Войти
Каталог
Стань Data-инженером c нуля через 6 месяцев.
Инженер
данных
ДИСТАНЦИОННЫЙ КУРС —
Старт групп
каждый месяц
6 мес
- Учиться простоМы не продаем курсы в записи, только live-общение и практика с ментором
- От 2 до 6 проектовВ портфолио по окончании курса
О профессии
Онлайн-образование в IT-школе TeachMeSkills предлагает курсы по профессии Data Engineer, которые станут отличным стартом для тех, кто хочет стать инженером данных. Инженер данных, играет ключевую роль в обработке и анализе больших объемов данных.
Обучение в этой области становится более доступным благодаря онлайн-формату обучения.
Обучение в этой области становится более доступным благодаря онлайн-формату обучения.
На курсах инженера данных в TeachMeSkills вы изучите основы работы с данными, научитесь использовать специализированные инструменты и технологии, такие как Hadoop, Apache Spark, Python и многие другие. Преподаватели, имеющие многолетний опыт работы в сфере анализа данных, помогут вам развить необходимые навыки и компетенции.
Data инженер – это востребованная профессия в современном мире информационных технологий.
Data инженер – это востребованная профессия в современном мире информационных технологий.
Твой результат в
конце курса
конце курса
Будете обладать основными навыками программирования на Python и работы с данными, включая загрузку, обработку и визуализацию данных с помощью библиотеки Pandas и Matplotlib.
Сможете эффективно работать с базами данных, включая создание таблиц, выполнение запросов SQL, управление данными и оптимизацию структур баз данных.
Приобретете знания по моделированию данных, включая понимание основных концепций, типов моделей данных и их применение в реальных проектах.
Научитесь управлять рабочими процессами с помощью Apache Airflow, включая создание и конфигурирование DAG, планирование и мониторинг задач, а также использование расширенных возможностей этого инструмента.
Завершите курс, разработав и реализовав полноценный проект Data Engineering, который включает в себя проектирование ETL процессов, анализ и визуализацию данных, оптимизацию баз данных и представление результатов проекта.
Станешь Инженером данных
Поможем получить
первую работу в IT
первую работу в IT
Профиль в LinkedIn
Расскажем, как заполнить профессиональный профиль в LinkedIn, чтобы его начали замечать рекрутеры
Идеальное резюме
Мы подскажем, как создать конкурентоспособное резюме и релевантное сопроводительное письмо, чтобы выделиться среди других кандидатов
Твоя работа в IT
Отправим подготовленное резюме нашим партнёрам международным IT-компаниям и дождемся вместе с тобой твой первый оффер на работу мечты
Подготовка к собеседованию
Расскажем, из каких этапов состоит собеседование, а также научим презентовать себя и свои сильные стороны для его успешного прохождения
93%
Трудоустроенных выпускников после консультации в карьерном центре.
170+
Компаний партнеров
14000+
Компаний ищут специалистов в ИТ сфере на рынке СНГ
Преподаватель курса
ДмитрийBusiness Intelligence lead Developer в EPAM
4,5+ года коммерческой разработки
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Программа курса
200 академических часов
Программа курса Data Engineering разработана для охвата всего материала, необходимого для становления профессиональным специалистом в данной области.
1. Роль Data Engineer в современной индустрии
- Обзор роли Data Engineer в процессе анализа и обработки данных.
- Рассмотрение ключевых обязанностей Data Engineer в различных компаниях и проектах
2. Задачи и обязанности Data Engineer
- Анализ конкретных задач, которые решает Data Engineer.
- Изучение процесса сбора, обработки, хранения и анализа данных
3. Инструменты и технологии, используемые Data Engineer
- Обзор основных инструментов и технологий, применяемых Data Engineer.
- Сравнение различных технологических стеков и их применение в различных сценариях.
4. Основные концепции моделирования данных и его значение для проектов обработки данных
- Введение в основные концепции моделирования данных.
- Обсуждение значения моделирования данных для успешного выполнения проектов обработки данных.
5. Введение в Python: Основы синтаксиса
- Основные правила и конструкции языка Python.
- Знакомство с синтаксисом: инструкции, отступы, комментарии и строковые литералы.
6. Введение в Python: Переменные, типы данных и операторы
- Работа с переменными и их типами в Python.
- Операторы и их применение для выполнения операций с данными.
7. Введение в Python: Управляющие структуры
- Условные операторы (if-else) и циклы (for, while).
- Применение управляющих структур для решения различных задач.
8. Введение в Python: Структуры данных
- Списки, кортежи, словари и множества в Python.
- Операции и методы для работы с различными структурами данных.
9. Введение в Python: Работа с файлами
- Открытие, чтение и запись файлов в Python.
- Обработка файловых объектов с помощью стандартных методов и операций.
10. Введение в Python: Функции и модули
- Создание и использование функций в Python.
- Модули и их роль в организации кода.
11. Введение в Python: Обработка исключений
- Понятие исключений в Python.
- Обработка исключений с помощью конструкции try-except.
12. Введение в работу с данными: Работа с библиотекой Pandas
- Обзор функциональности библиотеки Pandas для работы с данными.
