Яндекс.ПрактикумЗа 3 месяца вы освоите Python для анализа данных и создадите проект в портфолио.Вы научитесь собирать, очищать, анализировать и визуализировать данные, а также применять базовые модели машинного обучения. Курс сочетает теорию, практику и работу в интерактивных тренажёрах.
Павел Рословец
Дмитрий ВолодинКурс «Data Warehouse Analytics Engineer на базе dbt» - это практическая программа, которая помогает освоить одну из ключевых технологий современной аналитики данных. Вы научитесь строить хранилища и трансформации на dbt, применять лучшие практики DataOps, автоматизировать процессы и обеспечивать качество данных.Обучение построено в формате «миссий» - пошаговых заданий, которые ведут от базовой настройки проекта и подключения к PostgreSQL до продв
Fabrizio Valentini
Mattia BrunelliAnalytics Engineering - это фундамент Data Science и искусственного интеллекта. Данный подход представляет собой динамичное сочетание инженерии данных и аналитики, выступая мостом между этими двумя областями. Инженеры по аналитике данных отвечают за значительную часть жизненного цикла данных: от загрузки источников данных и построения дата-складов с соответствующими пайплайнами до интеграции с инструментами бизнес-аналитики.Если вы - аналитик или
David RegerСовременным дата-платформам нужна гибкость озёр данных и надёжность хранилищ. Apache Iceberg сочетает оба подхода. В этом курсе вы разберётесь, как работает этот мощный формат открытых таблиц, изучите его архитектуру и научитесь использовать ключевые возможности: эволюцию схем, «путешествия во времени» и высокопроизводительную аналитику в Lakehouse-системах.Курс построен на практических примерах из реальной инженерии данных. Вы развернёте локальн
Andreas KretzСемантический поиск - один из самых практичных способов применения генеративного ИИ в реальных проектах по обработке данных. В этом курсе мы выходим за рамки базового знакомства с эмбеддингами (из курса The Hidden Foundation of GenAI) и начинаем использовать их на практике. Вы научитесь строить полноценный конвейер семантического поиска с нуля: от создания эмбеддингов и их хранения в векторной базе данных до выполнения запросов на естественном яз
zerotomastery.ioЭтот практический курс начинается с основ и шаг за шагом подводит вас к построению реальных сценариев оркестрации - от повторных попыток выполнения задач до интеграции со Spark и загрузки внешних данных.Переместить данные из точки A в точку B - лишь малая часть задачи. Важно, чтобы данные доставлялись точно, надёжно и автоматически - и здесь на помощь приходит Apache Airflow.Вы научитесь превращать хаотичные, вручную настроенные пайплайны в чётко
OTUSПрограмма предназначена для ИТ-аналитиков и системных аналитиков с опытом работы от 1-2 лет, стремящихся совершенствовать свои умения в системном анализе, выявлении и описании требований, а также проектировании информационных систем и приложений. Дополнительно курс может заинтересовать аналитиков данных, специалистов по данным и бизнес-аналитиков, имеющих более 3 лет профессионального опыта.Что вы получите от участия в курсе?Обучение дает системн
zerotomastery.ioНаучитесь строить потоковые пайплайны с Apache Kafka и Flink, создавать data lake'и на AWS, запускать ML-воркфлоу на Spark и интегрировать LLM-модели в продакшн-системы. Этот курс создан, чтобы запустить вашу карьеру и сделать вас востребованным дата-инженером завтрашнего дня.
Andreas KretzAzure становится всё более популярной платформой для компаний, использующих экосистему Microsoft365. Если вы хотите прокачать свои навыки инженера данных, то умение работать с Azure и автоматизировать инфраструктуру с помощью Terraform - ключевые компетенции. Именно поэтому мы создали этот курс «Azure ETL с Terraform».На практическом проекте вы научитесь строить полноценное решение для обработки данных в Azure, объединяя возможности Terraform, Az
Andreas KretzИнженерам данных часто нужно быстро настроить простой ETL-скрипт, который просто выполняет свою задачу. В этом проекте вы узнаете, как легко реализовать такой ETL на AWS: подключить живые данные из погодного API и записывать их во временную базу данных TDengine.