Автор: Александр Д.Обновлено: 01.09.2025
Курсы по направлению «Data Engineering»
130 курсов
Средняя зарплата180 000 ₽
Вакансий3500+12%+
Категории
Аналитика- Все курсы категории (1754)
- Аналитика для руководителей (50)
- Аналитика на Power BI (56)
- Аналитика на Python (22)
- Аналитика на Tableau (3)
- Бизнес-аналитика (62)
- Аналитик данных (90)
- Инвестиционная аналитика (41)
- Искусственный интеллект (420)
- Математика для Data Science (87)
- Машинное обучение (52)
- Нейронные сети (60)
- Продуктовая аналитика (22)
- Работа с презентациями (67)
- Работа с Excel и Google таблицами (213)
- Системная аналитика (70)
- Data Engineering (130)
- Data Science (80)
- Deep Learning (89)
- SQL для анализа данных (140)
Азбука Курсов — это платформа, которая помогает разобраться в мире онлайн-образования. Наша цель — собрать в одном месте самые актуальные онлайн-курсы, рейтинги школ и отзывы студентов. Мы даём свежую и проверенную информацию о дистанционном обучении, чтобы вы могли сравнивать образовательные площадки и выбрать для себя лучшие программы и учебные заведения.
Data Engineering
Курсы по направлению «Data Engineering» от образовательных организаций.
- bi разработчик
- big data analyst
- big data engineer
- data engineer
- data mining specialist
- ico аналитик
- master data specialist
- senior data engineer
- аналитик big data
- аналитик базы данных
- аналитик больших данных
- аналитик компьютерных систем
- инженер аналитик
- консультант sap bi
- начальник отдела аналитики
- работа с базами данных
- разработчик dwh
- разработчик etl
- разработчик баз данных
- разработчик моделей big data
- руководитель отдела аналитики
- специалист отдела аналитики
Статьи по теме
Подборки по теме
Курсы
107033
5,0
2 отзыва
134213
5,0
2 отзыва
134215
5,0
2 отзыва
134214
5,0
1 отзыв
2376
0,0
0 отзывов
9584
0,0
0 отзывов
11123
0,0
0 отзывов
Основы аналитики и аналитическое мышление
2 отзыва
12 000 ₽30 000 ₽
-60%
Изучите основы аналитики данных на курсе от Нетологии. Освойте Excel, Python и SQL с нуля за 6 месяцев. Обучение для начинающих с практическими заданиями и проектами.
Программа курса
- Разработаете систему аналитики для учёта и планирования отпусков. Проверите статистическую гипотезу, что вы хорошо планируете отпуск. Подготовите отчёт и визуализируете результаты.
- Мы обучаем по государственной лицензии. Вы получите удостоверение о повышении квалификации , которое сможете добавить к резюме и показать при устройстве на работу.
- Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных.
- Мы разработали платформу для смартфонов , чтобы вы могли учиться в спортзале, самолёте, на даче или в пути.
- Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.
- Разберёте вопросы по программе с экспертом курса. Подготовитесь к выполнению итогового задания.
- Оценивать значимость математически и понимать, где действительно есть закономерность.
- Научитесь рассказывать о себе без стресса и правильно реагировать на вопросы.
- Изучите расширенные инструменты работы с google-таблицами.
- Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны.
Чему научитесь
- Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных.
- Научитесь рассказывать о себе без стресса и правильно реагировать на вопросы.
- Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны.
- Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.
- Разработаете систему аналитики для учёта и планирования отпусков. Проверите статистическую гипотезу, что вы хорошо планируете отпуск. Подготовите отчёт и визуализируете результаты.
Greenplum для инженеров данных и аналитиков данных
2 отзыва
76 800 ₽76 800 ₽
-0%
5 дней практического обучения аналитиков, дата-инженеров и администраторов баз данных: анализ Big Data, организация ETL/ELT-процессов, построение корпоративных озер и хранилищ данных с масштабируемой отказоустойчивой open-source СУБД Greenplum Database.
Программа курса
- Основы Greenplum: Greenplum как реляционная MPP СУБД - 8 часов. Введение в Greenplum Архитектура Greenplum Партиционирование таблиц, индексы Транзакции и блокировки Оптимизация и планы запросов Лабораторная работа.
- Внешние данные и код: Greenplum как агрегатор данных и исполнитель кода - 8 часов. Механизм внешних таблиц, протоколы, PXF Загрузка данных в Greenplum Механизм UDF Работа с JSON, XML Экосистема и дополнительные библиотеки Лабораторная работа.
