностей и применения этой аналитической СУБД.
- Организация и упаковка кода: Использование Docker и REST-архитектуры.
- MLFlow и DVC: Инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения.
- Деплоймент моделей: Методы и инструменты для развертывания моделей в продакшн.
Курс «Data Engineer» от OTUS предоставляет всестороннее обучение, направленное на развитие профессиональных навыков инженера данных. Слушатели получают не только теоретические знания, но и практические инструменты, позволяющие успешно справляться с вызовами, стоящими перед современными специалистами. Этот курс идеально подходит для специалистов, стремящихся расширить свои компетенции в области обработки и анализа данных, освоить современные инструменты и технологии, а также повысить свою конкурентоспособность на рынке труда. Структурированная программа, опытные преподаватели и практическая направленность обучения обеспечивают высокий уровень подготовки выпускников.
