1. Главная
  2. Подборки
  3. Аналитика
  4. ТОП 29 лучших курсов по Data Engineering
Аналитика18 марта 2024 г.

ТОП 29 лучших курсов по Data Engineering

Data Engineering — это область, включающая обработку, хранение и организацию данных для эффективного использования в аналитике и машинном обучении. В подборке 29 лучших курсов по Data Engineering представлены программы, охватывающие такие темы, как создание ETL-процессов, работа с базами данных и управление большими данными. Эти курсы помогут вам овладеть инструментами и методами, которые используются в современном Data Engineering.

Автор
Елена О.
На чтение
12 мин
Дата обновления
08.10.2026

Курсы

Полный курс по Data Science
Полный курс по Data Science
4,9
48 отзывов
6 месяцев
Диплом / Сертификат
Смешанный
148 500 ₽270 000 ₽
7 500 ₽/мес рассрочка
-45%
Сайт школыПройти курс
После окончания курса вы получите документ об образовании — его тип зависит от программы. — Если это программа дополнительного образования для детей или взрослых, вы получите сертификат об окончании курса. — Если это дополнительная профессиональная программа, вы получите диплом о профессиональной переподготовке. Data Science подойдет людям с аналитическим мышлением, интересом к цифрам и технологиям. Особенно комфортно себя чувствуют в профессии те, кто любит решать сложные задачи, учиться новому и применять данные для улучшения процессов. Также это отличный выбор для карьерной смены из смежных сфер: маркетинга, экономики, инженерии. Кто лучше: аналитик данных или Data Scientist? Лицензия ЦБ РФ №2673 от 24.03.15 ОТП банк. Лицензия ЦБ РФ №2766 от 27.11.14 Сбербанк. Лицензия ЦБ РФ №1481 от 11.05.15 МТС Банк. Лицензия ЦБ РФ №2268 от 17.12.14
Программа курса
  1. Основы программирования на Python. Введение в программирование на Python Основные типы данных в Python Условные операторы Циклы Функции — базовое и продвинутое использование Стандарты оформления кода в Python" order="1">Подробное описание блока программы смот…
  2. Python для анализа данных. Инструменты для Data Science Анализ данных на основе библиотек NumPy и Pandas Визуализация данных с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly Очистка данных и Feature Engineering Объектно-ориентированное программирование и отладка кода в…
  3. Подгрузка данных. Выгрузка данных из разных источников с помощью Python Парсинг HTML-страниц из Интернета и API Основы языка SQL для работы с базами данных Выгрузка информации из баз данных с помощью SQL и Python Проект. Анализ вакансий из базы данных HeadHun…
  4. Разведывательный анализ данных. Введение в разведывательный анализ данных на Python Основы математической статистики и проверка статистических гипотез Основы A/B-тестирования Проектирование признаков (Feature Engineering) Проектирование и управление экспериме…
  5. Введение в машинное обучение. Теория машинного обучения Обучение с учителем: классификация и регрессия Обучение без учителя: кластеризации и понижения размерности Валидация данных и оценка качества моделей Отбор и селекция признаков Оптимизация гиперпараметро…
  6. Математика в машинном обучении. Часть I. Линейная алгебра в контексте линейных методов Математический анализ и методы оптимизации в контексте задачи оптимизации Проект. Прогнозирование длительности поездки в такси" order="6">Подробное описание блока программы…
  7. Математика в машинном обучении. Часть II. Теория вероятности в контексте методов машинного обучения Математика в контексте алгоритма деревьев решений Математика в контексте ансамблевых методов Математика в контексте обучения без учителя: кластеризация и техни…
  8. ML в бизнесе. Прогнозирование временных рядов Построение рекомендательных систем Подготовка модели к production и deploy Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах Воспроизводимость и контейнеризация приложений Сервисная архитектура и оркестрация…
  9. Финальный проект. По итогам вашего обучения вам предстоит самостоятельно выполнить дипломный проект на выбранную тематику, показав все, чему вы научились в процессе обучения. В конце дипломного проекта вам предстоит подготовить свое решение и презентацию, а т…
  10. Введение в Deep Learning (бонусный раздел). Введение в нейронные сети Фреймворки для глубокого обучения Математика для нейронных сетей Введение в CV. Сверточные нейронные сети Fine-tuning & Transfer Learning Введение в NLP. Рекуррентные нейронные сети" order=…
  11. Введение в Deep Learning (бонусный раздел). Современные хранилища данных Экосистема Hadoop" order="11">Подробное описание блока программы смотрите на странице курса.
  12. Введение в Data Engineering (бонусный раздел). Современные хранилища данных Экосистема Hadoop" order="14">Подробное описание блока программы смотрите на странице курса.
  13. Введение в профессию. Введение в онлайн обучение Обзор профессии Data Scientist" order="0">Подробное описание блока программы смотрите на странице курса.
Чему научитесь
  • Освоите основы: основы программирования на python. введение в программирование на python основные типы данных в python условные операторы циклы функции базовое и продвинутое использование стандарты оформления кода в p…
  • Разведывательный анализ данных. Введение в разведывательный анализ данных на Python Основы математической статистики и проверка статистических гипотез Основы A/B тестирования Проектирование признаков (Feature Engineer…
  • Разберётесь в основах deep learning . введение в нейронные сети фреймворки для глубокого обучения математика для нейронных сетей введение в cv. сверточные нейронные сети fine tuning & transfer learning введение…
Data Scientist с нуля до Junior
Data Scientist с нуля до Junior
4,8
21 отзыв
4 месяца
Диплом / Сертификат
Смешанный
110 160 ₽200 291 ₽
-45%
Сайт школыПройти курс
Освойте Data Science с нуля. Вы попробуете силы в аналитике данных, машинном обучении и подробно изучите направление, которое нравится вам больше. Отточите навыки на реальных проектах и станете востребованным специалистом.
Программа курса
  1. Введение в Data Science. Введение в курс - Business understanding. С чего начинается работа с данными - Data understanding. Excel - Введение в Python - Переменные и типы данных - Условия - Циклы - Алгоритмы и структуры данных - Функции - Коллекции в Python -…
  2. Основы статистики и теории вероятностей. Введение в теорию вероятностей - Случайные события - Случайная величина - Непрерывные распределения. Общие сведения - Основные виды непрерывных распределений - Статистические тесты.
  3. Основы математики для Data Science. Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования - Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты - Аналитика и ML. Функции одной…
  4. Специализация 1: Machine Learning. Постановка задачи машинного обучения - Основные термины машинного обучения - Выгрузка данных с помощью SQL - Линейная регрессия - Регуляризация линейной регрессии - Метрическая классификация. Метод ближайших соседей и его ра…
  5. Специализация 2: Data Analyst. Введение - Доступные источники данных - Аналитика на метриках - Подходы к оценке качества данных - Введение в формулирование гипотез - Визуализация в Excel - Проанализируете текущие продажи компании, выявите лидеров и аутсайдеро…
Чему научитесь
  • Освоите и сможете применять: аналитика и ml. базовые математические объекты и sympy. необходимые функции и некоторые дополнительн…
  • Научитесь уверенно работать с темой: business understanding. с чего начинается работа с данными.
  • Освоите и сможете применять: выгрузка данных с помощью sql.
  • Разберётесь в основах формулирование гипотез.
  • Разберётесь в теме: data understanding. excel.
Data Science + ИИ
Data Science + ИИ
5,0
5 отзывов
c 12 февраля
0 месяцев
109 900 ₽274 750 ₽
109 900 ₽/мес рассрочка
-60%
Сайт школыПройти курс
Практический онлайн-курс, на котором вы с нуля освоите все ключевые навыки специалиста по Data Science. Научитесь анализировать большие данные, программировать на Python и применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач.
Чему научитесь
  • Освоите и сможете применять: работает в сфере рекомендательных систем, разрабатывал алгоритмы для крупных it компаний. специализируется на связях между математикой, статистикой и программированием.
  • Карьерный тренажёр проведёт вас по ключевым этапам поиска работы. Вы научитесь уверенно презентовать свои навыки и получите необходимые знания для успешного трудоустройства.
  • Освоите и сможете применять: кейсы и конспекты по ключевым алгоритмам ml классификация, регрессия, кластеризация методами k средних, dbscan и hdbscan, k ближайших соседей.
  • Освоите и сможете применять: и другие полезные материалы, включая разбор матриц, теории вероятностей и подборку кейсов по работе с нейросетями в повседневных задачах.
  • Научитесь настраивать и организовывать: конспекты по инженерной части разворачивание приложений через виртуализацию, настройка цепочки процессов, организованный код.
  • Освоите и сможете применять: более 3 лет опыта в ds/ml. участвовал в международных соревнованиях по компьютерному зрению, сотрудничает с nvidia.
