Проектировать хранилища данных
Разбирать архитектуру DWH и подходы к организации слоёв хранилища.
Инженер данных
Курс для специалистов с базовыми знаниями SQL и Python: проектирование хранилищ, автоматизация ETL, распределённая обработка данных и работа с облачной инфраструктурой.
Курс в деталях
- Школа
- KARPOV.COURSES
- Формат
- Онлайн
- Длительность
- 5 месяцевОсновная программа курса.
- Уровень входа
- Начинающим, Практикам
- Доступ к материалам
- Бессрочный доступ
Кому подойдёт курс
| Кому подойдёт | Чем поможет курс |
|---|---|
| Начинающим инженерам данных | Тем, кто уже пишет код на Python и составляет SQL-запросы, но хочет связать работу с базами, хранилищами и автоматизацией в целостную архитектуру. Школа относит программу к уровням junior+ и middle. |
| Аналитикам данных | Аналитикам, которые регулярно работают с базами данных и хотят глубже разобраться в извлечении, преобразовании и загрузке данных, а также освоить задачи проектирования хранилищ. |
| Специалистам смежных направлений | Тем, кто знаком с Python и SQL и хочет перейти от работы с отдельными инструментами к построению и поддержке систем обработки данных. До записи проверьте требования к знаниям и программе. |
Чему вы научитесь
Автоматизировать обработку
Строить ETL-процессы и запускать их с помощью Apache Airflow.
Работать с большими данными
Изучить распределённое хранение, обработку и мониторинг задач на Hadoop и Spark.
Использовать облачную инфраструктуру
Разобрать облачные хранилища, Kubernetes и развёртывание инструментов обработки данных.
Понимать задачи смежных команд
Познакомиться с визуализацией данных и управлением моделями машинного обучения.
Что входит в курс
Видеоуроки
Видеоматериалы с объяснением тем курса для самостоятельного просмотра. Записанные видеолекции по темам программы.
Учебные материалы
Материалы для изучения и повторения тем курса: пояснения, конспекты и справочная информация. Конспекты к занятиям.
Практические задания
Задания для применения изученного материала и отработки навыков. Домашние задания с двухнедельными сроками.
Учебные проекты
Работа над проектами, в которых можно объединить знания и навыки из разных тем курса. Промежуточный проект по ETL-процессам на платформе данных.
Сопровождение куратора
Поддержка куратора или наставника по вопросам обучения и освоения программы. Помощь экспертов при выполнении заданий.
Сообщество и общение
Общение с участниками обучения и обмен опытом в учебном сообществе. Общение с однокурсниками и экспертами в чатах.
Программа курса
Темы и разделы, которые входят в программу обучения.
01Проектирование DWH (хранилища данных)
Разберёте архитектуру хранилища данных, основные компоненты и подходы к проектированию детального слоя DWH. Рассмотрите разные варианты организации данных на практике.
02Реляционные и MPP (массово-параллельные) СУБД
Сравните реляционные и массово-параллельные системы управления базами данных. Изучите особенности их архитектуры и подготовки PostgreSQL и Greenplum к работе.
03Автоматизация ETL-процессов
Разберёте извлечение, преобразование и загрузку данных. Познакомитесь с компонентами Apache Airflow и автоматизацией ETL-пайплайнов.
04Большие данные (Big Data)
Изучите распределённое хранение на Hadoop, обработку больших данных и вопросы отказоустойчивости. Познакомитесь с потоковой обработкой и мониторингом заданий Spark.
05Промежуточный проект
Выполните промежуточный проект, моделирующий ETL-процессы двухуровневой платформы данных. Поработаете со связкой Airflow, Spark, S3 и Greenplum.
06Облачное хранилище
Сравните облачные решения для хранилищ и озёр данных. Разберёте применение Kubernetes, установку и настройку JupyterHub и Spark в облачной среде.
07Визуализация данных
Познакомитесь с тем, как аналитики используют дашборды и графики для представления результатов. Разберёте задачи визуализации, с которыми взаимодействует инженер данных.
08Big ML (машинное обучение)
Изучите основы распределённого машинного обучения и модуль Spark ML. Разберёте подходы к обучению и применению моделей на больших объёмах данных.
09Управление моделями
Разберёте подготовку данных для моделей, построение ML-пайплайнов, версионирование наборов данных и учёт экспериментов и моделей.
10Управление данными
Познакомитесь с подходами к управлению данными и множеством интеграций. Изучите контроль качества данных и отслеживание их происхождения.
Практика и проекты
Практические работы курса — какие задачи вы будете решать, какие кейсы и примеры разбирать.
Домашние задания
Задания сопровождают занятия. Школа указывает мягкие двухнедельные сроки и помощь экспертов, если при выполнении возникнут сложности.