- Загрузка и первичная обработка данных с помощью Pandas.
13. Введение в работу с данными: Загрузка и обработка данных
- Загрузка данных из различных источников: файлы, базы данных и API.
- Предварительная обработка данных для анализа и визуализации
14. Введение в систему контроля версий Git
- Основные понятия системы контроля версий (VCS) и Git.
- Установка Git и настройка окружения.
- Создание репозитория: локального и удаленного.
- Основные команды Git: init, add, commit, push, pull, clone.
- Работа с ветками: создание, переключение, слияние, удаление.
- Разрешение конфликтов при слиянии веток.
- Использование .gitignore для исключения файлов из отслеживания.
- Работа с удаленными репозиториями: добавление удаленных ссылок, работа с ветками на удаленном репозитории.
- Практические примеры использования Git для управления проектами.
15. Введение в SQL: Введение в базы данных
- Обзор различных типов баз данных и их особенностей.
- Структура реляционных баз данных и их компоненты
16. Введение в SQL: Основы SQL
- Создание таблиц и вставка данных.
- Запросы SELECT для выборки данных из базы данных
17. Введение в SQL: Условия, сортировка и ограничения
- Использование условий и операторов сравнения в SQL.
- Сортировка данных и применение ограничений к выборке.
18. Введение в SQL: Объединения таблиц
- Применение операторов JOIN для объединения данных из различных таблиц.
- Работа с несколькими таблицами для выполнения сложных запросов.
19. Работа с данными в SQL: Группировка данных и агрегатные функции
- Группировка данных по определенным критериям.
- Применение агрегатных функций для вычисления статистических показателей.
20. Работа с данными в SQL: Подзапросы
- Создание подзапросов для выполнения вложенных запросов.
- Применение подзапросов для фильтрации и агрегации данных.
21. Работа с данными в SQL: Изменение и удаление данных
- Выполнение операций добавления, обновления и удаления данных в базе данных.
- Применение транзакций для обеспечения целостности данных.
22. Управление базами данных: Создание и удаление баз данных
- Создание новых баз данных с помощью SQL команд.
- Удаление баз данных и их компонентов.
23. Управление базами данных: Работа с индексами и ключами
- Создание индексов для ускорения выполнения запросов.
- Управление первичными и внешними ключами для обеспечения целостности данных.
24. Управление базами данных: Транзакции и управление данными
- Понятие транзакции в базах данных и их роль в обеспечении целостности данных.
- Управление данными с использованием транзакций и команд DML
25. Основы моделирования данных: Понятие моделирования данных
- Обзор основных понятий моделирования данных.
- Различные подходы к моделированию данных в Data Engineering.
26. Основы моделирования данных: Типы моделей данных
- Рассмотрение различных типов моделей данных: реляционные, графовые, документоориентированные и др.
- Выбор подходящей модели данных для конкретного проекта.
27. Основы моделирования данных: Принципы нормализации и денормализации данных
- Основные принципы нормализации данных и их значение.
- Применение денормализации для оптимизации производительности запросов.
28. Современные подходы к моделированию данных: Использование NoSQL баз данных
- Обзор NoSQL баз данных и их особенностей.
- Применение NoSQL баз данных для хранения и обработки разнотипных данных
29. Современные подходы к моделированию данных: Графовые базы данных
- Роль графовых баз данных в анализе связей и сетей.
- Примеры использования графовых баз данных в реальных проектах.
30. Современные подходы к моделированию данных: Обзор технологий для моделирования данных в реальном времени
- Изучение технологий, позволяющих работать с данными в реальном времени.
- Применение стриминговых архитектур для обработки данных в режиме реального времени.
31. Проектирование и оптимизация структур данных: Проектирование схем баз данных
- Понятие проектирования схем баз данных и его значение для успешной работы с данными.
- Применение методов нормализации и денормализации для проектирования эффективных схем.
32. Проектирование и оптимизация структур данных: Оптимизация структур данных
- Изучение методов оптимизации структур данных для повышения производительности запросов.
- Применение индексов, кластеризации и разделения данных для оптимизации доступа к данным
33. Интеграция данных и ETL процессы: Проектирование ETL процессов
- Анализ потребностей в данных и проектирование процессов их извлечения, преобразования и загрузки.
- Выбор подходящих инструментов и технологий для реализации ETL процессов.
34. Интеграция данных и ETL процессы: Интеграция данных из различных источников
- Работа с различными источниками данных: файлы, базы данных, API и другие.
- Проектирование и реализация механизмов интеграции данных для обеспечения единой точки доступа.
35. Интеграция данных и ETL процессы: Автоматизация ETL процессов
- Разработка автоматизированных ETL процессов с использованием современных инструментов и платформ.
- Использование расписаний и мониторинга для обеспечения надежности и производительности процессов ETL.
36. Введение в Apache Airflow: Основные концепции и возможности
- Обзор Apache Airflow и его роли в управлении рабочими процессами.
- Изучение ключевых концепций: DAG, задачи и операторы, cron выражения.
37. Введение в Apache Airflow: Установка и настройка
- Подготовка среды для установки Apache Airflow.