  • Освоите и сможете применять: лицензия на осуществление образовательной деятельности, выданная департаментом образования и науки города москвы.
  • Освоите и сможете применять: специалист по большим данным, «сбер». специалист по аналитике данных и оптимизации процессов в b2c направлении.
  • Освоите и сможете применять: предсказывает кредитоспособность клиентов, предотвращает мошенничество и оптимизирует управление рисками.
  • Прогнозирует спрос, управляет ассортиментом, анализирует покупательские привычки и помогает персонализировать клиентские предложения.
Data Scientist: расширенный курс
Data Scientist: расширенный курс
5,0
3 отзыва
11 месяцев
Диплом / Сертификат
Смешанный
156 200 ₽367 530 ₽
-58%
Сайт школыПройти курс
Расширенный курс «Data Scientist» от Нетологии: персональные консультации, специализация в медицине или промышленности, 20+ проектов, работа с ИИ и помощь в поиске работы
Программа курса
  1. Аналитическое мышление - 61 час. Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.
  2. Основы визуализации данных - 17 часов. Поймёте, как создавать наглядные визуализации, откуда берутся данные для визуализации и как с ними работать. Узнаете, как создавать истории с помощью данных.
  3. SQL и получение данных - 52 часа. В идеальном мире data scientist получает готовые данные, чтобы строить модели, но мир неидеален. Вы научитесь с помощью SQL получать данные из БД, фильтровать, агрегировать, а также импортировать и экспортировать.
  4. Аналитика больших данных - 51 час. Узнаете, как собрать и управлять командой Big Data-проекта. Освоите подход CRISP-DM, определите компетенции и состав команды. Определите, сколько данных вам нужно для нахождения инсайтов. Найдёте задачи под Big Data в своей…
  5. Python для анализа данных - 155 часов. Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, ста…
  6. Математика для анализа данных - 46 часов. Изучите основные операции с векторами, матричными операциями. Рассмотрите генетические алгоритмы, алгоритм дифференциальной эволюции. Узнаете, что такое математическое ожидание, дисперсия и моменты старших порядков. И…
  7. Машинное обучение - 88 часов. Научитесь проверять данные на полноту, целостность, валидность, наличие шумов, ошибок и пропусков. Узнаете, как очищать данные с помощью NumPy и pandas, как сокращать размерности данных алгоритмами PCA, LDA, NMF. Научитесь строит…
  8. Рекомендательные системы - 19 часов. В этом и следующих блоках вы будете применять полученные знания в разных областях машинного обучения. Во время этого блока научитесь строить персонализированные и неперсонализированные рекомендательные системы, а также ком…
  9. Временные ряды - 34 часа. Вы изучите элементарные алгоритмы обработки временных рядов, модели ARIMA и GARCH, прогнозирование значений на их основе. Узнаете, что такое марковские случайные процессы и марковские модели для временных рядов.
  10. Нейронные сети - 16 часов. Научитесь строить простые полносвязанные сети уровня LeNet и AlexNet и экспериментировать с их обучением. Получите теоретическую и практическую базу для использования НС в блоках CV и NLP.
  11. Компьютерное зрение - 34 часа. Вы освоите основные техники машинного зрения — извлечение признаков, поиск по картинкам, сегментирование, детекция объектов.
  12. Обработка естественного языка - 33 часа. Вы освоите морфологический и синтаксический анализ, дистрибутивную семантику и информационный поиск, научитесь снижать размерность в векторной модели, классифицировать, извлекать информацию и генерировать тексты.
  13. Deep Learning - 105 часов. Научитесь работать с многомерными свёртками, овладеете конкурентным преимуществом в задачах с использованием Beam-Search и Teacher Forcing, сможете реализовывать NLP с нуля. Сможете отличать дескриминатор от генератора и обучать ген…
  14. Менеджмент data-проектов - 12 часов. Овладеете методологиями управления Data Science-проектами. Научитесь формулировать идеи и гипотезы, выбирать подходящие методы и алгоритмы, планировать решение задачи.
  15. Эффективные коммуникации и эмоциональный интеллект - 3 часа. Научитесь понимать картину мира окружающих и на основе этого строить коммуникацию. Разберётесь, как управлять своими эмоциями, как реагировать на эмоции окружающих в процессе общения и развивать эмо…
Чему научитесь
  • Научитесь работать с многомерными свёртками, овладеете конкурентным преимуществом в задачах с использованием Beam Search и Teacher Forcing, сможете реализовывать NLP с нуля. Сможете отличать…
  • Научитесь проверять данные на полноту, целостность, валидность, наличие шумов, ошибок и пропусков. Узнаете, как очищать данные с помощью NumPy и pandas, как сокращать размерности данных а…
  • Научитесь строить простые полносвязанные сети уровня LeNet и AlexNet и экспериментировать с их обучением. Получите теоретическую и практическую базу для использования НС в блоках CV и NLP.
  • Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в…
  • Научитесь понимать картину мира окружающих и на основе этого строить коммуникацию. Разберётесь, как управлять своими эмоциями, как реагировать на эмоции окр…
Основы аналитики и аналитическое мышление
Основы аналитики и аналитическое мышление
4,0
2 отзыва
1 месяц
Диплом / Сертификат
Онлайн
12 000 ₽30 000 ₽
-60%
Сайт школыПройти курс
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
  1. Разработаете систему аналитики для учёта и планирования отпусков. Проверите статистическую гипотезу, что вы хорошо планируете отпуск. Подготовите отчёт и визуализируете результаты.
  2. Мы обучаем по государственной лицензии. Вы получите удостоверение о повышении квалификации , которое сможете добавить к резюме и показать при устройстве на работу.
  3. Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных.
  4. Мы разработали платформу для смартфонов , чтобы вы могли учиться в спортзале, самолёте, на даче или в пути.
  5. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.
  6. Разберёте вопросы по программе с экспертом курса. Подготовитесь к выполнению итогового задания.
  7. Оценивать значимость математически и понимать, где действительно есть закономерность.
  8. Научитесь рассказывать о себе без стресса и правильно реагировать на вопросы.
  9. Изучите расширенные инструменты работы с google-таблицами.
  10. 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.
Data scientist: тариф PRO
Data scientist: тариф PRO
5,0
1 отзыв
0 месяцев
136 395 ₽340 988 ₽
136 395 ₽/мес рассрочка
-60%
Сайт школыПройти курс
Практический онлайн-курс, на котором вы с нуля освоите все ключевые навыки специалиста по Data Science. Научитесь анализировать большие данные, программировать на Python и применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач.
Чему научитесь
  • Освоите и сможете применять: работает в сфере рекомендательных систем, разрабатывал алгоритмы для крупных it компаний. специализируется на связях между математикой, статистикой и программированием.
  • Карьерный тренажёр проведёт вас по ключевым этапам поиска работы. Вы научитесь уверенно презентовать свои навыки и получите необходимые знания для успешного трудоустройства.
  • Освоите и сможете применять: кейсы и конспекты по ключевым алгоритмам ml классификация, регрессия, кластеризация методами k средних, dbscan и hdbscan, k ближайших соседей.
  • Освоите и сможете применять: и другие полезные материалы, включая разбор матриц, теории вероятностей и подборку кейсов по работе с нейросетями в повседневных задачах.
  • Научитесь настраивать и организовывать: конспекты по инженерной части разворачивание приложений через виртуализацию, настройка цепочки процессов, организованный код.
  • Освоите и сможете применять: более 3 лет опыта в ds/ml. участвовал в международных соревнованиях по компьютерному зрению, сотрудничает с nvidia.
  • Освоите и сможете применять: лицензия на осуществление образовательной деятельности, выданная департаментом образования и науки города москвы.
  • Освоите и сможете применять: специалист по большим данным, «сбер». специалист по аналитике данных и оптимизации процессов в b2c направлении.
  • Освоите и сможете применять: предсказывает кредитоспособность клиентов, предотвращает мошенничество и оптимизирует управление рисками.
  • Прогнозирует спрос, управляет ассортиментом, анализирует покупательские привычки и помогает персонализировать клиентские предложения.
Большие данные (big data) - курс переподготовки
Большие данные (big data) - курс переподготовки
0,0
0 отзывов
1 месяца
Диплом / Сертификат
Полностью дистанционный
39 910 ₽
32 980 ₽/мес рассрочка
Сайт школыПройти курс
На программу переподготовки «Big Data» принимаются лица, имеющие средне-профессиональное либо высшее образование. Программа предназначена для технических, экономических, IT-специалистов, аналитиков, разработчиков и сотрудников смежных специальностей, работающих с большими объемами данных. Инвестиция в развитие от работодателя Заполните заявку на курс и мы поможем вам договориться с компанией о полной или частичной компенсации обучения Программа обучения «Большие данные» реализуется удаленно, позволяя слушателям проходить обучение параллельно с работой. Участники получают доступ к учебной платформе, содержащей методический материал и интерактивные занятия. Преподавательский состав обеспечивает обратную связь и поддерживает учащихся в режиме реального времени. Дистанционное образование доступно жителям всех регионов, включая по всей России.
