ТОП-12 курсов Data Engineer в 2023 году: обучение онлайн. Платные и бесплатные. Рейтинг, сравнение, стоимость.

1 место. Курс «Профессия Data Engineer» — Skillbox

https://skillbox.ru/course/data-engineer/

Стоимость: Рассрочка на 31 месяц — 4 879 ₽ / мес

• Длительность 18 месяцев
• Проекты на основе реальных задач
• Трудоустройство во время обучения
• Уровень Junior после года обучения.

Дата-инженер собирает информацию, выстраивает инфраструктуру для её хранения и готовит данные для использования другими специалистами.

Задача специалиста — проанализировать сырые данные, отобрать полезные, создать экспериментальные модели и отдать их дата-сайентисту для дальнейшего изучения.

Кому подойдёт этот курс:

• Новичкам
  С нуля освоите Python и SQL. Научитесь собирать, анализировать и обрабатывать данные. Решите задачи на основе реальных кейсов и добавите их в портфолио. Сможете начать карьеру в Data Engineering во время обучения.
• Программистам
  Подтянете математику и статистику, разовьёте аналитическое и алгоритмическое мышление. Получите опыт работы с моделями машинного обучения. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.
• Начинающим аналитикам
  Научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных. Сможете писать код на Python и превращать сырые данные в полезную информацию для компании. Сможете работать быстрее и претендовать на Middle-уровень.

Чему вы научитесь:

1. Использовать инструменты анализа
   Освоите языки Python и SQL. Сможете работать с библиотеками и фреймворками pandas, airflow, spark.
2. Обрабатывать данные
   Узнаете, как подключаться к источникам информации и загружать их в систему. Сможете очищать, сохранять и интегрировать данные.
3. Тестировать код
   Поймёте, как проводить регрессионное тестирование. Сможете тестировать пакеты, пайплайны и обрабатывать ошибки.
4. Взаимодействовать с заказчиком
   Разберётесь, как готовить отчётность и согласовывать инфраструктуру данных. Сможете предоставить корректные данные заказчику.
5. Разворачивать Data Science проект
   Поймёте, как реализовывать загрузку данных и собирать информацию из разных источников. Сможете выстраивать готовый пайплайн проекта.
6. Работать в команде
   Познакомитесь с git и облачными сервисами для совместной работы. Сможете эффективно взаимодействовать со всеми участниками процесса.

Программа

Вас ждут онлайн-лекции и практические задания на основе реальных кейсов.
34 модуля

Базовый уровень

1. Введение в Data Science

• Познакомитесь с основными направлениями Data Science. Узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
• Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать бизнес-требования. Будете выгружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ и готовить датасет к дальнейшему использованию. Обучите и внедрите готовую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика. Узнаете, как формулировать и проверять гипотезы. Освоите базовые инструменты для работы: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.

2. Основы математики для Data Science
   Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и векторы. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.
3. Основы статистики и теории вероятностей
   Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.

Data Engineer Junior

4. Вводный блок
   Узнаете, чем занимается Data Engineer, какую роль играет в Data Science проекте и какие у него пути карьерного развития. Поймёте, как построен курс и какие темы вы будете изучать.
5. SQL

• Научитесь манипулировать данными в существующих таблицах, выполнять операции вставки, очистки и обновления данных. Сможете сохранять данные из БД в различные форматы.
• Познакомитесь с оконными функциями и основами подготовки витрин данных, использующих SQL. Научитесь обеспечивать корректную вставку информации в режиме транзакции. Сможете читать и понимать лог транзакций.
• Узнаете, что такое индексы и архитектура индексов, где они применяются. Изучите методы ускорения запросов.

6. LVL 2
   Рассмотрите типы данных, возможности их преобразования и принцип совместной работы Python и SQL — получение данных из БД, работа с данными и выполнение запросов. Изучите основные понятия схем данных JSON и XML. Сможете настраивать отладку приложений, писать тесты, обезличивать и шифровать данные.
7. Библиотеки для Python
   Узнаете, что такое библиотеки для работы с графиками, обучение с учителем, визуализация метрик и источники датасетов. Научитесь использовать Python и библиотеки для работы с данными. Сможете продолжить изучение Pandas.
8. Airflow
   Рассмотрите ключевые понятия и практики по работе с Airflow. Изучите архитектуру и основы взаимодействия от UI до CLI. Построите свой первый data pipeline.
9. Основы Spark

• Освоите Spark: узнаете, какими ресурсами вычислений он оперирует, как хранит данные и работает с памятью и диском. Развернёте свой первый локальный стенд.
• Изучите основы RDD: базовые концепции, работу с источниками, actions. Научитесь работать с Dataframe API. Изучите вопросы производительности и оптимизации при использовании Dataframe, источники и типы данных, работу с валидными/невалидными данными, обработку ошибок, UDF, взаимодействие с Python и SQL.

10. Основы алгоритмов Machine Learning
    Разберёте основные виды моделей машинного обучения, ключевые термины и определения. Изучите алгоритмы регрессии и алгоритмы кластеризации.
11. Deployment

• Изучите основные этапы подготовки модели к деплою, подходы к построению API и способы обработки ошибок и отладки приложений. Сможете устранять проблемы при деплое и освоите основные инструменты swagger.
• Познакомитесь с ключевыми процессами bash: написанием скриптов, работой с переменными и текстовыми редакторами sed и awk.

Data Engineer Advanced

12. Продвинутый уровень
    Научитесь пользоваться типовыми средствами мониторинга, настраивать алерты. Будете выбирать архитектуру для хранения данных и работать со сложными типами архитектуры хранилищ. Выстраивать инфраструктуру и пайплайны для обучения ML-моделей.

Бонусные курсы

13. Карьера разработчика: трудоустройство и развитие
    Узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.
14. Система контроля версий Git
    Научитесь версионировать изменения в коде, создавать и управлять репозиториями, ветками, разрешать конфликты версий. Узнаете полезные правила работы с Git.
15. Английский для IT-специалистов
    Получите языковые навыки, которые помогут пройти собеседование в иностранную компанию и комфортно общаться в смешанных командах.

Дипломный проект

16. Дашборды на основе данных источника
    Вы объедините и обработаете данные из различных источников: истории транзакций от партнёров, текстовых логов, выгрузки справочников по API и других. На основе этих данных построите интерактивный отчёт.

2 место. Курс «Дата-инженер с нуля до middle» — Нетология

https://netology.ru/programs/data-engineer

Стоимость: 120 000 ₽ или рассрочка на 24 месяца — 5 000 ₽ / мес

Обучение на курсе поможет вам:

• Перейти в профессию с высоким окладом на низкоконкурентном рынке
• Освоить ключевые технологии и опередить запрос рынка
• Прожить опыт 2-3 лет самостоятельного изучения инжиниринга данных.

Кому будет полезен этот курс:

• Системным и сетевым администраторам
  Сможете масштабировать инфраструктуру, выбирать из множества разных специфических инструментов, внедрять в продакшн решения коллег
• Backend и Fullstack-разработчикам
  Сможете вырасти в деньгах и получить интересные задачи. Станете незаменимым сотрудником, погрузитесь в ключевой продукт и его метрики
• Новичкам, желающим войти в сферу Data Science
  Сможете влиться в новую сферу и приобрести базу, с которой можно постоянно развиваться — в любых компаниях и продуктах.

Чему вы научитесь:

1. Объяснять архитектуру и структуру базы данных
   Проектировать схемы хранилищ и выбирать DWH под задачу и бюджет бизнеса среди популярных решений: Snowflake, BigQuery, Azure SQL DW, Redshift
2. Создавать процессы обработки данных
   Настраивать и конфигурировать ETL / ELT-процессы в нескольких дата-инструментах
3. Работать с основными инструментами обработки больших данных
   Lambda architecture, kappa architecture, а также hdfs, yarn, hive и другими обязательными частями инфраструктуры
4. Обрабатывать события в режиме реального времени
   Построите свой конвейер обработки даннных, сборщик событий, RTDM-систему с выводом в массовые enterprise BI-решения
5. Разовьёте навык data literacy
   Сможете понимать, пояснять и обогащать данные отчётов, дашбордов и других источников информации
6. Строить работающий пайплайн в облачной среде
   И включать в него модели машинного обучения, нейронные сети, сервисы оркестрирования контейнеров и проверку версионности.

Программа курса:

1. SQL и получение данных

• Основы баз данных
• Работа с базами данных
• Основы SQL
• Продвинутый SQL
• Углубление в SQL
• Работа с PostgreSQL
• Работа с MongoDB.

2. Data Warehouse
   Научим работать с классическим хранилищем данных.
3. Business Intelligence решения и многомерная модель данных

• BI как сердце аналитики
• Многомерные модели
• Real-time отчётность
• Современные подходы.

4. Python

• Основы Python
• Введение в анализ данных на Python
• Статистика в Python
• Предобработка данных
• Feature Selection.

5. Data Lake & Hadoop
   Познакомим с основным инструментом обработки больших данных.
6. Продвинутые методы работы с данными

• Apache Spark
• Работа со Spark
• Spark SQL
• Продвинутый Spark
• Airflow
• Работа с Airflow
• Продвинутый Airflow
• Dbt как инструмент ETL.

7. Работа с потоковыми данными
   Научим работать с потоковыми данными.
8. Работа с данными в облаке

• Google Cloud Platform — хранение данных
• Spark в GCP
• Managed ETL в GCP
• Обработка real-time данных в GCP
• Поиск инсайтов в данных при помощи ML
• Другие облачные провайдеры.

9. Введение в DS & ML

• Введение в машинное обучение
• Задача классификации
• Задача кластеризации
• Ансамблевые методы решения задачи классификации
• Feature engineering
• Нейронные сети.

10. MLOps

• Зачем нужен DevOps
• Docker и микросервисная архитектура
• K8S
• Орекстраторы
• CI/CD
• Мониторинг
• Инструменты DevOps для обучения ML-моделей
• Deploy ML-моделей.

11. Дипломный проект
    Разработка и документирование ETL-процессов заливки данных в хранилище.

3 место.Курс «Data Engineering» — SkillFactory

https://skillfactory.ru/data-engineer

Стоимость: 32 400 ₽ или рассрочка на 12 месяцев

Курс ориентирован на практику и основные инструменты, подходит для тех, кто имеет базовые знания языка Python. За два месяца вы освоите все важные этапы Data Engineering.

Программа курса:

1. Введение, практический linux
   Кто такой Data Engineer и зачем ему Linux?
2. Современные хранилища данных
   Разнообразие баз данных и их особенности
3. Экосистема Hadoop
   Что такое Hadoop, что он умеет и как им пользоваться
4. Источники данных и работа с ними
   Файлы как источники данных, JDBC — структурированные данные, SQL для выгрузки данных
5. Apache Spark и обработка данных
   Зачем нужен Apache Spark и как с ним работать
6. Hadoop как хранилище данных
   Особенности и нюансы hdfs
7. Apache Airflow для оркестрации конвейеров
   Настройка data pipelines
8. Обзор облачных хранилищ
   Особенности и нюансы работы с облачными хранилищами: Google, Amazon, Azure.

На курсе обучение не заканчивается:

• Портфолио
  Готовый код и пайплайны для портфолио
• Развитие карьеры и бизнеса
  Помощь с трудоустройством и стажировкой
  Тусовка специалистов и полезные знакомства.
• Сертификат школы SkillFactory.

Курс «Data Engineer» — OTUS

https://otus.ru/lessons/data-engineer/

Стоимость: 92 000 ₽

Что даст вам этот курс:

• Понимание ключевых способов интеграции, обработки, хранения больших данных
• Умение работать с компонентами экосистемы Hadoop, распределенными хранилищами и облачными решениями
• Практические навыки разработки дата-сервисов, витрин и приложений
• Знание принципов организации мониторинга, оркестрации, тестирования

Курс адресован разработчикам, администраторам СУБД и всем, кто стремится повысить профессиональный уровень, освоить новые инструменты и заниматься интересными задачами в сфере работы с данными.

После обучения Data Engineering вы станете востребованным специалистом, который:

• разворачивает, налаживает и оптимизирует инструменты обработки данных
• адаптирует датасеты для дальнейшей работы и аналитики
• создает сервисы, которые используют результаты обработки больших объемов данных
• отвечает за архитектуру данных в компании

Программа обучения:

Модуль 1. Data Architecture

• Тема 1. Инженер Данных. Задачи, навыки, инструменты, потребность на рынке
• Тема 2. Архитектура аналитических приложений: базовые компоненты и принципы
• Тема 3. On premises / Cloud solutions
• Тема 4. Автоматизация пайплайнов и оркестрация – 1
• Тема 5. Автоматизация пайплайнов и оркестрация – 2

Модуль 2. Data Lake

• Тема 6. Распределенные файловые системы. HDFS / S3
• Тема SQL-доступ к Hadoop. Apache Hive / Presto
• Тема Форматы хранения данных и их особенности
• Тема 9. Разбор ДЗ по 1 кейсу
• Тема 10. Очереди сообщений. Обзор Kafka.
• Тема 11. Выгрузка данных из внешних систем
• Тема 12. Apache Spark – 1
• Тема 13. Apache Spark – 2

Модуль 3. DWH

• Тема 14. Аналитические СУБД. MPP-базы данных
• Тема 15. Моделирование DWH – 1. Основы работы с dbt
• Тема 16. Моделирование DWH – 2. Data Vault 2.0
• Тема 17. DevOps практики в Аналитических приложениях. CI + CD
• Тема 18. Разбор ДЗ по 2 кейсу
• Тема 19. Data Quality. Управление качеством данных
• Тема 20. Развертывание BI-решения
• Тема 21. Мониторинг / Метаданные

Модуль 4. NoSQL/NewSQL

• Тема 22. NoSQL Хранилища. Wide-column и key-value
• Тема NoSQL Хранилища. Document-oriented
• Тема ELK
• Тема 25. ClickHouse
• Тема 26. Разбор ДЗ по 3 кейсу

Модуль 5. MLOps

• Тема 27. Организация и Packaging кода
• Тема 28. Docker и REST-архитектура
• Тема 29. MLFlow + DVC
• Тема 30. Деплоймент моделей
• Тема 31. Разбор ДЗ по 4 кейсу
• Тема 32. Разбор ДЗ по 5 кейсу

Модуль 6. Выпускной проект

• Тема 33. Выбор темы и организация проектной работы
• Тема 34. Консультация
• Тема 35. Защита.

