Курс «Data-инженер» подойдёт аналитикам данных, разработчикам и администраторам баз данных. Он охватывает темы, такие как создание дата-пайплайнов, работа с базами данных (SQL, NoSQL), оптимизация данных, использование инструментов (Python, AirFlow, Hadoop, Kafka) и многое другое. Практические задания, работа в группах и консультации экспертов помогут студентам освоить профессию Data-инженера.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Ограничение времени просмотра
Вы можете просматривать пробный урок только 10 минут. Получите полный доступ, чтобы смотреть без ограничений.
Как по мне, главная проблема курсов по DE, в том, что они как правило оч поверхностные, ибо обозревают 100500 штук и инструментов глубоко не погружаясь в устройство работы, или настройку сложнее чем docker-compose up
noveoqa
Лучше чем у карпова
spiritusdentatus
noveoqa
Подскажите пожалуйста, какой порог входа для этого курса?
serufim97
spiritusdentatus
Ну если Лутца читал, SQL знаешь, то в принципе должно быть достаточно
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
Конференция SmartData 2024 прошла 4 сентября онлайн и 8–9 сентября офлайн в Москве. Участники конференции обсуждали СУБД и хранилища данных, дата-платформы, обработку данных, DataOps и облачные решения. В программе было более 40 докладов о трендовых инструментах, миграциях хранилищ данных, open source инструментах и даже использовании данных в космической индустрии. А кроме докладов — несколько часов онлайн и офлайн-дискуссий, конкурсы и экспертн
Компании всех размеров имеют доступ к огромным объемам данных, но проблема в том, что данные часто неструктурированы. Для того чтобы отвечать на важные бизнес-вопросы, принимать решения и обучать модели ИИ и машинного обучения, эти данные необходимо очищать, обрабатывать и управлять ими. В этом базовом курсе вы узнаете, как это делается, и познакомитесь с инструментами, которые используют инженеры данных в реальном мире.
Инженерия данных от проектирования до нетривиальной обработки. НАУЧИТЕСЬ ПРАВИЛЬНО ГОТОВИТЬ ДАННЫЕ ЛЮБЫХ РАЗМЕРОВ И СЛОЖНОСТИ. Обучающие выборки для машинного обучения и красивые графики для отчётов не появляются сами собой: данные нужно собирать, хранить, валидировать и комбинировать между собой, быстро реагируя на изменения в их структуре.
С помощью Python компании автоматизируют задачи, которые годами делались вручную. Что это значит для ваших сотрудников? Они перестают тратить время на рутину и концентрируются на действительно важных задачах, повышая эффективность работы. Что это значит для вашей компании? Компании перестают тратить деньги на «холостые ресурсы» и начинают эффективнее мониторить приложения, сокращая расходы на 40-50%.