Программа курса
  1. Продолжительность базового курса профессиональной переподготовки «Big Data » в «АПОК» составляет 256 час.. В эти сроки возможно быстрое освоение новых знаний и навыков.
  2. 2 Промежуточное тестирование 10 Внедрение и мониторинг аналитических решений: от прототипа к эксплуатации.
  3. 2 Промежуточное тестирование 6 Внедрение и мониторинг аналитических решений: от прототипа к эксплуатации.
  4. 2 Промежуточное тестирование 8 Внедрение и мониторинг аналитических решений: от прототипа к эксплуатации.
  5. 48 10 Разработка и согласование плана аналитических работ: сроки, этапы, контрольные точки.
  6. 88 12 Разработка и согласование плана аналитических работ: сроки, этапы, контрольные точки.
  7. 32 8 Разработка и согласование плана аналитических работ: сроки, этапы, контрольные точки.
  8. 40 4 Анализ аналогичных решений: использование опыта внедрения Big Data в схожих задачах.
  9. 56 4 Анализ аналогичных решений: использование опыта внедрения Big Data в схожих задачах.
  10. 80 4 Анализ аналогичных решений: использование опыта внедрения Big Data в схожих задачах.
Чему научитесь
  • Продолжительность базового курса профессиональной переподготовки «Big Data » в «АПОК» составляет 256 час. В эти сроки возможно быстрое освоение новых знаний и навыков.
  • 2 Промежуточное тестирование 10 Внедрение и мониторинг аналитических решений от прототипа к эксплуатации.
  • 2 Промежуточное тестирование 6 Внедрение и мониторинг аналитических решений от прототипа к эксплуатации.
  • 2 Промежуточное тестирование 8 Внедрение и мониторинг аналитических решений от прототипа к эксплуатации.
  • 40 4 Анализ аналогичных решений использование опыта внедрения Big Data в схожих задачах.
Инженер данных
Инженер данных
0,0
0 отзывов
5 месяцев
Диплом
Смешанный
100 000 ₽
Сайт школыПройти курс
Data Engineering: Python для обработки данных, SQL для работы с базами. Apache Airflow для оркестрации ETL процессов, облачные технологии для больших данных. Моделирование хранилищ данных, Tableau для визуализации результатов.
Программа курса
  1. Модуль Инженер данных.
  2. Программа курса Data Engineering разработана для охвата всего материала, необходимого для становления профессиональным специалистом в данной области.
  3. Анализ потребностей в данных и проектирование процессов их извлечения, преобразования и загрузки.
  4. Разработка автоматизированных ETL процессов с использованием современных инструментов и платформ.
  5. Уже в процессе ты разработаешь реальный проект — твой первый проект в профессиональном портфолио.
  6. Проектирование и реализация механизмов интеграции данных для обеспечения единой точки доступа.
  7. Написание документации, описывающей процесс разработки системы анализа и визуализации данных.
  8. Применение индексов, кластеризации и разделения данных для оптимизации доступа к данным.
  9. Изучение методов оптимизации структур данных для повышения производительности запросов.
  10. Применение методов нормализации и денормализации для проектирования эффективных схем.
Чему научитесь
  • Научитесь применять индексов, кластеризации и разделения данных для оптимизации доступа к данным.
  • Научитесь применять методов нормализации и денормализации для проектирования эффективных схем.
  • Программа курса Data Engineering разработана для охвата всего материала, необходимого для становления профессиональным специалистом в данной области.
  • Изучите методов оптимизации структур данных для повышения производительности запросов.
  • Разработка автоматизированных ETL процессов с использованием современных инструментов и платформ.
Инженер данных - курс переподготовки
Инженер данных - курс переподготовки
0,0
0 отзывов
256 часов
Диплом / Сертификат
Полностью дистанционный
39 910 ₽
32 980 ₽/мес рассрочка
Сайт школыПройти курс
Инженер 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
  1. Оценка применимости технологий больших данных в предметной области заказчика - 32 часа. Оценка применимости технологий больших данных в предметной области заказчика.
  2. Формализация и согласование требований к результатам аналитического исследования - 40 часов. Формализация и согласование требований к результатам аналитического исследования.
  3. Анализ аналогичных решений: использование опыта внедрения Big Data в схожих задачах - 40 часов. Анализ аналогичных решений: использование опыта внедрения Big Data в схожих задачах.
  4. Разработка технического предложения по созданию Big Data- инфраструктуры - 32 часа. Разработка технического предложения по созданию Big Data- инфраструктуры.
  5. Промежуточная аттестация - 2 часа. Промежуточная аттестация.
  6. Внедрение и мониторинг аналитических решений: от прототипа к эксплуатации - 34 часа. Внедрение и мониторинг аналитических решений: от прототипа к эксплуатации.
  7. Формирование команды проекта: компетенции и состав группы для анализа больших данных - 32 часа. Формирование команды проекта: компетенции и состав группы для анализа больших данных.
  8. Разработка и согласование плана аналитических работ: сроки, этапы, контрольные точки - 34 часа. Разработка и согласование плана аналитических работ: сроки, этапы, контрольные точки.
  9. Выявление бизнес-потребностей через интервью и анализ функций подразделений - 40 часов. Выявление бизнес-потребностей через интервью и анализ функций подразделений.
  10. Каталогизация задач и процессов, пригодных для применения анализа больших данных - 40 часов. Каталогизация задач и процессов, пригодных для применения анализа больших данных.
  11. Аттестационная работа - 40 часов. Аттестационная работа.
  12. Итоговая аттестация - 2 часа. Итоговая аттестация.
  13. 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.
Инженер данных + ИИ
Инженер данных + ИИ
0,0
0 отзывов
5 месяцев
Диплом / Сертификат
Смешанный
4 590 ₽
Сайт школыПройти курс
Это профессиональный курс Data Engineer с практикой и реальными кейсами
Программа курса
  1. Государственный Горный Университет, специальность дизайнер-проектировщик ювелирных украшений. Педагогический опыт более 4-х лет.
  2. Автоматизация бизнеса и проектирование систем - 7 лет. Разработка ПО-4-5 лет. Архитектор автоматизационных систем.
  3. Победитель в команде разработчиков A:СТАРТ 2020 с проектом акустическое обнаружение квадрокоптеров.
  4. Централизованное хранилище данных: архитектура, элементы, подходы к проектированию.
  5. Разработала курсы по дизайну и графике, истории живописи, иллюстрации и скетчингу.
  6. и анализировать информацию, чтобы помочь бизнесу работать эффективно. подробнее →.
  7. Специализация: Qt/С++ Embedded, QT/QML - разработчик, DSP.
  8. Опыт работы 7 лет. Фриланс, графический дизайн, дизайн интерьеров. Фотограф, видеограф, съёмка 3d туров, фото и видео обработка. Художник-иллюстратор, старший дизайнер.
  9. Научитесь собирать, обрабатывать.
  10. После обучения каждый студент получит международный сертификат на двух языках и диплом о профессиональной переподготовке.
Чему научитесь
  • Освоите и сможете применять: после обучения каждый студент получит международный сертификат на двух языках и диплом о профессиональной переподготовке.
  • Победитель в команде разработчиков A СТАРТ 2020 с проектом акустическое обнаружение квадрокоптеров.
  • Научитесь собирать, обрабатывать.
  • Разработала курсы по дизайну и графике, истории живописи, иллюстрации и скетчингу.
  • и анализировать информацию, чтобы помочь бизнесу работать эффективно. подробнее →.
Аналитика больших данных
Аналитика больших данных
0,0
0 отзывов
c 1 сентября
0 месяцев
310 000 ₽
Сайт школыПройти курс
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
ClickHouse: Эффективная работа с большими данными
0,0
0 отзывов
0 месяцев
47 000 ₽66 000 ₽
2 750 ₽/мес рассрочка
-29%
Сайт школыПройти курс
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.
Дата-инженер: расширенный курс
Дата-инженер: расширенный курс
0,0
0 отзывов
9 месяцев
Диплом / Сертификат
Смешанный
105 200 ₽247 577 ₽
-58%
Сайт школыПройти курс
Курс Нетологии «Дата-инженер»: освоите SQL, Python, машинное обучение и MLOps. 6 проектов, 42 вебинара, эксперты из Сбера, ДомКлик и Яндекса.
Программа курса
  1. SQL и получение данных - 52 часа. Научитесь с помощью SQL получать данные из БД, фильтровать, агрегировать, импортировать и экспортировать — и не тратить время разработчиков или администраторов на поиск информации. Научитесь загружать данные в базу и самостоя…
  2. SQL PRO - 22 часа. Научитесь поднимать, настраивать кластеры, масштабировать данные, писать хранимые процедуры и триггеры, понимать структуры данных, как они нормализуются и денормализуются. Погрузитесь в специфику проектирования баз данных и интеграцию с дру…
