Чему вы научитесь
- Понимать реальный уровень требований к Data Engineer и проходить технические собеседования
- Решать практические задачи по SQL: оконные функции, агрегации, оптимизация запросов
- Работать с данными в Python: обработка JSON, трансформации, расчёт метрик
- Проектировать data pipeline от источника до витрины данных
- Разбираться в архитектуре batch и streaming решений
- Понимать и применять инструменты: Apache Kafka, PostgreSQL, HDFS, Hive, ClickHouse, Apache Airflow
- Выявлять и исправлять ошибки в логике обработки данных и расчетах метрик
- Писать код и запросы, готовые к использованию в продакшене
- Оптимизировать пайплайны и учитывать реальные ограничения данных
- Структурировать опыт и улучшать резюме под требования рынка
- Формировать персональный план развития для выхода на уровень офферов
О курсе
Курс направлен на подготовку к реальным техническим собеседованиям на позицию Data Engineer и формирование практических навыков, которые требуются в индустрии. Основная цель — не просто дать теорию, а научить решать реальные задачи, мыслить как Data Engineer и уверенно проходить интервью.
Главное отличие курса — формат. Это не потоковые лекции, а индивидуальное техническое ревью, максимально приближенное к настоящему собеседованию в продуктовую компанию. Вы не просто отвечаете на вопросы, а проходите полноценную симуляцию интервью с подробным разбором и объяснением, как нужно мыслить и действовать на практике.
Техническое ревью проводит директор компании NovaData — специалист с более чем 6-летним опытом работы в роли Data Engineer, который не только работает с реальными промышленными пайплайнами, но и занимается комплексным обучением специалистов, подготовкой к собеседованиям и развитием инженеров до уровня офферов. Это позволяет получить не академические знания, а актуальный практический опыт и требования рынка.
В рамках курса вы будете решать задачи по SQL, Python и обработке данных, разбирать архитектуру data pipeline, работать с реальными кейсами и учиться строить решения, которые можно использовать в продакшене. Особое внимание уделяется логике мышления, оптимизации решений и работе с реальными ограничениями данных.
После прохождения курса вы получите не только понимание своего уровня, но и конкретные результаты: детальный разбор ваших ошибок, рекомендации по улучшению резюме, персональный план развития и список ресурсов, где необходимо подтянуть знания.
Курс подойдёт тем, кто хочет перейти в Data Engineering, усилить свои навыки или выйти на уровень, позволяющий стабильно проходить технические собеседования и получать офферы.
Для кого этот курс
Начальные требования
Базовые знания SQL: умение писать SELECT, JOIN, GROUP BY
Понимание основ Python: работа со списками, словарями и базовая обработка данных
Общее представление о том, как хранятся и обрабатываются данные
Понимание, что такое база данных и зачем нужны разные типы хранилищ
Минимальный опыт работы с данными (учебные проекты или реальные задачи)
Желание разбираться в архитектуре и углубляться в Data Engineering
Наличие времени на практику и готовность разбирать свои ошибки
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Обучение проходит в формате индивидуального технического ревью, максимально приближенного к реальному собеседованию Data Engineer
Сначала проводится разбор вашего опыта и текущего уровня: обсуждаем проекты, стек и понимание ключевых инструментов
Далее вы решаете практические задачи по SQL и обработке данных, приближенные к реальным задачам из индустрии
После этого разбираем Python: работа с JSON, трансформации данных и расчёт метрик
Ключевой этап — проектирование data pipeline: вы вместе с интервьюером проходите путь от источника данных до витрины, обсуждая архитектуру и лучшие практики
В процессе вы получаете обратную связь по каждому этапу: не только что неправильно, но и как делать правильно на уровне продакшена
В финале проводится подробный разбор: оценка вашего уровня, рекомендации по улучшению резюме, персональный план развития и список материалов для дальнейшего роста
Программа курса
Что вы получаете
- Чёткое понимание своего текущего уровня относительно требований рынка Data Engineer
- Опыт прохождения реального технического собеседования с разбором всех этапов
- Подробную обратную связь по SQL, Python и архитектуре data pipeline
- Понимание своих сильных сторон и конкретных зон роста
- Персональный план развития с пошаговыми рекомендациями
- Список материалов и ресурсов, где именно подтянуть недостающие навыки
- Рекомендации по улучшению резюме и позиционированию на рынке
- Навык решения практических задач, приближенных к реальным кейсам
- Уверенность в прохождении технических интервью и понимание, как получать офферы