- Greenplum в современных хранилищах данных - 7 часов. Архитектура озера данных ETL, ELT и подготовка данных GPSS и интеграция Greenplum с Kafka и Nifi Обработка данных из Greenplum с помощью Spark Построение многоуровневого хранилища на Greenplum Лабораторная…
- middle - 1 час. Дистанционный.
Чему научитесь
- Научитесь настраивать и организовывать: архитектура озера данных etl, elt и подготовка данных gpss и интеграция greenplum с kafka и nifi обработка данных из greenplum с помощью spark построение многоуровн…
- Научитесь уверенно работать с темой: механизм внешних таблиц, протоколы, pxf загрузка данных в greenplum механизм udf работа с json, xml экосистема и дополнительные библио…
- Разберётесь в теме: дистанционный.
Apache Kafka для инженеров данных
2 отзыва
76 800 ₽76 800 ₽
-0%
Этот 5-дневный практический интенсив предназначен для разработчиков и инженеров, которые хотят не просто изучить теорию, а получить реальные навыки программирования для распределенной обработки потоков событий (Event Stream Processing). Вы научитесь писать код для работы с распределенным журналом Kafka, использовать его в парадигмах Publish/Subscribe и Message Queue, а также освоите лучшие практики обработки потоковых данных. Наше Apache Kafka обучение построено на реальных кейсах, что позволит вам сразу после курса применять знания в рабочих проектах
Программа курса
- Введение в Apache Kafka: ключевые концепции и архитектура - 3 часа. Введение в Apache Kafka: Архитектура и история возникновения Kafka. Основные компоненты: брокеры, Zookeeper, KRAFT mode. Основные API Apache Kafka и принципы их взаимодействия и killer featur…
- Взаимодействие с Kafka: producer и consumer API - 3 часа. Producer API: Настройка и использование Producer API для публикации сообщений. Consumer API: Принципы работы Consumer API Consumer Group для параллельной обработки. Сериализация данных. Комплексная пра…
- Потоковая обработка: Kafka Streams DSL - 3 часа. Потоковая обработка: Архитектура Kafka Streams. Основные абстракции Kafka Streams Изучение декларативного DSL для описания трансформаций. Обзор stateless и stateful операций (фильтрация, агрегация, оконные функ…
- Продвинутая обработка: Processor API - 3 часа. Прием сообщений point-to-point Kafka Broadcasting и группы. Гибкий процесс приема сообщений.
- Processor API: Изучение низкоуровневого Processor API для создания кастомных топологий. Работа с State Store и использование Punctuator для задач по расписанию. Комплексная практика: Кастомная логика на Processor API: Реализация сложной логики обработки с пом…
- junior / middle - 1 час. Дистанционный.
Чему научитесь
- Научитесь настраивать и организовывать: producer api настройка и использование producer api для публикации сообщений. consumer api принципы работы consumer api consumer group для параллельной обраб…
- Освоите и сможете применять: прием сообщений point to point kafka broadcasting и группы. гибкий процесс приема сообщений.
- Processor API Изучение низкоуровневого Processor API для создания кастомных топологий. Работа с State Store и использование Punctuator для задач по расписанию. Комплексная практика Кастомная логика на Processor API …
- Разберётесь в основах apache kafka архитектура и история возникновения kafka. основные компоненты брокеры, zookeeper, kraft mode. основные api apache kafka и…
- Разберётесь в теме: дистанционный.
Анализ данных с помощью современного Apache Spark
2 отзыва
50 700 ₽102 400 ₽
-50%
8ми-дневный практический курс для разработчиков Apache Spark, дата инженеров и аналитиков данных, Data Scientist’ов и других специалистов Big Data, которые используют Spark SQL, потоковую обработку Spark Streaming, машинное обучение MLLib и построение графов Spark GraphX.
Программа курса
- Обзор Apache Spark - 2 часа. Архитектура Spark. Обзор компонентов Spark и их назначения.
- Основные абстракции Apache Spark - 2 часа. Трансформации и действия, Lazy Evaluation.
- Знакомство с Dataframes - 2 часа. Structured API и основная абстракция Spark – Dataframe.
- Знакомство со Spark RDD - 3 часа. Low Level API, использование Resilient Distributed Dataset.
