Стань дата-инженером. 2 месяца практики как на работе.

BootCamp по дата-инжинирингу — это 2 месяца практики на задачах, похожих на рабочие: пайплайны данных, хранилища, витрины, оркестрация, проверки качества и код-ревью. Ты будешь работать с Python, SQL, Spark, Airflow, dbt, ClickHouse, Greenplum, S3, GitLab и Jira, чтобы собрать портфолио и увереннее претендовать на позицию дата-инженера.

Кому подойдёт BootCamp

Программа рассчитана на тех, кто уже знаком с Python и SQL и хочет перейти от учебных задач к практическому дата-инжинирингу.

Дата-аналитикам

Если ты работаешь с отчётами, BI и SQL-запросами, BootCamp поможет перейти к пайплайнам, витринам данных, хранилищам и автоматизации загрузок.

Начинающим дата-инженерам

Если ты уже пробовал Airflow, Spark, ClickHouse или dbt, но хочешь собрать знания в систему, программа даст практику на современном стеке и поможет подготовиться к смене работы.

Тем, кто меняет профессию

Если ты знаешь основы Python и SQL и хочешь применить их в инженерных задачах, BootCamp поможет понять, как устроена работа дата-инженера в реальных проектах.

Что ты будешь делать на курсе

Обучение построено вокруг практических задач. Ты получаешь задание в Jira, пишешь код, работаешь с репозиторием в GitLab, запускаешь пайплайны и проверяешь результат так, как это делают в командах разработки данных.

Соберёшь пайплайн от API до ClickHouse

Ты загрузишь данные из API в S3, обработаешь их в Spark и настроишь регулярный запуск через Airflow. После этого проверишь логи, количество строк, корректность загрузки и отсутствие дубликатов.

Результат: работающий пайплайн загрузки и обработки данных, который можно показать в портфолио.

Превратишь сырые данные в витрину

Ты возьмёшь данные опроса, уберёшь дубликаты, приведёшь даты, никнеймы и поля к нужному формату, загрузишь результат в ClickHouse и настроишь ежедневное обновление витрины.

Результат: чистая таблица пользователей, готовая для аналитики и построения отчётов.

Построишь хранилище данных на dbt

Ты создашь слои исходных данных, обработки и витрин в Greenplum, свяжешь их моделями dbt и настроишь сборку через Airflow.

Результат: хранилище данных с автоматической сборкой витрин и понятной структурой моделей.

Настроишь проверки качества данных

Ты добавишь проверки на пропуски, дубликаты, типы данных и корректность бизнес-логики. Это поможет находить ошибки до того, как данные попадут в отчёты или продуктовые метрики.

Результат: более надёжные пайплайны и понимание, как контролировать качество данных в продакшене.

Какие инструменты будут в практике

• Python — для обработки данных, скриптов и автоматизации.
• SQL — для запросов, агрегаций, оконных функций и построения витрин.
• Apache Airflow — для оркестрации пайплайнов и расписаний.
• Apache Spark — для обработки данных и трансформаций.
• ClickHouse — для аналитических таблиц и быстрых запросов.
• Greenplum — для построения хранилища данных.
• dbt — для описания, сборки и поддержки моделей данных.
• S3 — для хранения исходных и промежуточных данных.
• GitLab — для работы с кодом, репозиториями и решениями задач.
• Jira — для постановки задач в формате, близком к рабочему процессу.

Что нужно знать перед стартом

BootCamp не требует диплома или опыта работы дата-инженером, но для комфортного обучения нужна база по Python и SQL.

Python

Нужно понимать базовый синтаксис, списки, словари, строки, функции, даты, работу с файлами и уметь читать простой код.

SQL

Нужно знать SELECT, JOIN, GROUP BY, агрегации и понимать, как работают оконные функции. Важно уметь решать базовые задачи на выборку и преобразование данных.

Готовность к практике

Важно быть готовым регулярно писать код, разбираться в ошибках, читать логи, задавать вопросы и доводить задачи до рабочего результата.

Как устроен формат обучения

Фокус программы — практика. Вместо абстрактной теории ты работаешь с задачами, которые имитируют процессы в дата-команде: постановка в Jira, реализация, коммит в GitLab, проверка результата и доработка.

• Задачи приближены к реальной работе дата-инженера.
• Решения оформляются как код в репозитории.
• Ты учишься не только писать пайплайны, но и проверять их стабильность.
• К концу BootCamp у тебя будет набор проектов для портфолио.

Что будет в результате

После BootCamp ты лучше поймёшь, как устроена работа дата-инженера: от получения сырых данных до построения витрин и автоматического обновления хранилища.

• Соберёшь несколько практических проектов по дата-инжинирингу.
• Получишь опыт работы с Airflow, Spark, ClickHouse, Greenplum и dbt.
• Научишься строить пайплайны данных и проверять их качество.
• Сможешь увереннее проходить собеседования на junior или middle data engineer позиции.
• Сформируешь портфолио с задачами, похожими на реальные рабочие кейсы.

Почему это полезно для карьеры дата-инженера

Работодателям важны не только знания Python и SQL, но и понимание полного цикла работы с данными: загрузка, хранение, обработка, оркестрация, качество и поддержка пайплайнов. BootCamp помогает собрать эти навыки в практическую систему и показать их через готовые проекты.