На этом онлайн-курсе успешные спикеры расскажут обо всех тонкостях работы дата-инженера. Узнайте, в чем различие между уровнем Junior и Middle Data-Scientist. Научитесь собирать информацию из разных источников и правильно ее анализировать. Узнайте, как использовать SQL и облачные хранилища, познакомьтесь с Python и постройте конвейер обработки данных. А также освойте классификаторы и регрессии и создайте свою нейросеть.
Цикл лекций поможет сделать внушительный шаг вперед молодым программистам, повысить свою квалификацию и востребованность в глазах будущих работодателей.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Senior BI Analyst в EPAM Systems
Business Analyst
Fullstack-разработчик
Аналитик-разработчик
Data Scientist
Team Lead
Старший бизнес-аналитик
IT Cluster Lead; Кандидат физико-математических наук
Big Data Engineer
Эксперт
Data Engineer
Senior Data Engineer в Dodo Brands
Senior Data Engineer
Lead DevOps
Вас ожидает годовой курс лекций и вебинаров, на котором вы освоите всю необходимую теорию, опробуете свои навыки на практических заданиях. На момент окончания обучения в вашем портфолио будет свыше 10 успешных проектов.
Вы узнаете, каких типов бывают базы данных и как с ними работать. Научитесь пользоваться SQL и MongoDB.
Поймете, как взаимодействовать с классическим хранилищем данных Data Warehouse, а также познакомитесь с инструментами работы в ETL.
Освоите современные подходы к созданию отчетностей и узнаете, как разрабатывать многомерных модели.
Узнаете, как собирать, обрабатывать и анализировать данные, а также работать со статистикой в Python.
Познакомитесь с различными ресурсами для обработки большого количества данных, такими, как HBase & Cassandra, MapReduce и др.
Освоите инструмент Data Build Tool, узнаете, как работать с разными уровнями Airflow, а также Spark.
Познакомитесь с работой корпоративного хранилища Clickhouse, а также с необходимой конфигурацией устройства Kafka Streams.
Научитесь обрабатывать real-time данные, искать инсайты с помощью ML и работать с облачными провайдерами.
Познакомитесь с машинным обучением и нейросетями, узнаете, как работать с классификацией и кластеризацией и освоите ансамблевые методы решения задач.
Узнаете, что такое инструменты DevOps и как их использовать, а также познакомитесь с микросервисной архитектурой.
Разработаете и задокументируете ETL-процессы для добавления и вывода данных из облачного хранилища.
Просмотр обучающих видеороликов
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны, чтобы получать больше откликов компаний
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Обучение организовано так, что вы можете спокойно совмещать его с работой, учебой и личной жизнью. Именно вы решаете, когда работать с материалами курса - вы занимаетесь тогда, когда удобно вам. Все уроки курса будут всегда в вашем доступе, даже после окончания курса, поэтому вы в любой момент сможете повторить пройденный материал.
Именно вы решаете, когда и сколько заниматься. Обычно студенты тратят на обучение от трех до пяти часов в неделю.
Да, вы можете купить курс в рассрочку, что позволит вам лучше спланировать свой бюджет.