- Apache Spark SQL - 2 часа. Получение данных из SQL-источников и обработка данных с помощью Spark SQL Отправка данных в SQL СУБД и работа с Hive QL Spark SQL и Hadoop.
- Работа с источниками данных - 3 часа. Ввод и вывод в Apache Spark Работа с файлами и базами данных.
- Производительность и параллелизм в Apache Spark - 2 часа. Планы выполнения запроса: логические и физические.
- Конфигурирование Apache Spark - 3 часа. Принципы конфигурирования и основные настройки.
- Spark Streaming - 3 часа. Виды потоковой обработки в Apache Spark Особенности исполнения streaming кода Checkpoint в Spark Streaming.
- GraphX и ML - 3 часа. Место и особенности графовых моделей в программировании Задачи машинного обучения и проблематика больших данных Основные возможности Spark ML.
- Обработка слабоструктурированных данных - 3 часа. Работа с JSON и XML файлами, особенности и возможности.
- Современный Spark - 4 часа. pandas API в spark Spark Connect: долгоживущие сессии Spark on Kubernetes (будущее в настоящем) Delta Lake — технологическая основа LakeHouse.
- middle - 1 час. Дистанционный.
Чему научитесь
- Научитесь уверенно работать с темой: получение данных из sql источников и обработка данных с помощью spark sql отправка данных в sql субд и работа с hive ql spark sql и hadoop.
- Освоите и сможете применять: pandas api в spark spark connect долгоживущие сессии spark on kubernetes (будущее в настоящем) delta lake технологическая основа lakehouse.
- Освоите и сможете применять: виды потоковой обработки в apache spark особенности исполнения streaming кода checkpoint в spark streaming.
- Научитесь уверенно работать с темой: ввод и вывод в apache spark работа с файлами и базами данных.
- Научитесь уверенно работать с темой: low level api, использование resilient distributed dataset.
Core Spark - основы для разработчиков
1 отзыв
102 400 ₽64 000 ₽
--60%
2х-дневный практический курс для разработчиков Apache Spark, дата инженеров и аналитиков данных, Data Scientist’ов и других специалистов Big Data, которые используют или планируют использовать Spark для обработки и анализа больших данных.
Программа курса
- Обзор Apache Spark - 3 часа. Архитектура Spark Обзор компонентов Spark и их назначения Spark API и разработка программ.
- Основные абстракции — знакомство со Spark RDD и Dataframe - 3 часа. Low Level API, использование Resilient Distributed Dataset Structured API и основная абстракция Spark – Dataframe Основные трансформации и действия.
- Работа с источниками данных - 3 часа. Ввод и вывод данных в Spark Работа с файлами и базами данных Совместная работа с Apache Hive.
- Apache Spark SQL - 3 часа. Получение данных из SQL-источников Обработка данных с помощью Spark SQL Интероперабельность Dataframe и SQL.
- Основы настройки и конфигурирования - 4 часа. Знакомство с основными Shell Запуск приложений с помощью spark-submit Конфигурирование Spark Планы запросов и Web GUI.
- junior - 1 час. Дистанционный.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: получение данных из sql источников обработка данных с помощью spark sql интероперабельность dataframe и sql.
- Научитесь уверенно работать с темой: ввод и вывод данных в spark работа с файлами и базами данных совместная работа с apache hive.
- Архитектура Spark Обзор компонентов Spark и их назначения Spark API и разработка программ.
- Разберётесь в теме: дистанционный.
Построение DWH на ClickHouse
1 отзыв
76 800 ₽76 800 ₽
-0%
Освойте ClickHouse — самую быструю колоночную СУБД для онлайн-аналитики и обработки больших данных (big data). Наш интенсивный 5 дневный курс ClickHouse разработан для аналитиков данных и инженеров данных, которые хотят научиться строить высоконагруженные корпоративные хранилища (DWH), обрабатывать миллиарды строк за секунды и принимать решения на основе анализа данных в режиме реального времени.
Забудьте о медленных запросах и ограничениях традиционных баз данных. С ClickHouse вы сможете решать самые амбициозные реальные задачи по аналитике, а наш курс даст вам все необходимые для этого знания, навыки и best practices. Мы проведем вас от базовых концепций и синтаксиса SQL до сложной оптимизации запросов, проектирования и построения отказоустойчивых кластеров.