  3. Data Warehouse - 62 часа. Научим работать с классическим хранилищем данных.
  4. Business Intelligence решения и многомерная модель данных - 24 часа. Научитесь определять потребности и требования бизнес-пользователей. Сможете выбирать решение, архитектуру под него и стратегию масштабирования для роста бизнеса. Подключитесь к хранилищу дан…
  5. Python - 95 часов. Ознакомитесь с основами Python.
  6. Data Lake & Hadoop - 29 часов. Познакомим с основным инструментом обработки больших данных.
  7. Продвинутые методы работы с данными - 22 часа. Продвинутые методы работы с данными.
  8. Работа с потоковыми данными - 21 час. Научим работать с потоковыми данными.
  9. Работа с данными в облаке - 34 часа. Работа с данными в облаке.
  10. Введение в DS & ML - 73 часа. Введение в DS.
  11. MLOps - 33 часа. Основы MLOps.
  12. Английский язык для начинающих инженеров - 3 часа. Вас ждут восемь видеолекций, которые помогут разобраться в базовом английском для IT-сферы.
  13. Карьерное планирование. Научитесь составлять резюме для новой профессии, писать сопроводительные письма и уверенно проходить собеседования.
  14. Дипломный проект - 40 часов. Разработка и документирование ETL-процессов заливки данных в хранилище.
Чему научитесь
  • Научитесь с помощью SQL получать данные из БД, фильтровать, агрегировать, импортировать и экспортировать и не тратить время разработчиков или администраторов на поиск информации. На…
  • Научитесь определять потребности и требования бизнес пользователей. Сможете выбирать решение, архитектуру под него и стратегию масштабирования для р…
  • Освоите и сможете применять: вас ждут восемь видеолекций, которые помогут разобраться в базовом английском для it сферы.
  • Освоите и сможете применять: познакомим с основным инструментом обработки больших данных.
  • Научитесь уверенно работать с темой: работа с данными в облаке.
Apache Spark
Apache Spark
0,0
0 отзывов
8 недель
Сертификат
Онлайн
45 000 ₽90 000 ₽
-50%
Сайт школыПройти курс
Вы узнаете, как организовать мероприятие любого масштаба. Научитесь придумывать уникальные концепции под запросы заказчиков, собирать команды и вести документацию. Сможете устроиться в агентство или заниматься ивентами на фрилансе.
Программа курса
  1. Модуль для работы со структурированными данными.
  2. Итоговый проект: анализ логов веб-сайта 36 видео с теорией, 6 практических работ Построите дашборд с ключевыми метриками из сырых лог-файлов веб-сервера.
  3. Поймёте, как один и тот же код может работать и на маленьких, и на больших объёмах данных.
  4. Проектирую системы распределенных вычислений с помощью Spark.
  5. Apache Spark Основы Apache Spark и первое знакомство 2 урока Введение в парадигму Big Data и экосистему Spark.
  6. Инструмент для параллельной обработки неструктурированных или слабоструктурированных данных.
  7. Пройдете полный цикл работы с данными: от сырых файлов до готовых метрик и визуализаций.
  8. Похоже, произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.
  9. Основные операции и трансформации 3 урока Агрегация и группировка данных.
  10. Управление ресурсами и оптимизация 2 урока Модель выполнения Spark.
Чему научитесь
  • Освоите и сможете применять: инструмент для параллельной обработки неструктурированных или слабоструктурированных данных.
  • Освоите и сможете применять: пройдете полный цикл работы с данными от сырых файлов до готовых метрик и визуализаций.
  • Освоите и сможете применять: управление ресурсами и оптимизация 2 урока модель выполнения spark.
  • Освоите основы: apache spark основы apache spark и первое знакомство 2 урока введение в парадигму big data и экосистему spark.
  • Освоите и сможете применять: для работы со структурированными данными.
Курс: Большие данные и интернет вещей
Курс: Большие данные и интернет вещей
0,0
0 отзывов
6 месяцев
Диплом / Сертификат
Смешанный
24 900 ₽38 300 ₽
-35%
Сайт школыПройти курс
Курсы онлайн. Практические программы. Диплом. Рассрочка 0%. Учитесь из любой точки!
Программа курса
  1. Неделя 1. Изучение базовых принципов, ключевых понятий и фундаментальных инструментов дисциплины. Формирование общего понимания структуры курса и его целей.
  2. Неделя 2. Практическая работа с основными методами и инструментами: выполнение типовых упражнений, решение прикладных задач, анализ примеров. Закрепление материала через серию практических активностей.
  3. Неделя 3. Итоговое задание: выполнение интегрирующего проекта на основе пройденного материала. Оценка полученных результатов, рекомендации по дальнейшему развитию и обзор дополнительных ресурсов.
Чему научитесь
  • Научитесь анализировать и применять: неделя 2. практическая работа с основными методами и инструментами выполнение типовых упражнений, решение прикладных задач, анализ примеров. закрепление материала через серию практ…
  • Неделя 1. Изучение базовых принципов, ключевых понятий и фундаментальных инструментов дисциплины. Формирование общего понимания структуры курса и его целей.
Реляционные базы данных и администрирование баз данных
Реляционные базы данных и администрирование баз данных
0,0
0 отзывов
0 месяцев
23 300 ₽25 900 ₽
-10%
Сайт школыПройти курс
Обучение онлайн на платформе Нетология - курсы IT и образовательные программы с трудоустройством. Получи профессию с нашими онлайн курсами!
Инженер данных
Инженер данных
0,0
0 отзывов
5 месяцев
Сертификат
Смешанный
99 000 ₽129 200 ₽
5 792 ₽/мес рассрочка
-23%
Сайт школыПройти курс
Программа «Инженер данных» предназначена для аналитиков, инженеров данных, BI- и бэкенд-разработчиков. За 5 месяцев онлайн-обучения узнаете, как подбирать эффективные инструменты под любые задачи обработки данных, освоите актуальные для сферы инструменты и защитите проект, которым вы сможете дополнить свое резюме.
Программа курса
  1. Проектирование DWH (хранилища данных). Data Warehouse — централизованное хранилище данных из разных источников. Познакомимся с его верхнеуровневой логической архитектурой, рассмотрим её основные компоненты и разберём на практике разные подходы к проектировани…
  2. Реляционные и MPP (массово-параллельные) СУБД. Начнём погружение в инженерию данных со знакомства с базами данных: реляционными и MPP (с массово-параллельной обработкой данных). Рассмотрим их архитектуру, обсудим популярные решения и узнаем, в каких случаях M…
  3. Автоматизация ETL-процессов. ETL — это процесс извлечения, преобразования и загрузки, который является ключевым в управлении хранилищами данных. Рассмотрим принципы и основные этапы его построения. Познакомимся с популярным инструментом Airflow, подробно разб…
  4. Большие данные (big data). Познакомимся с механизмами распределённого хранения больших данных на базе Hadoop, разберём основные паттерны реализации их распределённой обработки. Рассмотрим вопросы отказоустойчивости и восстановления после сбоев. Поговорим о по…
  5. Промежуточный проект. Для эффективной отработки навыков в курсе «Инженер данных» есть промежуточный практический проект, который воссоздает процессы извлечения, преобразования и загрузки (etl-процессы) в Airflow крупной двухуровневой платформы данных. Проект…
  6. Облачное хранилище. Рассмотрим облачные решения и инструменты для построения хранилища (DWH) и озера (Data Lake) данных. Познакомимся с Kubernetes и научимся применять его для работы с данными. Поработаем с облаком на практике, рассмотрим процесс установки и…
  7. Визуализация данных. Рассмотрим основные принципы работы с данными с точки зрения их визуализации и научимся смотреть на данные глазами их потребителя. Познакомимся с Tableau — гибким и мощным BI-инструментом. Узнаем, как он взаимодействует с базами данных, и…
  8. BIG ML (Машинное обучение). Познакомимся с теорией распределённого машинного обучения. Научимся работать с популярным модулем Spark ML и рассмотрим подходы к обучению и применению моделей на больших данных.
  9. Управление моделями. В работе инженеры часто сталкиваются с подготовкой данных для обучения моделей машинного обучения. Рассмотрим инструменты для построения циклов машинного обучения (ML-пайплайнов), версионирования набора данных, организации учёта и трекинг…
  10. Управление данными. На практике часто приходится иметь дело с разными данными и огромным числом интеграций и процессов, выполняющих над ними те или иные преобразования. Познакомимся с популярными подходами к управлению данными, обсудим инструменты для контрол…
Чему научитесь
  • Освоите и сможете применять: промежуточный проект. для эффективной отработки навыков в курсе «инженер данных» есть промежуточный практический проект, который воссоздает процессы извлечения, преобразования и загрузки (…
  • Освоите и сможете применять: управление данными. на практике часто приходится иметь дело с разными данными и огромным числом интеграций и процессов, выполняющих над ними те или иные преобразования. познакомимся с попу…
  • Освоите и сможете применять: реляционные и mpp (массово параллельные) субд. начнём погружение в инженерию данных со знакомства с базами данных реляционными и mpp (с массово параллельной обработкой данных). рассмотрим…