- Установка и базовая настройка Apache Airflow для начала работы.
38. Введение в Apache Airflow: Разработка и запуск простых DAG
- Создание простых DAG для выполнения базовых задач.
- Запуск и мониторинг выполнения DAG в Apache Airflow.
39. Введение в Apache Airflow: Создание и конфигурация DAG
- Подробное рассмотрение процесса создания и настройки DAG в Apache Airflow.
- Определение зависимостей между задачами и конфигурация параметров выполнения.
40. Введение в Apache Airflow: Задачи и операторы
- Обзор различных типов задач и операторов, доступных в Apache Airflow.
- Применение задач и операторов для реализации различных рабочих процессов.
41. Введение в Apache Airflow: Планирование и мониторинг задач
- Организация планирования выполнения задач в Apache Airflow.
- Мониторинг выполнения задач и состояния DAG с помощью интерфейса пользователя и логов
42. Введение в Apache Airflow: Логирование и отладка DAG
- Применение логирования для отслеживания выполнения задач и выявления ошибок.
- Отладка DAG с использованием инструментов и методов, предоставляемых Apache Airflow
43. Введение в Apache Airflow: Параметризация и динамическое определение DAG
- Использование параметров для создания динамических DAG в Apache Airflow.
44. Введение в Apache Airflow: Использование переменных и шаблонов
- Введение в переменные в Apache Airflow.
- Создание и управление переменными через интерфейс пользовательского веб-интерфейса (UI).
- Применение переменных в настройках DAG и задач.
- Использование шаблонов для динамической настройки DAG и параметров задач.
45. Введение в Apache Airflow: Внедрение пользовательских операторов и хуков
- Создание пользовательских операторов для выполнения специфических задач.
- Разработка пользовательских хуков для взаимодействия с внешними системами.
- Внедрение пользовательских операторов и хуков в DAG.
- Тестирование пользовательских операторов и хуков.
46. Практические проекты и развитие навыков: Проектирование и разработка ETL процессов
- Анализ требований к данным и определение целей проекта.
- Проектирование структуры ETL процессов.
- Реализация ETL процессов с использованием инструментов Data Engineering.
- Тестирование и оптимизация разработанных ETL процессов.
47. Практические проекты и развитие навыков: Анализ и визуализация данных
- Построение отчетов и дашбордов на основе данных проекта.
- Использование инструментов визуализации данных для создания графиков и диаграмм.
- Интерактивная визуализация данных для исследования и анализа.
- Практические упражнения по анализу и визуализации данных.
48. Практические проекты и развитие навыков: Разработка и оптимизация баз данных
- Оптимизация запросов SQL для улучшения производительности.
- Нормализация баз данных для улучшения структуры и управления данными.
- Разработка индексов для оптимизации доступа к данным и выполнения запросов.
- Тестирование и оптимизация
49. Введение в инструмент визуализации данных Tableau Public
- Создание дашбордов и визуализаций на основе анализа данных с использованием Tableau Public.
- Презентация результатов анализа данных с использованием различных типов графиков, диаграмм и карт.
50. Подготовка к дипломному проекту: Документация и презентация проекта
- Написание документации, описывающей процесс разработки системы анализа и визуализации данных.
- Подготовка презентации, демонстрирующей результаты работы, включая основные этапы проекта, использованные инструменты и полученные выводы.
Смотри интервью с
наставниками на нашем канале
наставниками на нашем канале
Ответы на важные вопросы
Да, курсы предназначены как для начинающих, так и для тех, кто уже имеет некоторый опыт в области IT. Преподаватели начнут с основ, чтобы обеспечить понимание материала всем студентам.
Нет, курсы доступны для всех возрастов. Важно лишь желание учиться и развиваться в данной области.
Рекомендуется ознакомиться с содержанием курса и задачами, которые решает Data Engineer. Если вы интересуетесь обработкой данных, аналитикой и созданием инфраструктуры для работы с данными, то специальность Data Engineer подходит для вас.
Data Engineering - это область, связанная с разработкой и поддержкой инфраструктуры для работы с данными. Строительство хранилищ данных, разработка ETL процессов, обеспечение доступа к данным - это лишь некоторые задачи Data Engineer. Изучение этого направления позволит вам овладеть навыками в области анализа и обработки данных.
Data Engineering используется в различных сферах, включая финансы, здравоохранение, маркетинг, интернет-технологии и другие. Компании используют Data Engineering для анализа больших объемов данных и принятия обоснованных решений на основе этих данных.
Это зависит от вашего уровня усердия и предыдущего опыта в IT. Курсы Data Engineering предоставляют необходимые знания и инструменты для успешного освоения материала.
Обучение проходит в форме лекций, практических занятий и выполнения проектов. Студенты также могут задавать вопросы преподавателям и обсуждать темы с однокурсниками.
Курс состоит из нескольких модулей, включающих введение в основы программирования, базы данных, моделирование данных, управление рабочими процессами и практические проекты.
Вы получите навыки работы с базами данных, знания о методах обработки и анализа данных, а также опыт в разработке и внедрении процессов обработки данных.
Обучение на данном курсе занимает 6 месяцев.