Инженер данных, (версия 2026)

Курс «Инженер данных, версия 2026» — это практическая программа по data engineering: от проектирования DWH и построения ETL/ELT-процессов до обработки Big Data, облачных хранилищ, визуализации и управления данными как продуктом.

О курсе

Современная инженерия данных — это не только работа с SQL-запросами и таблицами. Инженер данных проектирует архитектуру хранилищ, настраивает сбор и обработку данных, контролирует качество, обеспечивает доступность витрин и помогает бизнесу, аналитикам и ML-командам получать надежные данные для решений.

На курсе вы разберете полный цикл работы с данными: сбор из разных источников, хранение, валидацию, трансформацию, оркестрацию пайплайнов, построение DWH, работу с распределенными системами и подготовку данных для аналитики и машинного обучения.

Программа подойдет тем, кто хочет перейти от решения отдельных задач к системному проектированию сквозных data-платформ и научиться выбирать инструменты под реальные требования: объемы данных, скорость обновления, отказоустойчивость, стоимость хранения и потребности пользователей.

Кому подойдет курс

Курс ориентирован на специалистов, у которых уже есть опыт работы с данными, базами данных, аналитикой или backend-разработкой и которые хотят развиваться в направлении инженерии данных.

Аналитикам данных

Если вы регулярно работаете с базами данных, строите отчеты и витрины, курс поможет глубже разобраться в ETL-процессах, архитектуре DWH, качестве данных и подготовке надежных источников для аналитики.

Инженерам данных

Если вы уже работаете с хранилищами данных, программа поможет систематизировать знания, углубиться в современные технологии обработки больших данных и лучше понимать архитектурные решения.

BI-разработчикам

Курс будет полезен специалистам, которые развивают системы бизнес-аналитики и хотят научиться проектировать хранилища, витрины данных и пайплайны, необходимые для стабильной работы BI-инструментов.

Backend-разработчикам

Если у вас есть опыт разработки серверных приложений, вы сможете применить его в задачах хранения, обработки и передачи больших объемов данных, а также освоить инструменты data engineering.

Чему вы научитесь

• Проектировать архитектуру хранилищ данных и DWH под бизнес-задачи.
• Строить ETL/ELT-процессы для сбора, очистки, трансформации и загрузки данных.
• Работать с реляционными, MPP и распределенными системами хранения.
• Использовать SQL и Python для обработки данных и автоматизации процессов.
• Настраивать пайплайны обработки данных с помощью Airflow.
• Работать с Big Data-инструментами: Hadoop, Hive, Spark и Kafka.
• Организовывать хранение данных в облачных решениях и S3-совместимых хранилищах.
• Готовить данные для аналитики, машинного обучения и визуализации.
• Контролировать качество данных, управлять изменениями структуры и поддерживать надежность витрин.

Инструменты и технологии

В программе собраны инструменты, которые используются в современной инженерии данных для хранения, обработки, оркестрации, визуализации и подготовки данных для ML-задач.

Хранение данных

• Hadoop
• S3
• Greenplum
• PostgreSQL

Обработка данных

• Python
• SQL
• Hive
• Spark
• Kafka

Машинное обучение и данные

• MLflow
• Spark ML

Визуализация данных

• Apache Superset
• Tableau
• DataLens

Оркестрация процессов

• Apache Airflow

Программа курса

Программа построена так, чтобы постепенно перейти от проектирования хранилищ и работы с базами данных к Big Data, облакам, визуализации, ML-пайплайнам и управлению данными.

1. Проектирование DWH. Архитектура хранилища данных, слои DWH, витрины, модели данных и подходы к проектированию.
2. Реляционные и MPP СУБД. Работа с PostgreSQL, Greenplum и особенностями хранения и обработки данных в масштабируемых СУБД.
3. Автоматизация ETL-процессов. Построение пайплайнов, планирование задач, контроль выполнения и обработка ошибок.
4. Big Data. Распределенное хранение и обработка данных, Hadoop-экосистема, Hive, Spark и потоковая передача данных.
5. Промежуточный проект. Практическое закрепление навыков проектирования и разработки data-пайплайнов.
6. Облачное хранилище. Работа с S3-совместимыми хранилищами и облачными подходами к организации данных.
7. Визуализация данных. Подготовка витрин и подключение BI-инструментов для аналитики и отчетности.
8. ML на больших данных. Подготовка данных для машинного обучения и применение Spark ML.
9. Управление моделями. Использование MLflow и подходы к сопровождению ML-экспериментов.
10. Управление данными. Качество данных, документация, контроль изменений, надежность и развитие data-продуктов.

Практические результаты обучения

После прохождения курса вы сможете проектировать и поддерживать полноценные решения для работы с данными: от источников и хранилищ до витрин, отчетов и ML-наборов. Вы научитесь воспринимать данные как продукт, учитывать потребности заказчиков и выбирать архитектуру с учетом нагрузки, стоимости, масштабируемости и требований к качеству.

• Соберете понимание полного жизненного цикла данных в компании.
• Разберетесь, как проектировать DWH и data-пайплайны для разных сценариев.
• Получите практику с инструментами, востребованными у инженеров данных.
• Сможете системно развиваться в роли Data Engineer, DWH Engineer или Big Data Engineer.

Почему важна профессия инженера данных

От качества работы инженера данных зависит надежность аналитики, корректность отчетов, эффективность ML-моделей и скорость принятия решений в бизнесе. Сильный Data Engineer понимает не только отдельные инструменты, но и всю архитектуру: источники, хранилища, пайплайны, витрины, потребителей данных и ограничения инфраструктуры.

Именно поэтому курс делает акцент на системном подходе: вы изучаете не разрозненные технологии, а связанный набор практик, который помогает строить устойчивые и масштабируемые решения для работы с данными.