  • Визуализация данных. Рассмотрим основные принципы работы с данными с точки зрения их визуализации и научимся смотреть на данные глазами их потребителя. Познакомимся с Tableau гибким и мощным BI инструментом. Узнаем,…
Инженер данных с нуля
Инженер данных с нуля
0,0
0 отзывов
5 месяцев
Сертификат
Смешанный
99 000 ₽118 200 ₽
5 792 ₽/мес рассрочка
-16%
Сайт школыПройти курс
Курс «Инженер данных с нуля» — программа, которая позволит освоить востребованную профессию за 6 месяцев. Осваивайте востребованные инструменты, решайте нестандартные задачи, отрабатывайте навыки на реальных кейсах и используйте симулятор собеседований в рамках курса, чтобы качественно подготовиться к встрече с работодателями.
Программа курса
  1. Интро. Получите основную информацию о профессии инженера данных и начнете свой путь обучения.
  2. SQL. Освоите основный язык работы с данными, разберете принципы взаимодействия с ним, от простых select до сложных запросов с join и оконными функциями. Пройдете первое техническое собеседование с тестовым заданием.
  3. Linux. Познакомитесь с командной строкой и освоите базовые команды.
  4. БД, СУБД. Рассмотрите теоретические основы построения баз данных, познакомитесь с реляционными базами данных, освоите Postgre и ClickHouse. Пройдете технические собеседования и выполните тестовые задания по теме.
  5. Git, GitHub. Научитесь работать с локальным и удаленным репозиторием. Поймете основные принципы коммуникации.
  6. Python. Освоите базовые понятия Python, которые пригодятся для прохождения тестового задания и для работы с AirFlow. Пройдете техническое собеседование с тестовым заданием.
  7. Pyspark. Изучите концепцию двумерных таблиц (dataframe). Научитесь работать с данными. Пройдете техническое собеседование с тестовым заданием.
  8. Airflow. Познакомитесь с популярным инструментом и научитесь с его помощью автоматизировать циклы извлечения, преобразования и загрузки (ETL-пайплайн). Пройдете техническое собеседование с тестовым заданием.
  9. Хранилище данных (DWH). Рассмотрите основные компоненты архитектуры централизованного хранилища данных.
  10. Проект. Построите сводный отчет по продажам, используя приобретенные навыки сбора и обработки данных.
Чему научитесь
  • Освоите и сможете применять: интро. получите основную информацию о профессии инженера данных и начнете свой путь обучения.
  • Git, GitHub. Научитесь работать с локальным и удаленным репозиторием. Поймете основные принципы коммуникации.
  • Linux. Познакомитесь с командной строкой и освоите базовые команды.
  • Проект. Построите сводный отчет по продажам, используя приобретенные навыки сбора и обработки данных.
Apache Kafka База
Apache Kafka База
0,0
0 отзывов
4 года
Сертификат
Онлайн
50 000 ₽
Сайт школыПройти курс
Изучите Apache Kafka под руководством опытных спикеров с АМА-сессиями,закрытым чатом и сертификацией.
Программа курса
  1. Вы развернёте полноценный кластер из трёх брокеров, настроите мониторинг через системы Prometheus и Grafana, запустите тестовые клиенты и проведёте хаос-тестирование.
  2. Отвечает за пайплайны и развёртывание, а также за менторство разработчиков в разрезе процессов непрерывной интеграции и поставки CI/CD.
  3. В случае, если студент изучил 80% курса, но не выполнил или не сдал финальное задание, вместо сертификата выдаётся свидетельство.
  4. 4 года возглавлял инфраструктурную команду разработки внутренних сервисов стриминга данных в Booking.com.
  5. Научитесь выполнять основные команды по настройке и администрированию сервера Apache Kafka.
  6. Поймёте, как создать распределённый отказоустойчивый кластер и распределить нагрузку.
  7. Хотите разложить архитектуру «по полочкам» и автоматизировать администрирование.
  8. Изучите назначение, основные принципы работы и задачи, которые решает Kafka.
  9. Работал администратором баз данных (PostgreSQL) и разработчиком.
  10. Сможете поддерживать работоспособность кластера и траблшутинга.
Чему научитесь
  • Научитесь выполнять основные команды по настройке и администрированию сервера Apache Kafka.
  • Вы развернёте полноценный кластер из трёх брокеров, настроите мониторинг через системы Prometheus и Grafana, запустите тестовые клиенты и проведёте хаос тестирование.
  • Отвечает за пайплайны и развёртывание, а также за менторство разработчиков в разрезе процессов непрерывной интеграции и поставки CI/CD.
  • Изучите назначение, основные принципы работы и задачи, которые решает Kafka.
  • В случае, если студент изучил 80% курса, но не выполнил или не сдал финальное задание, вместо сертификата выдаётся свидетельство.
Data-инженер
Data-инженер
0,0
0 отзывов
3 недель
Сертификат
Смешанный
35 000 ₽
Сайт школыПройти курс
Вы научитесь строить дата-пайплайны и выстраивать эффективную работу дата-архитектуры, разберетесь в инструментах для управления данными.
Программа курса
  1. Вы покажете на практике сопровождение данных на всех этапах жизненного цикла, сможете сделать проект на собственных данных. Также затронем вопрос улучшения оценки качества данных.
  2. Вы получите базовое понимание принципов организации данных в реляционных базах данных, а также узнаете пару инструментов и подходов для решения задач DE с применением SQL.
  3. Вы узнаете, как устроен один из самых популярных инструментов для распределенной обработки данных и научитесь его применять как для пакетных, так и для потоковых задач.
  4. Инженер данных помогает в разработке и реализации систем оптимизации и анализа данных для финансовых институтов, позволяя им лучше понимать и управлять своими данными.
  5. Цель: освоить работу с Apache Alrflow для автоматизации задач. ка: построить витрину данных, представляющую собой набор агрегатов по месяцам на основе лога таможни.
  6. Вы поймете, как использовать программный проект Apache NiFi для управления и преобразования потоков данных в проектах и задачах обработки информации.
  7. Вы изучите способы настройки платформы Kafka для задач пакетной (батчинга) и поточной (стриминга) обработки данных, поработаете с компонентами.
  8. Практика: построить витрину торговых партнеров как по импорту, так и по экспорту по каждому из представленных в данных временных диапазонов.
  9. Освоите метод распределённых вычислений MapReduce и распределите данные в файловой системе HDFS с использованием платформ Hadoop или Spark.
  10. Освоите работу с программным обеспечением Apache Airflow для автоматизации задач в контексте процессов извлечения и загрузки данных (ETL).
Чему научитесь
  • Освоите работу с программным обеспечением Apache Airflow для автоматизации задач в контексте процессов извлечения и загрузки данных (ETL).
  • Вы узнаете, как устроен один из самых популярных инструментов для распределенной обработки данных и научитесь его применять как для пакетных, так и для потоковых задач.
  • Вы изучите способы настройки платформы Kafka для задач пакетной (батчинга) и поточной (стриминга) обработки данных, поработаете с компонентами.
  • Освоите метод распределённых вычислений MapReduce и распределите данные в файловой системе HDFS с использованием платформ Hadoop или Spark.
  • Вы получите базовое понимание принципов организации данных в реляционных базах данных, а также узнаете пару инструментов и подходов для решения задач DE с применением SQL.
Data-инженер
Data-инженер
0,0
0 отзывов
3 недель
Сертификат
Смешанный
60 000 ₽
Сайт школыПройти курс
Вы научитесь строить дата-пайплайны и выстраивать эффективную работу дата-архитектуры, разберетесь в инструментах для управления данными.
Программа курса
  1. Вы покажете на практике сопровождение данных на всех этапах жизненного цикла, сможете сделать проект на собственных данных. Также затронем вопрос улучшения оценки качества данных.
  2. Вы получите базовое понимание принципов организации данных в реляционных базах данных, а также узнаете пару инструментов и подходов для решения задач DE с применением SQL.
  3. Вы узнаете, как устроен один из самых популярных инструментов для распределенной обработки данных и научитесь его применять как для пакетных, так и для потоковых задач.
  4. Инженер данных помогает в разработке и реализации систем оптимизации и анализа данных для финансовых институтов, позволяя им лучше понимать и управлять своими данными.
  5. Цель: освоить работу с Apache Alrflow для автоматизации задач. ка: построить витрину данных, представляющую собой набор агрегатов по месяцам на основе лога таможни.
  6. Вы поймете, как использовать программный проект Apache NiFi для управления и преобразования потоков данных в проектах и задачах обработки информации.
  7. Вы изучите способы настройки платформы Kafka для задач пакетной (батчинга) и поточной (стриминга) обработки данных, поработаете с компонентами.
  8. Практика: построить витрину торговых партнеров как по импорту, так и по экспорту по каждому из представленных в данных временных диапазонов.
  9. Освоите метод распределённых вычислений MapReduce и распределите данные в файловой системе HDFS с использованием платформ Hadoop или Spark.
  10. Освоите работу с программным обеспечением Apache Airflow для автоматизации задач в контексте процессов извлечения и загрузки данных (ETL).