Программа курса
- Основы Clickhouse - 1 час. Назначение и архитектура ClickHouse Логическая структура базы данных Преимущества и ограничения колоночных СУБД Сценарии использования и развертывания кластера (облако, on-premises, Docker) Лабораторная работа: Создание кластера Cli…
- Структура БД в Clickhouse - 4 часа. Движки баз данных и таблиц (семейство MergeTree, Log, Memory, Buffer) Констрейнты, индексы и проекции для ускорения запросов Простые и материализованные представления Внешние и внутренние словари Лабораторная работа: Проект…
- Основы Clickhouse SQL - 4 часа. Специфические типы данных (включая вложенные структуры) Команды DDL и DML Эффективное написание SQL-запросов и best practices Пользовательские функции (UDF) Лабораторная работа: Пишем быстрые SQL-запросы и учимся их оптимизиров…
- Оптимизация b производительностm - 4 часа. Профилирование запросов с помощью EXPLAIN и system.query_log Партиционирование и кластеризация данных Стратегии предварительной агрегации и кэширования Лабораторная работа: Находим и ускоряем «тяжёлые» запросы, прово…
- Распределённые системы - 4 часа. Шардирование и репликация данных для масштабирования и надежности Настройка отказоустойчивого кластера Балансировка нагрузки при обработке запросов Лабораторная работа: Настраиваем собственный отказоустойчивый кластер.
- Интеграция и расширенные возможности - 3 часа. Работа с JSON, массивами и геоданными Потоковая обработка больших данных с помощью ClickPipes Интеграция с Kafka, PostgreSQL Инструменты для визуализации данных: Datalens, SuperSet, Grafana, Metabase Лабораторная…
- Администрирование и безопасность Clickhouse (Факультатив в видео формате) - 3 часа. Материалы данного модуля предоставляются в формате видеоматериалов, с комплектом лабораторных работ, которые вы можете выполнить дополнительно, в свободное время, и при необхо…
- middle - 1 час. Дистанционный.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: специфические типы данных (включая вложенные структуры) команды ddl и dml эффективное написание sql запросов и best practices пользовательские функции (udf) лабораторная работа пишем б…
- Научитесь настраивать и организовывать: шардирование и репликация данных для масштабирования и надежности настройка отказоустойчивого кластера балансировка нагрузки при обработке запросов лабораторная работа настраива…
- Освоите и сможете применять: движки баз данных и таблиц (семейство mergetree, log, memory, buffer) констрейнты, индексы и проекции для ускорения запросов простые и материализованные представления внешние и внут…
- Освоите и сможете применять: профилирование запросов с помощью explain и system.query_log партиционирование и кластеризация данных стратегии предварительной агрегации и кэширования лабораторная работа н…
- Освоите и сможете применять: материалы данного модуля предоставляются в формате видеоматериалов, с комплектом лабораторных работ, которые вы можете выполнить допо…
Потоковая обработка данных с помощью Apache Flink
1 отзыв
₽51 200 ₽
4-хдневный курс обучения по Flink позволит вам получить и систематизировать знания по использованию возможностей Apache Flink для обработки прежде всего потоковых данных, включая нюансы извлечения меток времени и генерации watermarks, лучшие практики (best practices) использования механизмов временных окон, работы с локальным состоянием, вопросы эффективности и параллелизма обработки, тонкости работы с источниками данных и многое другое.
Программа курса
- Введение и архитектура Apache Flink - 3 часа. Потоковая и Batch обработка Основные понятия и особенности потоковой обработки Встречаем Flink: компоненты и первое приложение Основные API.
- Datastream API: Базовые трансформации и работа с источниками данных - 3 часа. Основные операторы (трансформации) Роллинг агрегации и reduce Работа с источниками (Apache Kafka, файловые источники).
- Datastream API: Работа с учетом времени - 3 часа. Архитектура Apache Flink Event Time Processing Оконные операции и джойны.
- Datastream API: Работа с состоянием - 4 часа. Низкоуровневые «process» функции и управление состоянием Checkpoints, savepoints.
- Другие API, языки и системы - 3 часа. Flink Table API и SQL Flink и python Сравнение Flink с Kafka Streams и Spark Structured Streaming.
- junior / middle - 1 час. Дистанционный.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: flink table api и sql flink и python сравнение flink с kafka streams и spark structured streaming.
- Освоите и сможете применять: потоковая и batch обработка основные понятия и особенности потоковой обработки встречаем flink компоненты и первое приложение основные api.
