Инженерия данных на AWS — это практико-ориентированный курс, который помогает новичкам в сфере Data Engineering освоить ключевые облачные инструменты и научиться строить полноценные дата‑платформы на базе Amazon Web Services. Материал курса разработан так, чтобы вы смогли уверенно применять полученные знания в реальных проектах и подготовиться к работе инженером данных.
Вы шаг за шагом создадите end‑to‑end инфраструктуру для обработки данных интернет‑магазина: от сбора и потоковой передачи до хранения, трансформации и визуализации. Обучение построено на реальных задачах, благодаря чему вы освоите ключевые сервисы AWS и типичные паттерны построения дата‑пайплайнов.
Работая с данными интернет‑магазина, вы изучите их структуру, определите цели аналитики и сформируете требования к своим будущим пайплайнам.
Вы научитесь проектировать архитектуру потоковой и пакетной обработки данных, создадите собственный Data Lake и Data Warehouse.
Научитесь строить надежные ingestion‑пайплайны, используя серверлесс‑архитектуру AWS.
Вы создадите Lambda‑функцию, которая принимает данные из Kinesis и загружает их в S3, формируя надежное хранилище в формате Data Lake.
Вы построите быстрый и отказоустойчивый NoSQL‑пайплайн:
Вы разберете, как правильно предоставлять доступ к данным через API и почему подключение BI‑систем напрямую к базе данных — рискованная практика.
Вы освоите инструменты для пакетной обработки больших объемов данных:
По завершении обучения вы получите практический опыт работы с ключевыми сервисами AWS, а также навыки построения потоковых и пакетных пайплайнов — то, что требуется инженерам данных в современных компаниях. Программа курса поможет вам уверенно пройти интервью и начать карьеру в области Data Engineering.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Я - старший инженер по данным и тренер, техноэнтузиаст и отец. Уже более десяти лет я увлечён Data Engineering. Сначала я стал инженером по данным самоучкой, а затем возглавил команду инженеров по данным в крупной компании. Когда я понял, насколько велика потребность в обучении в этой сфере, я последовал за своей страстью и основал собственную Академию Data Engineering. С тех пор я помог более чем 2 000 студентам достичь своих целей.
