Курсы по теме: Data Engineering
Курсы по Data Engineering учат строить надёжную инфраструктуру данных: от сбора и очистки до хранения и доставки в аналитические системы. Слушатели осваивают проектирование хранилищ (DWH, Data Lake), моделирование схем (звезда, снежинка), разработку ETL/ELT‑процессов и работу с потоковой и пакетной обработкой. Рассматриваются SQL и Python, оркестрация (Airflow), распределённые вычисления (Spark), очереди и стриминг (Kafka), а также популярные СУБД, включая ClickHouse и PostgreSQL.
В России и Беларуси направление растёт: предприятия уходят от разрозненных выгрузок к управляемым конвейерам данных, повышая качество отчётности и скорость принятия решений. На курсах разбирают деплой в облаке и on‑prem, контроль качества данных, мониторинг, логирование, безопасность и версионирование схем. Итог — умение создавать масштабируемые пайплайны, которые служат основой для BI, продуктовой аналитики и ML.
Какие навыки дают курсы Data Engineering
Data Engineering нужен, чтобы данные были доступны, корректны и поступали вовремя в аналитические и продуктовые системы. Вы научитесь проектировать хранилища, строить отказоустойчивые пайплайны, оркестрировать задачи и контролировать качество данных. В России и Беларуси это даёт ощутимую практическую пользу: компании внедряют импортонезависимые стеки, используют ClickHouse и Kafka, совмещают облачные и локальные кластеры, снижая издержки и ускоряя отчётность. На занятиях много практики: от написания трансформаций до мониторинга и алертов.
- Проектирование DWH/Data Lake и моделирование данных под аналитику
- Разработка ETL/ELT и оркестрация задач (расписания, зависимости, ретраи)
- Потоковая обработка и интеграции: очереди, брокеры, коннекторы и API
- Качество, наблюдаемость и безопасность данных: тесты, мониторинг, аудит