Програма зосереджена на практиці: Python, SQL, ETL, data pipelines та Big Data платформи. Мета — впорядкування архітектури даних і автоматизація оновлення показників.
Формат проведення:
Віртуальні класи
Ціну уточнюйте у партнера
Додати до колекції
ви ще не створили колекцію
Додати колекцію
Аналітичний огляд курсу
Опис згенерований на основі програми курсу та відкритих даних.
Data Engineering програма фокусується на практичних підходах до інженерії даних: від базових виразів на Python та SQL до побудови та оркестрації ETL/ELT конвеєрів, налаштування автоматичного оновлення data pipelines і проєктування масштабованих Big Data платформ. У фокусі — коректність показників, відтворюваність і якість даних.
Data Engineering: стислий огляд програми
Програма охоплює роботу з джерелами даних, трансформаціями, завантаженням у сховища та побудову data platform для аналітики. Передбачено практику з інструментами оркестрації, контролю якості та моніторингу пайплайнів.
Кому підійде / кому не підійде Data Engineering
Підійде тим, хто працює з даними та інфраструктурою
- Аналітики, BI/DS спеціалісти та Python/SQL-розробники, яким потрібні стабільні data pipelines і ETL.
- Backend/DevOps інженери, що інтегрують сервіси з data platform та автоматизують оновлення показників.
- Фахівці, які впорядковують архітектуру даних і забезпечують масштабованість рішень.
Не підійде
- Тим, хто очікує лише теорію без роботи з кодом, SQL і інструментами оркестрації.
- Тим, хто не планує взаємодію з інфраструктурою, сховищами даних і хмарними сервісами.
Проблема → результат у Data Engineering
Виклики та очікувані наслідки
- Несистемна архітектура даних → стандартизовані схеми з чіткими зонами зберігання (raw/staging/data warehouse).
- Ручний ETL → автоматизоване планування, повторювані джоби та відновлення після збоїв.
- Розрізнені джерела → централізована data platform з каталогом і лінійністю даних.
- Неконсистентні метрики → уніфікована бізнес-логіка на SQL/Python, тести якості даних і версіонування.
Порівняння з альтернативами Data Engineering навчання
Самостійне вивчення
- Переваги: гнучкість і свобода вибору стеку.
- Обмеження: фрагментарність, ризик пропустити критичні патерни оркестрації та моніторингу.
Академічні програми
- Переваги: фундаментальні основи.
- Обмеження: менше практики з побудови production data pipelines та інтеграції інструментів.
BI/ML-орієнтований шлях
- Переваги: фокус на аналітиці/моделях.
- Обмеження: інфраструктурні питання (ETL, DWH, оркестрація) часто залишаються поза увагою.
Результати проходження Data Engineering програми
Компетенції та артефакти
- Проєктування архітектури даних і моделей зберігання (warehouse/lake, batch/stream).
- Розробка ETL/ELT на Python/SQL з оркестрацією data pipelines.
- Налаштування планувальників, моніторингу, алертингу та перевірок якості даних.
- Каталогізація, документування та керування версіями даних і схем.
- Базові практики хмарної data platform і масштабування.
Опис курсу
Курс для тих, хто хоче навести лад в архітектурі даних та опанувати ключові інструменти дата-інженера на практиці. На цьому курсі ми почнемо з базових виразів на Python і SQL, які допоможуть знаходити коректні дані. Далі ― навчимося налаштовувати ETL-процеси й передавати дані між системами, запускатимемо автоматичне оновлення дата-пайплайнів і будуватимемо Big Data Platforms, які здатні масштабуватися.У результаті ви опануєте 6 ключових інструментів інженера даних і передаватимете коректні показники для ухвалення ефективних бізнес-рішень.Лектор -Михайло ЛазорикData Engineer у Grid Dynamicsмає 6+ років досвіду роботи з Big Data та 2+ роки досвіду викладанняпочинав кар’єру як Python-розробник у компанії Ericssonмає досвід роботи зі світовими клієнтами, як-от Jabilпрацював з великими обсягами даних, відповідав за побудову ETL-процесівзапроваджував рішення у сферах маркетингу, логістики й телекомунікації
Оцінка
Тільки авторизовані користувачі можуть залишати відгуки та ставити оцінки
Увійти »
