Simulative - Симулятор «Инженер данных»
Артикул: 14402 В наличии
Автор курса: Simulative
Просмотров: 1
Категория: Программирование
Дата выхода: 2026
Продажник от автора: Перейти на продажник
Вид доступа: Облако Mail
Наша цена: 189 RUB (Лучшая цена! Нашли дешевле? Напишите нам, снизим цену)
6 б
📩Чтобы получить курс — оформите заказ. После оплаты ссылка приходит автоматически, регистрация не обязательна.
🤔 Есть сомнения в инфопродукте? В качестве гарантии можем отправить дополнительные скриншоты, любой видео файл или сделать запись с экрана содержимого на облаке.
✍🏻 По всем вопросам, в том числе с оплатой и получением - писать в Telegram (кликабельно), в чат на сайте (в нижнем правом углу) или на почту admin@many-courses.net Мы всегда на связи!
🤔 Есть сомнения в инфопродукте? В качестве гарантии можем отправить дополнительные скриншоты, любой видео файл или сделать запись с экрана содержимого на облаке.
✍🏻 По всем вопросам, в том числе с оплатой и получением - писать в Telegram (кликабельно), в чат на сайте (в нижнем правом углу) или на почту admin@many-courses.net Мы всегда на связи!
- Цена в разы ниже чем у автора
- Автовыдача. Моментальная доставка на эл. почту
- Лучшая цена на рынке. Сделаем цену ниже если нашли дешевле
- Можно смотреть онлайн или скачать себе
- 100℅ гарантия получения курса
- Доступ на данный товар предоставлятся на Облако Mail
- Что такое курс-симулятор:
- Обучение на бизнес-кейсах
Не обучаем на «апельсинах» — после курса-симулятора вы на 100% сразу же готовы решать рабочие задачи или внедрять знания на текущем месте работы
- Полная подготовка к собеседованиям
Будете решать тестовые задания от реальных компаний и проходить тестовые собеседования еще в процессе обучения - Уникальное портфолио
Такого портфолио не будет ни у кого больше. Вы соберёте его из реальных задач из разных сфер бизнеса - Новичкам в профессии
Освоите основы инженерии данных для уверенного старта карьеры
- Начинающим инженерам данных
Структурируйте свои знания, освоите весь необходимый стек на практике и уверенно войдите в профессию уже на 5 месяце обучения - Аналитикам данных
Изучите методы обработки и трансформации данных, что поможет лучше понимать архитектуру данных и улучшить качество аналитических отчетов
- Разработчикам
Сможете освоить специфические задачи инженера данных, такие как работа с ETL-процессами и реализовать проекты в этой области - Создавать и работать с хранилищами данных
- Разрабатывать автоматизированные ETL-пайплайны
- Оптимизировать сложные SQL-запросы
- Работать с большими данными и озерами данных (data lake)
- Пользоваться и управлять DE-инфраструктурой: Linux, Docker, DWH и др.
- Базы данных
PostgreSQL, DBeaver, Clickhouse
- Программирование
Python, Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, gspread, VS Code, Google Colab, Jupyter Notebook - Визуализация данных
Metabase
- Автоматизация и деплой
Linux, Docker, bash, Airflow - Вы научитесь писать сложные запросы, решая аналитические кейсы из ритейла, финтеха и онлайн-платформ с помощью SQL.
- Вы научитесь проектировать реляционные базы данных с учетом правил нормализации и разворачивать их на сервере с нуля.
- Вы научитесь администрировать базы данных: удалять и вносить изменения в объекты БД, наполнять базу новыми данными или удалять старые.
- Вы научитесь работать с базами данных разными способами - от специальных IDE до подключения через терминал.
- Вы научитесь быстро визуализировать результат SQL-запросов.
- Вы научитесь строить графики без написания кода с помощью визуального конструктора.
- Вы научитесь собирать дашборды с сложными фильтрами.
- Вы научитесь разворачивать и базово администрировать Metabase на сервере.
- Вы научитесь внедрять в свои проекты Git с учетом лучших практик.
- Вы научитесь синхронизировать локальный и удаленный репозиторий.
- Вы научитесь грамотно контрибьютить в проекты коллег, работать с pull request-ами и обрабатывать реквесты ваших коллег.
- Вы научитесь разрешать конфликты, если при совместной работе с коллегами вами был затронут один и тот же блок кода.
- Вы научитесь откатывать изменения в случае «кривых» релизов.
- Вы научитесь писать код на Python и использовать его для решения прикладных задач: написание скриптов для сбора данных, написание коннекторов к различным базам данных, написание скриптов для сбора данных по API, написание скриптов для обработки и очистки данных для последующей загрузки в хранилище.
- Вы научитесь работать в разных IDE: VS Code и Google Colab.
