DataOps отвечает за доступ к данным. Для того, чтобы управлять им, необходимо владеть множеством инструментов, обеспечивающих быструю доставку данных. На их основе работают как разработчики, так и аналитики. За данные отвечает DataOps-инженер.
Став студентом этого курса, вы научитесь программировать на Python, применять десятки инструментов для работы с обычными данными и биг дата, разработаете собственное приложение, научитесь загружать данные в хранилища, поработаете с потоками и представите дипломный проект: отработаете все полученные в течение курса навыки и примените их в работе.
Чему вы научитесь
Программировать на PythonПрименять инструменты для работы с биг датаРаботать с потоковыми даннымиЗагружать данные в облакоРаботать с данными в хранилищеКак быстро окупится обучение
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Преподаватели
Константин Башевой
Аналитик-разработчик
Алексей Кузьмин
Data Scientist
Дмитрий Турченков
IT Cluster Lead; Кандидат физико-математических наук
Андрей Серебрянский
Big Data Engineer
Сергей Виноградов
Эксперт
Вадим Заигрин
Data Engineer
Дарья Буланова
Senior Data Engineer
Максим Золотарёв
Senior Data Engineer
Александр Крылов
Lead DevOps
Программа курса
В этом курсе есть несколько теоретических блоков. Вы освоите не только языки программирования, но и отдельные функциональные сервисы для работы с данными. В конце курса вы подготовите дипломный проект.
Вы освоите известный язык программирования. Погрузитесь в его основы: изучите синтаксис, поработаете с циклами и массивами. Затем выйдете на продвинутый уровень и будете работать со статистикой.
Освоите несколько инструментов для работы с биг дата: MapReduce, HDFS, Pig & Hive, Кластер, Hadoop на базовом уровне.
Узнаете, какие существуют продвинутые методы, которые можно применять для работы с данными. Научитесь пользоваться языком запросов.
Узнаете о потоковых данных: что это такое и каким образом с ними можно работать. Создадите собственное приложение на Spark Structure Streaming.
Поймёте, в каких случаях целесообразно работать с данными в облаке. Сможете выбрать платформу для хранения данных, найти инсайты с помощью машинного обучения.
Научитесь применять машинное обучение. Узнаете, за что отвечает классификация и кластеризация. Выявите передовые методы.
Поймёте, зачем вообще нужен DevOps. Поработаете с микросервисами и оркестраторами. Подключите мониторинг.
Вашей дипломной работой станет демонстрация навыков о разработке и документировании процессов. Вы зальёте данные в хранилище и поработаете с ними там.
Как проходит обучение
Изучение темы
Просмотр обучающих видеороликов
Выполнение практических заданий
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Работа с куратором
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Создание итогового проекта
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Помощь с трудоустройством
Создадите портфолио
Подготовитесь к собеседованию
Научитесь работать на себя
Оформите резюме и сопроводительное письмо
Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны, чтобы получать больше откликов компаний
Узнаете, как найти работу
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Спецификация
Часто задаваемые вопросы
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 всегда сможете задать вопрос преподавателю в личном кабинете. Также вы будете получать от него обратную связь после выполнения домашних заданий.
Да, вы можете купить курс в рассрочку, что позволит вам лучше спланировать свой бюджет.
Другие популярные курсы
Gulp: автоматизация выполнения рутинных задач
Python: Функции
JS: Архитектура фронтенда
