Data Engineer - как построить надежное хранилище для бизнеса

Цель данного курса изучить принципы построения надежного хранилища данных (Data Warehouse(DWH) / Data Lake / Lakehouse), а также освоить практические подходы к разработке инфраструктуры обработки данных :3
Продвинутый уровень
8-10 часов в неделю

Чему вы научитесь

  • Научитесь понимапть и применять принципы построения надежного хранилища данных (Data Warehouse / Data Lake / Lakehouse), а также освоить практические подходы к разработке инфраструктуры обработки данных. Это в свою очередь упрощает внедрение ИИ в компаниях, а также меняет подход к управлению компании на основе data-driven подхода.

О курсе

Формирование у обучающегося навыков проектирования, разработки и эксплуатации надежных систем хранения и обработки данных.

  • Изучение архитектур хранения данных
  • Освоение ETL/ELT-процессов
  • Понимание принципов Data Governance и Data Quality
  • Работа с современными инструментами (SQL, Python, dbt, Airflow и др.)
  • Обеспечение отказоустойчивости и масштабируемости систем

Для кого этот курс

Курс предназначен для следующих категорий: начинающие Data Engineer, которые хотят системно понять, как строятся хранилища данных, аналитики и BI-специалисты, желающие углубиться в архитектуру данных, backend-разработчики, работающие с данными и планирующие переход в Data Engineering, специалисты, работающие с ETL/ELT процессами и желающие повысить надежность решений, студенты IT-направлений, интересующиеся обработкой и хранением больших данных

Начальные требования

Для комфортного прохождения курса рекомендуется:

  • базовое знание SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY)
  • понимание основ Python (переменные, функции, работа с данными)
  • общее представление о базах данных
  • базовое понимание клиент-серверной архитектуры
  • желание работать с данными и разбираться в системах их обработки

Не требуется глубокий опыт — курс подойдет для уровня junior/middle.

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Как проходит обучение

Обучение включает в себя:

  • теоретические видео-лекции с разбором архитектур и подходов
  • практические задания по построению ETL/ELT пайплайнов
  • работа с реальными инструментами (SQL, Python, dbt, Airflow)
  • разбор кейсов построения хранилищ данных в бизнесе
  • выполнение домашних заданий с проверкой
  • финальный проект — разработка собственного хранилища данных

Дополнительно:

  • обратная связь по заданиям
  • поддержка и обсуждения
  • разбор ошибок и best practices

Программа курса

загружаем...

Что вы получаете

  • - понимание архитектуры современных хранилищ данных (DWH, Data Lake, Lakehouse)
  • - навыки построения надежных ETL/ELT процессов
  • - умение работать с инструментами Data Engineer
  • - практический опыт разработки пайплайнов
  • - знания по обеспечению качества данных (Data Quality)
  • - понимание принципов масштабируемости и отказоустойчивости
  • - готовый проект в портфолио
  • - навыки, востребованные на рынке труда
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно