Специалистам по Data Science и аналитикам
Освоите новые инструменты, чтобы эффективнее справляться с задачами. Научитесь строить хранилища и витрины, проектировать пайплайны, готовить данные к машинному обучению.
Начинающим инженерам данных
Систематизируете знания и отработаете их на практике. Выполните проекты, которые усилят портфолио и помогут вырасти в карьере.
Практикующим разработчикам
Получите навыки в инженерии данных, чтобы использовать их на текущей должности или сменить работу. Освоите ETL-процессы, Airflow, PySpark и другие инструменты.
Разрабатывать архитектуру DWH и Data Lake
Использовать PostgreSQL, MongoDB и Vertica для хранения данных
Работать со Spark и PySpark для пакетной обработки данных
Создавать потоковые пайплайны с Kafka и Spark Structured Streaming
Развертывать облачную инфраструктуру с помощью Yandex Cloud, Docker и Kubernetes
Работать с DataLens, создавать дашборды и диаграмы для анализа данных
Подходы и инструменты, которые вы освоите
Оставьте заявку — и вам будут доступны:
(1) гайд по поступлению
(2) консультация с личным куратором
(3) анонсы мероприятий и новости приёмной кампании
Вы оставляете заявку на консультацию с куратором Практикума на основе открытой информации. Университеты ИТМО и НИЯУ МИФИ реализуют программы, ведут приём и зачисление. АНО ДПО «Образовательные технологии Яндекса» — партнёр программ.
Спасибо! Свяжемся с вами в течение рабочего дня
Если вам удобнее общаться в Telegram, активируйте бот и напишите ваш вопрос — подключится куратор и поможет
Профессия инженера данных
Скидка за прохождение
Пройдёте входной тест и убедитесь, что курс подходит вам по сложности
Скидка за прохождение
Аналитическое хранилище данных
1 проект
Работа с данными в хранилище
ETL: автоматизация подготовки данных
1 проект
Проверка качества данных
DWH
1 проект
Аналитические базы данных
1 проект
Организация Data Lake
1 проект
Потоковая обработка данных
1 проект
Облачные технологии
1 проект
Итоговый проект
1 проект
Проходят в будни вечером или в выходные.
Разберёте сложные темы и интересные кейсы.
Теория доступна с компьютера и в приложении.
Кратко перескажет урок и объяснит непонятное другими словами.
Задания в тренажёре, на воркшопах и в проектах легко
переложить на свою работу.
Разработали программу курса
Это инженеры данных с многолетним опытом
Олег Васильев
Исполнительный директор по аналитике данных в крупном банке. Работает с большими данными 8+ лет.
Руслан Бондарев
Инженер данных с опытом 6 лет в FinTech и других отраслях. Работает в компании Semrush.
Проводят воркшопы и отвечают в чате
Помогут с трудностями и поделятся опытом
Артемий Богданов
Внедряет аналитические СУБД — Geenplum и Clickhouse, пишет внутренние фреймворки для работы с данными.
С дедлайнами
Для тех, кому важно чёткое расписание
В своём темпе
Для тех, кому важна гибкость
Чтобы проходить курс, понадобятся базовые навыки в SQL и Python.
Что нужно знать по SQL:
Что нужно знать по Python:
Обучение в своём темпе подойдёт тем, кому сложно подстроить график под расписание курса. Но важно помнить, что такой формат требует самоконтроля и высокой мотивации. С дедлайнами будет проще поддерживать темп занятий и пройти курс до конца.