- Вы глубоко разберетесь в концепции объектно-ориентированного программирования и особенностях ее реализации в Python.
- Вы научитесь писать код с использованием классов, методов, атрибутов и контроля доступа.
- Вы разберетесь в продвинутых концепциях ООП - геттерах, сеттерах, специальных декораторах и т.д.
- Вы изучите полезные паттерны проектирования.
- Вы научитесь применять ООП для решения прикладных задач - создания класса-коннектора для разных СУБД по шаблону Singleton, написание ETL-пайплайна с использованием ООП.
- Вы научитесь работать с библиотекой Numpy для работы с многомерными массивами данных.
- Вы научитесь работать с фреймворком Pandas и решать с его помощью прикладные задачи - анализировать активность пользователей, обрабатывать файловые выгрузки и т.д.
- Дополнительно вы научитесь строить базовые визуализации в Python с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly, что может быть полезно при исследовании новых наборов данных во время работы.
- Вы научитесь работать с операционной системой Linux с нуля до уровня продвинутого пользователя.
- Вы научитесь настраивать и администрировать серверы через командную строку (настройка пользователей, прав доступа, работа с ресурсами).
- Вы научитесь решать прикладные задачи с помощью bash-скриптинга (например, обходить директории и обрабатывать файлы с логами для последующего анализа).
- Вы научитесь работать с базой данных через консоль. Научитесь автоматизировать скрипты с помощью cron и systemd.
- Вы научитесь устанавливать Docker на разные операционные системы и решать типовые проблемы, связанные с его работой.
- Вы научитесь разворачивать аналитическую инфраструктуру (Python, PostgreSQL, Nginx) на сервере с помощью Docker.
- Вы научитесь работать с внутренностями контейнеров и администрировать взаимодействие между изолированными контейнерами.
- Вы научитесь разворачивать и администрировать Airflow.
- Вы научитесь писать dag-и для автоматизации скриптов.
- Вы научитесь создавать ETL/ELT-пайплайны и сделаете несколько реальных проектов - например, автоматизацию обработки данных об активности студентов крупного онлайн-университета.
- Вы научитесь создавать функции и процедуры - например, для переливки данных между таблицами или для заполнения витрин.
- Вы научитесь работать с анонимными блоками и переменными - это позволит вам решать сложные задачи, как на полноценном языке программирования. Например, вычислять характеристики товаров, а потом работать с ними в других запросах.
- Вы научитесь работать с триггерами - это позволит вам настраивать выполнение определенных действий в зависимости от некоторых условий: например, делать дамп таблицы при попытке ее очистки.
- Вы научитесь читать план запроса и оптимизировать тяжелые неэффективные SQL-запросы - такая задача постоянно возникает в работе и ее часто дают на собеседованиях.
- Вы научитесь работать с Clickhouse для решения аналитических задач и поймете его преимущества относительно PostgreSQL.
- Вы научитесь писать сложный SQL-запросы в Clickhouse на примере прикладных задач: прогнозирование временных рядов, формирование рекомендаций для абонентов телеком-сервиса и т.д.
- Вы научитесь работать с логами данных, открытыми датасетами для машинного обучения, хранить и обрабатывать их в Hadoop с помощью bash и Python, интегрировать с реляционными DWH.
- Вы сможете поднять Hadoop Sandbox прям на своем компьютере с помощью Docker Compose.
- Вы научитесь быстро решать adhoc-задачи - например, считать число 404-ошибок в логах вебсервера.
- Научитесь решать прикладные задачи с помощью MapReduce - например, обрабатывать и анализировать большие объемы текстовой информации: логи, документацию и проч.
- Дополнительно познакомитесь с YARN и, Hive , Pig и HBase и научитесь применять их для решения сложных дата инженерных задач.
- Доступ к материалам и обновлениям
- Поддержка преподавателей в тематических чатах во время обучения и в течение месяца после окончания
- Проверка проектов преподавателями во время обучения и в течение месяца после окончания
- Zoom-встреча с ментором потока перед стартом обучения, ежемесячные онлайн-встречи с ментором потока и регулярные QA-сессии с ментором потока с разбором вопросов студентов
Представьте, что у вас есть большая коробка с LEGO, из которой нужно выбрать детали для постройки замка или космического корабля.
Дата-инженеры обеспечивают доступность и качество данных, что особенно важно для принятия решений в бизнесе.
Вам нужно сначала выбрать нужные детали, затем правильно их соединить и в конце собрать всё вместе.
Этим и занимается инженер данных.
Кому подойдёт курс-симулятор:
1. Введение в профессию
2. SQL и базы данных
17 уроков
Дата инженерам необходимо уметь работать с реляционными базами данных, потому что основной объем информации, которую обрабатывают дата инженеры, хранится как раз в них - например, в PostgreSQL.