Проект по ETL
После модуля о больших данных вы выполните промежуточный проект: смоделируете процессы извлечения, преобразования и загрузки данных с помощью Airflow, Spark, S3 и Greenplum.
Профессии, навыки и инструменты
Профессии
Профессии, с задачами которых знакомит программа курса.
Навыки
Навыки, на развитие которых направлена программа курса.
Программы и сервисы
Инструменты, софт и сервисы, которые вы будете использовать на курсе.
Эксперты программы
Состав экспертов и их участие в конкретной группе уточняйте у школы.
Документ об обучении
Сертификат о прохождении курса
Школа указывает этот вид документа.
Для сертификата школа требует не менее половины баллов за домашние задания и не менее половины баллов за проект.
Стоимость и условия оплаты
- Стоимость обучения
- 103 950 ₽Данные от 01.11.2026. Актуальная цена и состав тарифа — на сайте школы. Оплата одним платежом. Актуальную цену и условия акции уточняйте в школе.
Частые вопросы
Какие знания нужны для старта?
Школа рекомендует уверенно пользоваться Python и SQL. Курс рассчитан на специалистов junior+ и middle; отдельные знания инженерии данных для начала, по данным школы, не обязательны.
Сколько длится курс?
Основная программа длится пять месяцев. Школа указывает по три занятия в неделю и рекомендует ориентироваться примерно на 10–15 часов обучения в неделю.
Как проходят занятия?
Уроки открываются постепенно и включают записанные видеолекции, конспекты и практические задания. Для домашних работ предусмотрены мягкие двухнедельные сроки.
Что понадобится для практики?
Для написания кода нужен компьютер или ноутбук. Школа предоставляет удалённый сервер и сообщает, что на старте достаточно браузера и мессенджера для общения.
Какой проект входит в программу?
После раздела о больших данных предусмотрен промежуточный проект по ETL на примере двухуровневой платформы. В нём используются Airflow, Spark, S3 и Greenplum.
Останется ли доступ после обучения?
По данным школы, лекции, конспекты и домашние задания остаются доступны после курса. Доступ к удалённому серверу завершается, поэтому файлы нужно сохранить заранее.
Как получить сертификат?
Для сертификата школа указывает два условия: набрать не менее половины баллов за домашние задания и не менее половины баллов за проект.
Какую стоимость показывает KURSEZ?
Указана цена курса при оплате одним платежом по данным школы на дату проверки. Актуальную стоимость, скидку и условия рассрочки уточняйте на сайте школы.
Записаться на курс
Перейдите на сайт KARPOV.COURSES, чтобы узнать условия обучения на курсе «Инженер данных».
На сайт школыПохожие курсы
Другие программы для той же профессии или со схожими навыками и инструментами.
KARPOV.COURSESИнженер данных с нуля
Курс знакомит с инженерией данных с нуля: SQL, Python, базы данных, PySpark и Airflow. В программе есть практические задания и проект по обработке данных.
103 950 ₽
Стоимость курса
Яндекс ПрактикумML-инженер с опытом
Курс Яндекс Практикума для специалистов с начальным опытом машинного обучения. За четыре месяца программа проводит через подготовку данных, обучение модели, развёртывание сервиса и мониторинг.
116 000 ₽
Стоимость курса
от 4 736 ₽ / мес. на 36 мес.
SkillboxData Analyst с нуля до Junior: аналитика данных
Сбор и анализ данных, SQL, Python и визуализация. Программа связывает технические инструменты с исследовательскими задачами бизнеса.
123 451 ₽Цена без скидки: 224 457 ₽
Стоимость курса
5 611 ₽ / мес.
Что важно знать о курсе «Инженер данных»
Перед выбором оцените подготовку: школа ожидает базовые навыки Python и SQL и относит программу к уровням junior+ и middle. Если вы ещё не работали с кодом и запросами, сопоставьте требования с курсом «Инженер данных с нуля».
Курс охватывает не только отдельные инструменты, но и архитектуру хранилищ, ETL и распределённую обработку. Запланируйте время на пять месяцев занятий: по данным школы уроки открываются постепенно, а домашние работы выполняются с мягкими двухнедельными сроками.
Проверьте стоимость и условия оплаты на сайте школы. Лекции, конспекты и задания остаются доступны после обучения, но удалённый сервер предоставляется на период курса. Для сертификата нужно выполнить требования по баллам за задания и проект.
Что посмотреть дальше
KARPOV.COURSES
Познакомьтесь со школой KARPOV.COURSES, её программами и условиями обучения.
ОткрытьКурсы KARPOV.COURSES
Сравните курсы KARPOV.COURSES по программе, практике и условиям обучения, чтобы выбрать подходящий вариант.
ОткрытьВсе курсы
Сравните онлайн-курсы по программе, школе, стоимости и длительности. Найдите обучение для первых шагов или развития навыков и изучите условия перед записью.
Открыть