- Освоите и сможете применять: низкоуровневые «process» функции и управление состоянием checkpoints, savepoints.
- Освоите и сможете применять: архитектура apache flink event time processing оконные операции и джойны.
- Разберётесь в теме: дистанционный.
Аналитика больших данных
0 отзывов
310 000 ₽
Магистратура ВШЭ и Karpov.courses — это прикладная программа обучения на базе фундаментальных знаний. Вы научитесь решать аналитические задачи на продвинутом уровне, строить BI-системы, разбираться в инфраструктуре для работы с данными и создавать ML-модели. Академическая экспертиза ВШЭ сочетается с актуальными практиками в гибком формате.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: медалисты и дипломанты i и ii степени олимпиады для студентов и выпускников ниу вшэ «высшая лига» по направлениям «прикладная математика», «бизнес информатика»
- «прикладная математика и ин…
- Освоите и сможете применять: медалисты, победители и призёры олимпиады «я профессионал» по направлениям «математика», «математическое моделирование», «искусственный интеллект», «информационная и кибербезопасность», «п…
- Освоите и сможете применять: посещайте семинары, практикуйтесь на данных из разных сфер бизнеса, работайте в настоящем рабочем окружении и закрепляйте навыки на реальных задачах индустрии.
- Освоите и сможете применять: выберите дату прохождения тестирования имейте в виду, что сдать его можно только один раз. даты проведения вступительного тестирования будут объявлены позже.
- Освоите и сможете применять: выбирайте сами дополнительные курсы на онлайн ресурсах ниу вшэ, расписание и интенсивность обучения. в среднем на обучение потребуется от 15 часов в неделю.
- Проектирует системы отчетности для структурных подразделений компании, разрабатывает интерактивные дашборды в BI системах, помогает бизнес заказчикам принимать решения.
- Взяли научный опыт одного из крупнейших вузов России, добавили понимание требований рынка и получили прикладную программу обучения на базе фундаментальных знаний.
- Освоите и сможете применять: думаете о будущей карьере и хотите получить комплексное представление о сфере анализа данных как одной из наиболее перспективных.
- Освоите и сможете применять: здесь вы найдете новости, полезные материалы и кейсы из мира аналитики. подписывайтесь и будьте в курсе актуальной информации!
- Освоите и сможете применять: обратите внимание, что дату и время прохождения тестирования вы также выбираете при заполнении заявки на программу в лк.
ClickHouse: Эффективная работа с большими данными
0 отзывов
47 000 ₽66 000 ₽
2 750 ₽/мес рассрочка-29%
Главная задача курса обучения — углубить свои знания ClickHouse и научиться строить системы, способные справляться с любыми объемами данных. Полученные навыки помогут вам не только решать задачи быстрее, но и стать экспертом в одном из самых востребованных инструментов на рынке.
Чему научитесь
- Освоите и сможете применять: ищете способы ускорить работу с данными? знание clickhouse поможет вам быстро готовить данные для моделей и оптимизировать ваши эксперименты, экономя время на предобработке.
- Освоите и сможете применять: да, после успешного окончания курса и защиты проекта выдаётся сертификат. навыки, подтверждённые проектом в портфолио, ценятся работодателями больше формального сертификата.
- Освоите и сможете применять: главная задача курса дать практические навыки для работы с clickhouse от написания эффективных запросов до создания производительных аналитических решений.
- Освоите и сможете применять: да, обучение построено на реальных кейсах и рабочих задачах, аналогичных тем, что решают в ит компаниях. финальный проект также моделирует реальную задачу.
- Освоите и сможете применять: курс сочетает разные форматы, чтобы вы эффективно усваивали материал подробные текстовые уроки. возвращайтесь к ним в любой момент, чтобы освежить теорию.
- Освоите и сможете применять: вы не останетесь один на один с курсом преподаватели и команда поддержки ответят на вопросы, пояснят задания и помогут разобраться в сложной теме.
- Освоите и сможете применять: полученные навыки помогут вам не только решать задачи быстрее, но и стать экспертом в одном из самых востребованных инструментов на рынке.
- Освоите и сможете применять: преподаватели и команда поддержки отвечают на вопросы, поясняют задания и помогают разобраться в сложных темах в рамках учебного процесса.
- Освоите и сможете применять: курс предоставит вам как необходимую фундаментальную базу, так и глубокое погружение в технические детали и продвинутые темы clickhouse.
