Инженерия данных - это не просто перемещение информации из одного места в другое. Это создание надёжных, масштабируемых и эффективных систем, которые превращают сырые данные в ценные инсайты. Но на практике многие инженеры сталкиваются с хаотичными задачами, переключаются с одной проблемы на другую - без чёткой стратегии и структуры.
Именно поэтому мы создали курс «Как стать лучшим инженером по данным». Он поможет вам справляться с реальными вызовами Data Engineering - от планирования и проектирования систем до внедрения и поддержки. Вы освоите проверенные подходы, которые позволяют предотвращать ошибки до их появления и строить рабочие пайплайны, а не временные решения.
К концу курса вы будете применять структурированный подход к любому проекту, работать эффективнее и решать задачи как настоящий профессионал - независимо от того, начинаете ли вы с нуля или хотите перейти на следующий уровень.
Что вас ждёт в курсе:
Введение в Data Engineering и этапы проекта
Поймёте, как устроен полный путь данных - от источников до хранилищ и конечных пользователей. Изучите 4 ключевых этапа проекта: Планирование, Проектирование, Реализация и Поддержка, и почему каждый из них критичен для успеха.
Избежание типичных ошибок в проектах
Многие инженеры страдают от неясных требований, нереалистичных сроков и проблем в коммуникации. Вы научитесь ставить измеримые цели (KPI), управлять ожиданиями заинтересованных сторон и предотвращать расширение объёма задач (scope creep).
Построение и оптимизация пайплайнов
Хороший пайплайн - это не просто работающий, а масштабируемый, устойчивый и обслуживаемый. Вы изучите проектирование интеграции данных, обработку ошибок, повышение производительности и обеспечение надёжности на долгосрочной основе.
Поддержка: мониторинг, отладка и масштабирование
Вы узнаете, как отслеживать сбои, быстро находить и устранять ошибки, а также масштабировать инфраструктуру без лишних затрат.
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.
Andreas Kretz
Этот вводный курс поможет вам лучше понять, что такое инженерия данных и какую роль в области Data Science играет инженер по данным. Для начала вы узнаете немного обо мне - вашем инструкторе на этом пути. Я расскажу о своём профессиональном опыте и о том, как пришёл в сферу Data Engineering.
zerotomastery.io
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.
skillfactory
Научитесь строить пайплайны данных в реальном времени.В современных компаниях накапливается большой объем данных, из которых можно извлекать важную аналитику, строить гипотезы или модели прогнозирования. Data Engineer - это специалист, который собирает данные из разных источников, очищает их и передает в удобном виде аналитикам для принятия бизнес-решений.Аналитикам данных нужно знать, как работает хранилище данных, в каком виде там хра
