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
Azure становится всё более популярной платформой для компаний, использующих экосистему Microsoft365. Если вы хотите прокачать свои навыки инженера данных, то умение работать с Azure и автоматизировать инфраструктуру с помощью Terraform - ключевые компетенции. Именно поэтому мы создали этот курс «Azure ETL с Terraform».На практическом проекте вы научитесь строить полноценное решение для обработки данных в Azure, объединяя возможности Terraform, Az
Andreas Kretz
Инженерам данных часто нужно быстро настроить простой ETL-скрипт, который просто выполняет свою задачу. В этом проекте вы узнаете, как легко реализовать такой ETL на AWS: подключить живые данные из погодного API и записывать их во временную базу данных TDengine.
Andreas Kretz
В этом увлекательном инженерном проекте вы научитесь отслеживать перемещения пользователей по их сканированиям с телефона. Цель проекта - использовать Elasticsearch как поисковую систему для анализа набора данных, в котором 100,000 пользователей посещают магазины и делают 1,000,000 сканирований.
Andreas Kretz
Обработка, хранение и визуализация данных временных рядов становится всё более важной задачей. От данных IoT и системных журналов до статистики производственных процессов - объём информации, требующей обработки, постоянно растёт.Системы хранения временных рядов, такие как InfluxDB, и инструменты визуализации, такие как Grafana, позволяют управлять данными и делать их доступными для анализа. В этом курсе вы научитесь строить полноценный пайплайн д
В этом практическом курсе вы научитесь строить полный пайплайн данных на платформе AWS - от получения данных из Twitter API до анализа, хранения и визуализации.Вы создадите собственный алгоритм машинного обучения и развернёте его на AWS с помощью Lambda. Также вы настроите базу данных Postgres с использованием Amazon RDS. Для визуализации результатов вы разработаете интерактивный дашборд на Streamlit и получите опыт его развертывания в контейнера
Andreas Kretz
В роли инженера данных вы будете регулярно работать с аналитическими платформами, где компании хранят данные в Data Lakes и Data Warehouses для построения визуализаций и создания моделей машинного обучения.Современные хранилища данных, такие как AWS Redshift, Google BigQuery и Snowflake, позволяют загружать данные напрямую из файлов в Data Lake. Эта интеграция делает работу с хранилищами гибкой и удобной для аналитических задач.
Andreas Kretz
Google Cloud Platform (GCP) - одна из самых популярных облачных платформ в мире, предоставляющая обширный набор инструментов и сервисов для построения, управления и оптимизации пайплайнов данных. GCP позволяет эффективно хранить, обрабатывать, анализировать и визуализировать данные, помогая инженерам данных создавать масштабируемые и высокопроизводительные решения.
Andreas Kretz
Этот курс - идеальный старт для тех, кто хочет освоить облачные технологии и начать работать с Amazon Web Services (AWS), одной из самых популярных платформ для обработки данных. Курс особенно полезен для начинающих инженеров данных и тех, кто ищет первую работу в этой сфере.В рамках курса вы создадите полноценный end-to-end проект на основе данных из интернет-магазина. Шаг за шагом вы научитесь моделировать данные, строить пайплайны и работать с
Andreas Kretz
Этот курс - полноценный проект с полным циклом обработки данных в реальном времени. Вы будете работать с данными интернет-магазина, включающими счета-фактуры для клиентов и товары из этих счетов. Цель курса - настроить потоковую обработку данных (инвойсов) по мере их поступления и визуализировать их в удобном интерфейсе.Вы будете использовать технологии FastAPI, Apache Kafka, Apache Spark, MongoDB и Streamlit - инструменты, с которыми вы уже знак
Andreas Kretz
dbt (data build tool) - это инструмент трансформации данных с приоритетом SQL. Он позволяет просто и прозрачно преобразовывать, тестировать и документировать данные прямо внутри хранилища. Благодаря dbt, команды могут создавать надёжные наборы данных для аналитики, машинного обучения и бизнес-процессов - без необходимости выгружать данные наружу. Именно поэтому dbt становится ключевым инструментом в работе инженеров данных, и этот курс - идеальна