- Научитесь строить эффективные запросы, использовать индексы и профилировать выполнение, что позволит анализировать данные в разы быстрее даже на больших объемах.
Инженер данных - курс переподготовки
0 отзывов
39 910 ₽
32 980 ₽/мес рассрочкаИнженер данных разрабатывает и обслуживает инфраструктуру получения, хранения и первоначальной обработки данных. Data engineer - специальность технического характера, необходимая для обеспечения аналитиков и ML-инженеров необходимыми инструментами. Лицензированный центр ДПО «АПОК» предлагает курсы профессиональной переподготовки «Инженер данных». Мы предлагаем: освоение программы по актуальным учебным пособиям; получение диплома установленного образца; регистрацию выдаваемого диплома в федеральном реестре.
Программа курса
- Оценка применимости технологий больших данных в предметной области заказчика - 32 часа. Оценка применимости технологий больших данных в предметной области заказчика.
- Формализация и согласование требований к результатам аналитического исследования - 40 часов. Формализация и согласование требований к результатам аналитического исследования.
- Анализ аналогичных решений: использование опыта внедрения Big Data в схожих задачах - 40 часов. Анализ аналогичных решений: использование опыта внедрения Big Data в схожих задачах.
- Разработка технического предложения по созданию Big Data- инфраструктуры - 32 часа. Разработка технического предложения по созданию Big Data- инфраструктуры.
- Промежуточная аттестация - 2 часа. Промежуточная аттестация.
- Внедрение и мониторинг аналитических решений: от прототипа к эксплуатации - 34 часа. Внедрение и мониторинг аналитических решений: от прототипа к эксплуатации.
- Формирование команды проекта: компетенции и состав группы для анализа больших данных - 32 часа. Формирование команды проекта: компетенции и состав группы для анализа больших данных.
- Разработка и согласование плана аналитических работ: сроки, этапы, контрольные точки - 34 часа. Разработка и согласование плана аналитических работ: сроки, этапы, контрольные точки.
- Выявление бизнес-потребностей через интервью и анализ функций подразделений - 40 часов. Выявление бизнес-потребностей через интервью и анализ функций подразделений.
- Каталогизация задач и процессов, пригодных для применения анализа больших данных - 40 часов. Каталогизация задач и процессов, пригодных для применения анализа больших данных.
- Аттестационная работа - 40 часов. Аттестационная работа.
- Итоговая аттестация - 2 часа. Итоговая аттестация.
- Постановка задачи в проектах анализа больших данных: от потребностей заказчика к аналитическим требованиям - 32 часа. Постановка задачи в проектах анализа больших данных: от потребностей заказчика к аналитическим требованиям.
Чему научитесь
- Научитесь анализировать и применять: выявление бизнес потребностей через интервью и анализ функций подразделений.
- Освоите и сможете применять: постановка задачи в проектах анализа больших данных от потребностей заказчика к аналитическим треб…
- Освоите и сможете применять: формирование команды проекта компетенции и состав группы для анализа больших данных.
- Освоите и сможете применять: формализация и согласование требований к результатам аналитического исследования.
- Анализ аналогичных решений использование опыта внедрения Big Data в схожих задачах.
Отзывы о курсах категории "Data Engineering"
11 отзывов
11
0
0
105212
Роман Б.
24 июля 2022 г.
Обучался на профпереподготовке (800+) часов, специальность "ИТ-директор". Нужно было подтверждение профильного образования: работаю в ИТ давно, а базовое высшее -- экономическое. Именно это -- ключевой момент, если собираетесь учиться в ИПО! То есть понимать, что получите на выходе. Вам сюда, если: …
105220
Роман Б.
24 июля 2022 г.
Обучался на профпереподготовке (800+) часов, специальность "ИТ-директор". Нужно было подтверждение профильного образования: работаю в ИТ давно, а базовое высшее -- экономическое. Именно это -- ключевой момент, если собираетесь учиться в ИПО! То есть понимать, что получите на выходе. Вам сюда, если: …
130741
Maxim Suvorov
8 октября 2022 г.
Проходил курс по Greenplum для DE. Лекции читал Михал Королев. Курс актуальный и полезный, а главное с примерами из реальной жизни. Создатели любезно развернули кластер с GP и Jupy er для слушателей
97hgF-7bn160gqrk1WUOHWfffagwDazwj
Алексей А.
9 декабря 2022 г.
