Чему вы научитесь
- Понимать, как устроен Feast от и до
- Избегать частых ошибок на продакшене
- Применять полученные знания сразу в работе — все сценарии курса воспроизводят реальные рабочие задачи
- Определять сущности (Entity), источники данных (SparkSource) и представления фичей (FeatureView) — три ключевых объекта Feast
- Строить обучающие датасеты через get_historical_features() с point-in-time join, который гарантирует отсутствие утечки данных из будущего
- Выполнять материализацию фичей из offline store в online store для обслуживания моделей в реальном времени
- Вычислять фичи в реальном времени
- Записывать фичи из различных внешних систем через PushSource
- Подключать Apache Kafka как источник потоковых данных и обрабатывать их
О курсе
Есть отличная документация Feast. Читать её скучно, а после прочтения всё равно непонятно, как оно работает в бою.
Этот курс появился из практики: коллеги, которые впервые сталкивались с Feast, раз за разом обжигались на одном и том же — TTL-сюрпризах, материализации которая «прошла без ошибок, но данные не обновились», непонятном поведении стриминга. Вопросы повторялись. Ответы на них не было смысла давать снова и снова — их нужно было собрать в одном месте.
Так появился курс.
Что внутри
- Глубина, а не пересказ — объясняется как работает Point-in-Time Join, материализация и хранение данных изнутри. Не
«какую команду запустить», а «почему это устроено именно так»
- Подводные камни из практики — TTL-сюрпризы, почему Feast пропускает запись, проблемы стриминга — всё, что обычно
находят только в проде
- Реальный стек — Spark, Redis, PostgreSQL, MinIO в Docker. Запускаете локально, работаете как в боевом окружении
- То, чего нет в документации — советы и решения из реального использования в команде
Для кого этот курс
Начальные требования
- Базовый Python (функции, классы, работа с библиотеками)
- Поверхностное понимание Docker (docker-compose up — достаточно)
- Базовый pySpark (понимание как он работает)
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Полностью текстовый формат — подробные лекции с примерами кода, архитектурными диаграммами и пошаговыми инструкциями.
Видеолекций нет — весь материал в формате, который удобно перечитывать и использовать как справочник.
Каждый модуль содержит:
1. Лекцию — теория и практика с примерами кода на Python, конфигурациями Feast и диаграммами архитектуры
2. Практические задания — вы работаете в реальной инфраструктуре: Docker-стек с Apache Spark, Redis, PostgreSQL, MinIO (S3-совместимое хранилище) и Kafka разворачивается на вашей машине одной командой
3. Тесты на понимание ключевых концепций с автоматической проверкой
Курс построен по принципу пирамиды: каждый модуль самодостаточен. Вы двигаетесь в своём темпе — ориентировочно 5–15 часов в зависимости от опыта. Обратная связь — через формы вопросов прямо в курсе.
Программа курса
Сертификат
Что вы получаете
- Структурированные лекции — 8 модулей от установки до стриминга, только то что нужно для практики
- Знания из продакшена — подводные камни, которые не описаны в документации: почему Feast пропускает запись, как дебажить Redis, где узкие места при материализации
- Квизы и домашние задания — с готовыми решениями
- Сертификат