10 уроков
Уметь работать в системе визуализации данных - полезный навык для дата инженера, чтобы создавать дашборды. Например, дашборд с мониторингом работы скриптов сбора данных из корпоративной CRM-системы.
11 уроков
Дата инженерам важно уметь работать с системой контроля версий Git, потому что работа над одним проектом всегда происходит в больших командах, где Git - обязательный инструмент совместной разработки.
20 уроков
Программирование на Python - один из ключевых навыков дата инженера, т.к. именно с помощью этого языка вы будете писать скрипты для сбора данных из разных источников и создавать ETL/ELT-пайплайны.
7 уроков
Писать код на Python, используя парадигму объектно-ориентированного программирования - также важная часть навыков дата инженера. Читая чужой код, вы будете часто встречаться с ООП, а также многие дата инженерные скрипты предполагают работу с классами.
25 уроков
Работать с библиотеками для обработки данных в Python - полезный навык для дата инженера.
В работе часто возникают данные, представленные в табличном формате, и намного удобней и эффективней решать задачи очистки, трансформации, вычислений и прочего с помощью специализированных библиотек - например, Pandas.
14 уроков
Дата инженерам необходимо уметь работать с Linux, потому что вся аналитическая инфраструктура разворачивается на облачных Linux-серверах.
8 уроков
Инструмент контейнеризации Docker - важный навык для дата инженера, потому что практически вся аналитическая инфраструктура разворачивается с помощью Docker-контейнеров.
16 уроков
Airflow - это инструмент автоматизации и оркестрации скриптов, и он используется практически любым дата инженером во время работы.
7 уроков
При работе с большими данными дата инженеру недостаточно знать SQL - нужно владеть специфическими навыками.
8 уроков
В компаниях с развитой аналитической культурой данные собираются в специальные хранилища - Data Warehouse (DWH). И работа с DWH - одна из ключевых задач дата инженера.
На примере DWH Clickhouse вы разберетесь в архитектурных и идейных отличиях - чем нам не устраивали обычные базы данных и зачем нам нужны хранилища.
5 уроков
Работа с большим объемом слабоструктурированных данных - сложная дата инженерная задача. Для хранения таких данных используются озера данных Data Lake и чаще всего - Hadoop.
5 уроков
Spark - удобный инструмент для работы с big data, который позволяет дата инженерам решать сложные аналитические задачи с огромными объемами информации, когда классического кода на Python уже не хватает.
Вы освоите pySpark, функциональное программирование, RDD, Spark UDF и другие специализированные темы, параллельно отрабатывая их на реальных кейсах.
Например, вы будете анализировать активность пользователей на онлайн-платформе, вычисляя метрики по типу среднее время выполнения одного задания. Или вам предстоит работать со стримингом новостей, анализируя вхождение определенных ключевых слов и оценивая новостную повестку в режиме реального времени.
Преподаватели:
Андрон Алексанян, Елизавета Бережная, Антонина Гераськова, Илья Трофимов, Дмитрий Астанков, Даниил Дудов, Евгений Кахновский, Давид Хоперья, Кира Масалова, Илья Томберг, Денис Тихомиров, Иван Котов
Тариф Базовый
СКАЧАТЬ
Вы находитесь на странице товара «Simulative - Симулятор «Инженер данных»», это материал 2026 года, который, мы надеемся, принесет вам пользу. Данный курс расположен на платформе «Облако Mail». В нашем магазине курсы доступны по самым выгодным ценам. Вы можете перейти на оригинальный продажник, после чего принять решение о покупке. Вы получаете этот курс, купив в нашем магазине MANY-COURSES.NET, с огромной скидкой, всего 189 рублей. Обучающий курс входит в рубрику «Программирование», вы можете поискать другие сливы курсов в этой рубрике. В нашем магазине Вы найдёте ещё много курсов от автора «Simulative», достаточно ввести в поиск имя автора.
- Добавьте товар "Simulative - Симулятор «Инженер данных»" в корзину или нажмите "Купить", чтобы быстро перейти к странице оформления заказа. (В корзину можно добавить сразу несколько курсов)
- Выберите платежную систему с которой вам будет удобней оплатить и нажмите на кнопку «Перейти к оплате»
- После оплаты на указанную почту вы получите ссылки на материалы. Если в момент покупки вы были уже авторизованы на сайте, ссылки будут выведены на странице данного товара.
Подробнее о том как получить курс(ы) можете почитать здесь.
-
Каждый из инфопродуктов который представлен в нашем магазине приобретался в складчину, соответственно и цена намного ниже чем у автора. Для вас доступна полная запись инфопродукта со всеми раздаточными материалами для самостоятельного прохождения, но без обратной связи от автора.