Добрый день! Прослушал курс "Hadoop для инженеров данных" До курса читал о разных технологиях, но не было ясности в целом. Благодаря курсу вс приобрело цельную ясность : из чего состоит, что используется и как используется каждый инструмент. Попробовали все на лабораторных. Полная уверенность, что т…
f9Hp0ZxIsMQ1GljbwDvYEYVdjAa6n3Y
Пётр К.
18 декабря 2020 г.
Прошел курс Hadoop для инженеров данных(Flume, Kafka, Sqoop, Hive, Spark,Hadoop). Интересный курс, который дает понимание азов вышеперечисленного стека технологий и позволяем иметь представление сбора и обработки данных. Благодаря этому можно потихоньку дальше погружаться в данную тематику. В курсе …
HRRDvi6f7NcLJcAZeg7RKlpANd2h7TkmX
Михаил
12 июня 2026 г.
Я прошл обучение на курсе "Анализ данных с помощью современного Apache Spark". Хороший курс для тех, кто как и я хочет систематизировать имеющиеся знания и лучше разобраться в том, как эффективно использовать Spark для анализа больших данных. Но довольно интенсивный: в течение 6 дней каждый день онл…
fmDpYv5xS4_OXLC3NCdczb-8BDroEg
Михаил Б.
11 июня 2026 г.
Прослушал курс "Анализ данных в Apache Spark". Курс достаточно интенсивный с коротким перерывом на 10 минут, хотелось бы чуть более долгой передышки (не хватало времени на обед). В курсе хватает практики и теории. Курс дал возможность поэкспериментировать с лабораторными работами, закрепить теоретич…
qp9EKpbXNPdalcWfdY5Fs7ScE__EmEwjd
Asan Mar (Олисаев Азамат)
27 сентября 2023 г.
"INTR основы Hadoop" Николай Комиссаренко. Курс дает хорошее понимание предмета. Есть удобные практические работы. Лектор объясняет доступно, понятно, предметную область знает.
130738
Viva Viva
11 июня 2024 г.
Прошел онлайн курс по ClickHouse, в целом курс неплохой для знакомства и систематизации обрывочных знаний по предмету. Не хватило практики, и домашних заданий. Но по крайней мере подсветили где брать нужную для работы информацию. В целом доволен, благо что есть где применить полученные знания на пра…
AxpPNkEx7ZC2NB-KcuqYLvyDMb7XJCt
Егор Широких
2 июля 2026 г.
Проходил курс по Apache Flink, 4 дня конечно очень мало для такой темы, но в курсе собрана достаточно важная информация, позволяющая сделать первые шаги в мире потоковой обработки данных. Также порадовали лабораторные работы, которые позволяют на практике применить полученные знания. Отдельное спаси…
Часто задаваемые вопросы
Data Engineering — это процесс проектирования и создания систем для сбора, хранения и анализа данных. Специалисты в этой области занимаются разработкой инфраструктуры, которая позволяет компаниям эффективно обрабатывать большие объемы данных и извлекать из них полезную информацию для принятия бизнес-решений.
Для успешной карьеры в Data Engineering необходимы навыки программирования (особенно на Python и SQL), понимание ETL-процессов, знание баз данных и облачных технологий. Также важны аналитические способности и умение работать с большими объемами данных.
При выборе курсов по Data Engineering важно учитывать их содержание, длительность, стоимость и отзывы студентов. Обратите внимание на наличие практических заданий и поддержку менторов, а также на возможность работы над реальными проектами.
Длительность обучения Data Engineering может варьироваться от нескольких месяцев до года, в зависимости от интенсивности программы и уровня подготовки студента. Некоторые курсы предлагают ускоренные программы, которые позволяют освоить основы профессии за 10-12 недель.
Data Engineers востребованы в различных отраслях, включая IT, финансы, здравоохранение и маркетинг. Они могут занимать позиции от младшего инженера до архитектора данных, с возможностью карьерного роста и повышения заработной платы.
После завершения курсов по Data Engineering выпускники могут работать в IT-компаниях, консалтинговых фирмах, банках и других организациях, которые нуждаются в обработке и анализе данных. Возможны позиции Data Engineer, аналитика данных или архитектора дата-платформ.
Популярные курсы по Data Engineering предлагают такие платформы, как Яндекс Практикум, Skillfactory и другие. Эти курсы включают практические задания, работу над реальными проектами и поддержку менторов, что делает их привлекательными для студентов.