Чему научитесь
  • Освоите работу с программным обеспечением Apache Airflow для автоматизации задач в контексте процессов извлечения и загрузки данных (ETL).
  • Вы узнаете, как устроен один из самых популярных инструментов для распределенной обработки данных и научитесь его применять как для пакетных, так и для потоковых задач.
  • Вы изучите способы настройки платформы Kafka для задач пакетной (батчинга) и поточной (стриминга) обработки данных, поработаете с компонентами.
  • Освоите метод распределённых вычислений MapReduce и распределите данные в файловой системе HDFS с использованием платформ Hadoop или Spark.
  • Вы получите базовое понимание принципов организации данных в реляционных базах данных, а также узнаете пару инструментов и подходов для решения задач DE с применением SQL.
Data-инженер
Data-инженер
0,0
0 отзывов
3 недель
Сертификат
Смешанный
65 000 ₽
Сайт школыПройти курс
Вы научитесь строить дата-пайплайны и выстраивать эффективную работу дата-архитектуры, разберетесь в инструментах для управления данными.
Программа курса
  1. Вы покажете на практике сопровождение данных на всех этапах жизненного цикла, сможете сделать проект на собственных данных. Также затронем вопрос улучшения оценки качества данных.
  2. Вы получите базовое понимание принципов организации данных в реляционных базах данных, а также узнаете пару инструментов и подходов для решения задач DE с применением SQL.
  3. Вы узнаете, как устроен один из самых популярных инструментов для распределенной обработки данных и научитесь его применять как для пакетных, так и для потоковых задач.
  4. Инженер данных помогает в разработке и реализации систем оптимизации и анализа данных для финансовых институтов, позволяя им лучше понимать и управлять своими данными.
  5. Цель: освоить работу с Apache Alrflow для автоматизации задач. ка: построить витрину данных, представляющую собой набор агрегатов по месяцам на основе лога таможни.
  6. Вы поймете, как использовать программный проект Apache NiFi для управления и преобразования потоков данных в проектах и задачах обработки информации.
  7. Вы изучите способы настройки платформы Kafka для задач пакетной (батчинга) и поточной (стриминга) обработки данных, поработаете с компонентами.
  8. Практика: построить витрину торговых партнеров как по импорту, так и по экспорту по каждому из представленных в данных временных диапазонов.
  9. Освоите метод распределённых вычислений MapReduce и распределите данные в файловой системе HDFS с использованием платформ Hadoop или Spark.
  10. Освоите работу с программным обеспечением Apache Airflow для автоматизации задач в контексте процессов извлечения и загрузки данных (ETL).
Чему научитесь
  • Освоите работу с программным обеспечением Apache Airflow для автоматизации задач в контексте процессов извлечения и загрузки данных (ETL).
  • Вы узнаете, как устроен один из самых популярных инструментов для распределенной обработки данных и научитесь его применять как для пакетных, так и для потоковых задач.
  • Вы изучите способы настройки платформы Kafka для задач пакетной (батчинга) и поточной (стриминга) обработки данных, поработаете с компонентами.
  • Освоите метод распределённых вычислений MapReduce и распределите данные в файловой системе HDFS с использованием платформ Hadoop или Spark.
  • Вы получите базовое понимание принципов организации данных в реляционных базах данных, а также узнаете пару инструментов и подходов для решения задач DE с применением SQL.
DWH на основе GreenPlum
DWH на основе GreenPlum
0,0
0 отзывов
2 года
Сертификат
Смешанный
30 000 ₽
Сайт школыПройти курс
Вы узнаете что такое DWH, СУБД GreenPlum и научитесь администрировать его.
Программа курса
  1. Модуль состоит из четырёх тем, разработанных совместно со специалистами Yandex Cloud.
  2. Получить модуль.
  3. Анализировать и оптимизировать сложные аналитические запросы, выбирая оптимальный план выполнения.
  4. Создавать и восстанавливать резервные копии, расширять кластер GreenPlum.
  5. Вас ждут 8 видеоуроков в хорошем качестве. На них спикер объясняет теорию и показывает, как выполнять практические задания. Доступ к материалам сохраняется на 2 года.
  6. Вы можете оплатить российской картой, купить в рассрочку, а также ввести промокод на следующем шаге. Или подать заявку на оплату зарубежной картой.
  7. Вы отправляете нам заявку. Мы связываемся с вами, чтобы обсудить все детали, обменяться документами и запустить обучение ваших специалистов.
  8. После курса вы сможете.
  9. Разбираться в архитектуре хранения данных и доказывать свою точку зрения об эффективности их хранения коллегам.
  10. изучил 80% курса.
Чему научитесь
  • Анализировать и оптимизировать сложные аналитические запросы, выбирая оптимальный план выполнения.
  • состоит из четырёх тем, разработанных совместно со специалистами Yandex Cloud.
  • Создавать и восстанавливать резервные копии, расширять кластер GreenPlum.
  • После курса вы сможете.
  • изучил 80% курса.
Архитектор данных с нуля + ИИ
Архитектор данных с нуля + ИИ
0,0
0 отзывов
5 месяцев
Диплом / Сертификат
Смешанный
4 040 ₽
Сайт школыПройти курс
Планирование жизни Занимайтесь из дома и экономьте деньги на дорогу. Освободившееся время посвятите семье и отдыху Выбор удобной локации Учитесь из любой точки мира, где есть интернет. Теперь не нужно ехать на занятия в плохую погоду 👩🏼‍🏫 Знания и навыки архитектора данных применимы в различных отраслях: от финансов и банковского дела до розничной торговли 💼 Опыт и знания в области архитектуры данных ценятся на рынке труда и позволяют претендовать на высокую заработную плату
Программа курса
  1. Государственный Горный Университет, специальность дизайнер-проектировщик ювелирных украшений. Педагогический опыт более 4-х лет.
  2. 👩🏼‍🏫 Знания и навыки архитектора данных применимы в различных отраслях: от финансов и банковского дела до розничной торговли.
  3. Автоматизация бизнеса и проектирование систем - 7 лет. Разработка ПО-4-5 лет. Архитектор автоматизационных систем.
  4. Победитель в команде разработчиков A:СТАРТ 2020 с проектом акустическое обнаружение квадрокоптеров.
  5. Разработала курсы по дизайну и графике, истории живописи, иллюстрации и скетчингу.
  6. и анализировать информацию, чтобы помочь бизнесу работать эффективно. подробнее →.
  7. Планирование жизни Занимайтесь из дома и экономьте деньги.
  8. Специализация: Qt/С++ Embedded, QT/QML - разработчик, DSP.
  9. на дорогу. Освободившееся время посвятите семье и отдыху.
  10. Опыт работы 7 лет. Фриланс, графический дизайн, дизайн интерьеров. Фотограф, видеограф, съёмка 3d туров, фото и видео обработка. Художник-иллюстратор, старший дизайнер.
Чему научитесь
  • 👩🏼‍🏫 Знания и навыки архитектора данных применимы в различных отраслях от финансов и банковского дела до розничной торговли.
  • Победитель в команде разработчиков A СТАРТ 2020 с проектом акустическое обнаружение квадрокоптеров.
  • Разработала курсы по дизайну и графике, истории живописи, иллюстрации и скетчингу.
  • и анализировать информацию, чтобы помочь бизнесу работать эффективно. подробнее →.
  • 7 лет. Разработка ПО 4 5 лет. Архитектор автоматизационных систем.
Анализ данных и оптимизация процессов на основе аналитики Повышение квалификации
Анализ данных и оптимизация процессов на основе аналитики Повышение квалификации
0,0
0 отзывов
0 месяцев
Диплом / Сертификат
Онлайн
45 900 ₽
Сайт школыПройти курс
<p style="text-align: right;"> <em>«Данные — это новая нефть!»</em><br> <em>Клайв Хамби</em> </p> <p style="text-align: right;"> <em>«А данные сегодня, если хотите, — это новая нефть, золото, платина XXI века»</em><br> <em>Михаил Мишустин</em> </p> <p> По прогнозам Gartner, ведущего международного эксперта сфере ИТ, темп быстрорастущего рынка process mining к 2030 году составит более 30%. </p> <p> Компании в самых разных отраслях обращаются к process mining для того, чтобы улучшить свою деятельность и оставаться конкурентоспособными во все более цифровом мире. </p> <p> Технология process mining позволяет извлекать бизнес-процессы на основе цифровых следов, остающихся в ИС предприятия. В отличие от традиционных методов сбора данных о процессе (опросы сотрудников, ручные замеры времени и т.д.), получаемые модели извлекаются практически мгновенно и являются точными цифровыми двойниками процесса. </p> <p> Семинар является ответом на растущий во всем мире спрос на квалифицированных специалистов в области цифрового анализа процессов. Она предоставляет слушателям возможность не только освоить основы process mining, но и стать экспертами в данной области, способными внедрять инновационные методы в своих организациях. </p> <p> Курс будет в равной степени полезен ит-специалистам, бизнес-аналитикам, директорам по развитию и специалистам в области процессного управления. </p> <br>
Программа курса
  1. Сервис подбора консультантов.
  2. Календарь курсов.
  3. Главная страница.
  4. Бизнес-клуб МБШ.
  5. О бизнес-школе.
  6. Преподаватели.
  7. Бизнес-школа.
Чему научитесь
  • Разберётесь в теме: сервис подбора консультантов.
  • Разберётесь в теме: календарь курсов.
  • Разберётесь в теме: бизнес клуб мбш.
  • Разберётесь в теме: о бизнес школе.
  • Разберётесь в теме: преподаватели.
Аналитик данных (Data Scientist) - курс переподготовки
Аналитик данных (Data Scientist) - курс переподготовки
0,0
0 отзывов
250 академических часов
Диплом / Сертификат
Полностью дистанционный
39 910 ₽
32 980 ₽/мес рассрочка
Сайт школыПройти курс
Программа профессиональной переподготовки «Аналитик данных (Data Scientist)» разработана для тех, кто хочет освоить современные методы анализа данных и получить диплом установленного образца. Курс сочетает теоретические основы и практические навыки, необходимые для эффективной работы с большими массивами информации, построения моделей машинного обучения и подготовки аналитических отчетов. Обучение направлено на формирование ключевых компетенций в области Data Science. В рамках программы рассматриваются инструменты анализа данных, принципы статистического моделирования, алгоритмы прогнозирования и технологии визуализации данных. Особое внимание уделено практическому применению знаний с использованием современных библиотек и платформ.
Программа курса
  1. Оценка применимости технологий больших данных в предметной области заказчика - 32 часа. Оценка применимости технологий больших данных в предметной области заказчика.
  2. Формализация и согласование требований к результатам аналитического исследования - 40 часов. Формализация и согласование требований к результатам аналитического исследования.
  3. Анализ аналогичных решений: использование опыта внедрения Big Data в схожих задачах - 40 часов. Анализ аналогичных решений: использование опыта внедрения Big Data в схожих задачах.
  4. Разработка технического предложения по созданию Big Data- инфраструктуры - 32 часа. Разработка технического предложения по созданию Big Data- инфраструктуры.
  5. Промежуточная аттестация - 2 часа. Промежуточная аттестация.
  6. Внедрение и мониторинг аналитических решений: от прототипа к эксплуатации - 34 часа. Внедрение и мониторинг аналитических решений: от прототипа к эксплуатации.
  7. Формирование команды проекта: компетенции и состав группы для анализа больших данных - 32 часа. Формирование команды проекта: компетенции и состав группы для анализа больших данных.
  8. Разработка и согласование плана аналитических работ: сроки, этапы, контрольные точки - 34 часа. Разработка и согласование плана аналитических работ: сроки, этапы, контрольные точки.
  9. Выявление бизнес-потребностей через интервью и анализ функций подразделений - 40 часов. Выявление бизнес-потребностей через интервью и анализ функций подразделений.
  10. Каталогизация задач и процессов, пригодных для применения анализа больших данных - 40 часов. Каталогизация задач и процессов, пригодных для применения анализа больших данных.
  11. Аттестационная работа - 40 часов. Аттестационная работа.
  12. Итоговая аттестация - 2 часа. Итоговая аттестация.
  13. 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.
Математика для Data Science
Математика для Data Science
0,0
0 отзывов
3 часа
Диплом / Сертификат
Онлайн
22 500 ₽25 000 ₽
-10%
Сайт школыПройти курс
Поможем специалистам по Data Science освоить математические концепции: видеть взаимосвязь в массивах данных и делать точные прогнозы.
Программа курса
  1. Это базовый раздел математики. Он даёт понимание, как компьютер представляет данные и управляет ими.
  2. Этот раздел математики поможет провести анализ гипотезы с помощью цифр и понять, какие выбрать шаги, чтобы решить задачу.
  3. После теоретической части студент выполняет задания, чтобы применить математический аппарат на практике. Преподаватель проверяет и даёт обратную связь.
  4. После курса сохранится неограниченный доступ к материалам. Поэтому вы сможете повторить темы в удобное время.
  5. Научитесь рассказывать о себе без стресса и правильно реагировать на вопросы.
  6. После обучения вы сможете показать, что работали над реальными проектами.
  7. Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны.
  8. Этот метод позволяет избавиться от лишних данных, которые мешают воспринимать информацию на глаз. Вы оставите только те данные, которые важны по своим признакам.
  9. Научитесь работать на себя.
  10. Соберёте портфолио.
Чему научитесь
  • Освоите и сможете применять: этот метод позволяет избавиться от лишних данных, которые мешают воспринимать информацию на глаз. вы оставите только те данные, которые важны по своим признакам.
  • Научитесь анализировать и применять: этот раздел математики поможет провести анализ гипотезы с помощью цифр и понять, какие выбрать шаги, чтобы решить задачу.
  • Научитесь рассказывать о себе без стресса и правильно реагировать на вопросы.
  • Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны.
  • После теоретической части студент выполняет задания, чтобы применить математический аппарат на практике. Преподаватель проверяет и даёт обратную связь.
Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT)
Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT)
0,0
0 отзывов
4 Месяца
Диплом / Сертификат
Смешанный
24 900 ₽38 300 ₽
-35%
Сайт школыПройти курс
Курсы онлайн. Практические программы. Диплом. Рассрочка 0%. Учитесь из любой точки!
Программа курса
  1. Обучение осуществляется по заочной форме с применением дистанционных * технологий. Лекции, общение, тестирование проходят в онлайн-формате через образовательную платформу.
  2. Программа разработана специально в онлайн-формате для специалистов и руководителей, которые ценят свое время и хотят пройти обучение без отрыва от работы.
  3. Лицам, со средним профессиональным или высшим образованием по любому профилю, планирующим заняться новым видом профессиональной деятельности.
  4. Все наши программы лицензированы, а дипломы имеют международные приложения, поэтому они ценятся клиентами и профессиональным сообществом как в России, так и за рубежом!
  5. Мы проводим постоянные исследования ситуации на рынке и актуализируем наши программы. После обучения вы будете готовы к новым профессиональным вызовам.
  6. Официальным диплом РФ установленного образца с внесением данных в — Федеральный реестр сведений о документах об образовании (ФИС-ФРДО).
  7. Ведение и помощь в обучении куратором, от начала и до получения документа на руки, с обратной связью от преподавателей через куратора.
  8. Мы проводим внутреннюю многоэтапную проверку, чтобы быть уверенными, что спикеры соответствуют всем нашим строгим критериям отбора.
  9. Мы постоянно проводим внутренние исследования, на основе которых обновляем наши программы и актуализируем образовательный контент.
  10. Кем сможете работать.
Чему научитесь
  • Освоите и сможете применять: мы проводим постоянные исследования ситуации на рынке и актуализируем наши программы. после обучения вы будете готовы к новым профессиональным вызовам.
  • Освоите и сможете применять: мы проводим внутреннюю многоэтапную проверку, чтобы быть уверенными, что спикеры соответствуют всем нашим строгим критериям отбора.
  • Освоите и сможете применять: мы постоянно проводим внутренние исследования, на основе которых обновляем наши программы и актуализируем образовательный контент.
  • Обучение осуществляется по заочной форме с применением дистанционных * технологий. Лекции, общение, тестирование проходят в онлайн формате через образовательную платформу.
  • Лицам, со средним профессиональным или высшим образованием по любому профилю, планирующим заняться новым видом профессиональной деятельности.
Математика для Data Science
Математика для Data Science
0,0
0 отзывов
4 месяца
Диплом
Онлайн
43 764 ₽79 571 ₽
-45%
Сайт школыПройти курс
Вы разберётесь в базовых разделах математики, изучите методы статистики и теории вероятностей, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science – таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.
Программа курса
  1. Основы математики для Data Science. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования. - Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты. - Функции одной переменной, их свойства и графики. - Интерполяция и полиномы: квадр…
  2. Основы статистики и теории вероятностей. Введение в теорию вероятностей. Основные определения, свойства и методы. - Случайные события. - Случайная величина. Дискретные распределения. - Непрерывные распределения. Общие сведения. - Основные виды непрерывных рас…
  3. Основы статистики и теории вероятностей. Продвинутый уровень. Gentle Introduction. Теория вероятностей в Python. - Оценивание: основные свойства и методы. - Проверка гипотез: теория и практика. - Совместные распределения. - Исследование зависимостей. - Элемен…
Чему научитесь
  • Освоите и сможете применять: базовые математические объекты и sympy. функции и дополнительные объекты.
  • Освоите и сможете применять: функции одной переменной, их свойства и…
  • Освоите основы: проверка гипотез теория и практика.
  • Оценивание основные свойства и методы.
  • Разберётесь в теме: случайная величина. дискретные распределения.

Отзывы о курсах

Rf4E_N7OiXoGTfnEvP-N-wLD7jQc4VM_n
alt
Василий
21 ноября 2025 г.
5.0
Полный курс по Data Science

Пройдя курс Data Science в этой школе, я могу с полной уверенностью сказать это одно из лучших образовательных путешествий, которое я когда-либо проходил! Программа построена так, что даже сложнейшие концепции становятся понятными и применимыми на практике. Школа сочетает глубокое погружение в теор…

125195
alt
Роман Г.
16 апреля 2024 г.
5.0
Полный курс по Data Science

Программа насыщенная и информативная, с актуальным учебным планом, охватывает все от основ Py hon, математической статистики и анализа данных до машинного обучения. Очень развито сообщество в Пачке, всегда есть обратная связь на возникшие вопросы, активная помощь ментора. На курс пришел с целью полу…

94808
alt
никита назаров
4 декабря 2023 г.
5.0
Полный курс по Data Science

Прохожу курс по Data Science.Дают большой и полезный объем информации для обучения.Менторы всегда помогают если у вас возникают проблемы.Есть практические задания,которые позволяют закрепить материал

102178
alt
Павел Г.
4 декабря 2023 г.
5.0
Полный курс по Data Science

Учусь с апреля 2021. Очень долго выбирал курс DS среди всех, что есть в рунете, и выбрал SkillFactory. Обратил внимание, что длительность курса на SF больше, чем у остальных. Есть возможность насобирать промо-коды (у ваших любимых блогеров) и ваучеры (на бесплатных интенсивах) для заметн…

109528
alt
Сергей
4 декабря 2023 г.
3.0
Полный курс по Data Science

Прошел первую ступень Data Science. Наверное, прошел как многие и многие, не за 1 год, а за 2. Работал главбухом, решил поменять что-то в жизни. Вот меняю... Что понравилось в курсе: много информации, довольно несложно проходить теоретические блоки, менторы неплохо отвечают на учебных блоках. А даль…

125208
alt
Alessandro
14 ноября 2023 г.
5.0
Полный курс по Data Science

Прохожу курс по Da aScience, уроки объясняются очень доходчиво и в двух вариантах, в виде видеоурока и в текстовом формате под видео, ещ и в конце каждого блока датся ссылка на дополнительные материалы для лучшего закрепления прошедшего урока. А так же в приложении Pachka менторы всегда готовы помоч…

125224
alt
Кирилл П.
6 октября 2023 г.
5.0
Полный курс по Data Science

купил курс по дата сайнс, учусь недавно, но уже поражен эффективностью и доступностью обучения, можно и смотреть и слушать лекции, менторы всегда помогают если что не понятно. прошел математику с 0 до того уровня который не проходил во время обучения в обычных учебных заведениях ВСЕГО ЛИШЬ ЗА НЕДЕЛЮ…

125251
alt
Сергей
25 августа 2023 г.
3.0
Полный курс по Data Science

Прошел первую ступень Da a Science. Наверное, прошел как многие и многие, не за 1 год, а за 2. Работал главбухом, решил поменять что-то в жизни. Вот меняю... Что понравилось в курсе: много информации, довольно несложно проходить теоретические блоки, менторы неплохо отвечают на учебных блоках. А даль…

125260
alt
Женя
14 августа 2023 г.
5.0
Полный курс по Data Science

Прохожу курс Da a Science, очень довольна. Материал курса структурирован, после каждой серьезной темы есть практика. Если что-то не понятно можно обратиться за помощью к менторам или найти ответ на аналогичный вопрос в Пачке. Т.к. все материалы есть в записи можно проходить курс в любое время, что о…

125283
alt
Константин Матвеев
16 мая 2023 г.
5.0
Полный курс по Data Science

Прохожу курс Da a Science. Вполне доволен. Удобная платформа, материал структурирован. Множество несложных практических заданий. После каждого раздела есть практика. Если что-то не получается, есть Пачка (аналог Slack), где можно задать вопросы ментору или поискать ответ на свой вопрос если на него …

4776
alt
Dmitry D.
14 сентября 2021 г.
5.0
Полный курс по Data Science

Проходу курс по Da a Science - впечатления положительные. Для не имеющих опыта в разработке есть вводный этап по Py hon и SQL, позволяющий компенсировать недостаток навыков в программировании.

327441
alt
Kazbek Taov
16 июня 2021 г.
5.0
Полный курс по Data Science

Обучаюсь больше полугода по Data Science. Очень ноавится курс объемом, подачей, систематическим подходом к обучению. Меньооы и тьюторы ведут по курсу как бцдто за ручку, так что потеряться сложно. Есть пробный месяц - можно понять, ваше это или не ваше. Реклмендую!

323300
alt
Александр Б.
30 августа 2026 г.
5.0
Data Scientist с нуля до Junior

Прохожу курс Da a Scien is с нуля до Junior, вс очень нравится, кураторы на связи почти каждый день в свои рабочие дни, всегда вс очень подробно объясняют и помогают, информация преподнесена просто и интересно. Обучение построено логично, по полочкам как говорится, все понятно.

1351
alt
Alibek K.
2 апреля 2026 г.
5.0
Data Scientist с нуля до Junior

Прохожу курс программировании в сфере Da aScience, курс проходит отлично, с 1 же ролика сразу видно что ролики очень информативные, с каждым роликом становится вс интересней и лучше понимается для чего я обучаюсь этим курсом. И все больше понимаю что не зря выбрал именно его. Каждый раз при упоминан…

94834
alt
Никита Патюченко
27 января 2026 г.
5.0
Data Scientist с нуля до Junior

Прохожу обучение по программе Da a scien is pro. Хотел бы отметить высокое качество учебных материалов, удобство прохождения курса без привязки к точному времени. Заниматься можно в свом темпе. Курс хорошо структурирован. Практические работы порой сложные, но дают реальный результат!

117986
alt
Чуприна Анастасия
28 мая 2025 г.
5.0
Data Scientist с нуля до Junior

Все нравится! Обучаюсь на профессию "Data science". Легкая подача материала, постоянное сопровождение куратора. Отличнейший, живой чат в ТГ для общения как с кураторами, так и со студентами для решения практических и домашних заданий! В плане организации обучения, оплаты - мега поддержка, организа…

110434
alt
Сергей М.
12 декабря 2023 г.
4.0
Data Scientist с нуля до Junior

Около 8 месяцев ушло на прохождение) В начале мая 2022 года прошлого года начал курс и крайнюю практическую работу сдал под новый год 30 декабря. Сразу хочу сказать, что учиться нелегко, я бы даже сказал сложно - каждая тема и каждый модуль - это новая информация, с которой необходимо досконально …

42335
alt
Виктор А.
30 ноября 2023 г.
5.0
Data Scientist с нуля до Junior

Я проходил курс по Data Science, до этого курса вообще никогда не занимался кодированием, по итогу я научился писать сложный код, понял логику написания кода, работать со смежными областями кодинга, а также открыл для себя прелести stackoverflow, обучение проходит самым удобным для человека образом,…

3487
alt
BERTNYAK
26 сентября 2025 г.
5.0
Data Science + ИИ

Обучение прошло на ура, открыл для себя много новое, аналитическое мышление раскрыл и теперь изучаю его больше, открыл уроки мат анализа с полным углублением, да и в целом так понравилась тема машинного обучения, что в дальнейшем планирую так же пойти по стопам что и изучил Проходил курс специалист …

327132
alt
BERTNYAK
26 сентября 2025 г.
5.0
Data Science + ИИ

Обучение прошло на ура, открыл для себя много новое, аналитическое мышление раскрыл и теперь изучаю его больше, открыл уроки мат анализа с полным углублением, да и в целом так понравилась тема машинного обучения, что в дальнейшем планирую так же пойти по стопам что и изучил Проходил курс специалист …