Выпускной проект: реализация задачи по интересующей теме с применением комплекса знаний, полученных в рамках курса.

После обучения вы

Заберете с собой:

• основные и дополнительные материалы, и видеозаписи занятий;
• образцы кода;
• собственный проект, который можно будет показывать при трудоустройстве;
• сертификат о прохождении обучения.

В результате обучения вы:

• будете иметь представление об основных классах задач Инженера Данных, инструментах, предназначенных для их решения, а также их преимуществах и особенностях;
• научитесь выстраивать пайплайны пакетной и потоковой обработки данных;
• сможете проектировать хранилища данных и организовывать оптимальный доступ для потребителей;

Курс «Data Engineering» — GeekBrains

https://gb.ru/geek_university/data-engineer

Стоимость: нет информации

Вы научитесь собирать и обрабатывать данные, проектировать хранилища и работать с инфраструктурой. Повысьте квалификацию и уровень дохода вместе с GeekBrains.

После курса вы сможете работать по специальностям:

• Data Engineer
• Инженер дата-центра
• DWH-аналитик
• Инженер пайплайнов данных для машинного обучения (ML Engineer)
• А также владеть DevOps компетенциями.

Кому подойдёт курс:

• Всем, кому интересно работать с данными.
  Вы научитесь обрабатывать самые разные источники и форматы данных, освоите обработку больших массивов данных (BigData) на распределенных системах, максимизируйте пользу, извлекаемую из данных.
• Начинающим аналитикам и разработчикам.
  У вас будет всё для ускоренного карьерного роста: комплексные знания и опыт работы с продвинутыми инструментами, методологиями и стандартами. Прокачайте свои навыки для выхода на новый уровень.
• Практикующим IT-специалистам.
  Рассмотрим знакомые темы с новых углов, приумножим имеющиеся знания, подскажем, как перейти в востребованное направление и зарабатывать больше.

Программа курса:

Подготовительный блок
Мы рекомендуем пройти подготовительные курсы, чтобы закрыть возможные пробелы в знаниях.

• Базовый курс

I четверть. Сбор и хранение данных
Вы погрузитесь в профессию дата-инженера: познакомитесь с понятием базы данных, научитесь использовать SQL, создавать запросы, программировать на Python. Также познакомитесь с открытыми данными, RESTful и SOAP-сервисами, форматами XML и JSON.

• Основы реляционных баз данных. MySQL
• Основы Python
• Методы сбора и обработки данных из интернета
• Проект: Разработка собственного парсера

II четверть. Построение хранилищ данных для систем аналитики
Познакомитесь с реляционными и нереляционными базами данных, узнаете, как строить хранилища данных и выбирать архитектуры под конкретную задачу.

• Построение хранилища данных и основы ETL-процессов
• Технологии OLAP + BI
• Введение в NoSQL баз данных. Tarantool
• Проект: Хранилище для BI-системы

III четверть. Распределенные базы данных
В данной четверти вы познакомитесь с инструментами обработки больших массивов данных, в первую очередь с инструментами экосистемы Hadoop: HDFS, Yarn, Hive, Hue, Flume, Cassandra и другими. Вы освоите возможности фреймворка Apache Spark для распределённой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных. В конце четверти познакомитесь с популярным инструментом Apache Airflow для планирования и мониторинга пакетных процессов работы с большими данными.

• Big Data. Экосистема Hadoop
• Big Data. Фреймворк Apache Spark
• Настройка потоков данных. Apache Airflow
• Проект: Полноценный ETL-пайплайн с использованием инструментов работы с большими данными.

IV четверть. Real-time обработка данных и инфраструктура
В последней четверти вы освоите потоковую обработку данных с использованием инструментов Kafka и Spark Streaming. Также освоите практики DevOps, необходимые для работы дата-инженером.

• Потоковая обработка данных
• Микросервисная архитектура и контейнеризация
• Проект: Потоковый сервис для оценки кредитоспособности клиентов банка с использованием машинного обучения

Курсы вне четверти

Предметы с индивидуальным выбором даты старта
Курсы вне четверти являются частью основной программы обучения и обязательны к прохождению. Вы можете формировать часть расписания самостоятельно и регулировать интенсивность обучения. На прохождение этих предметов у вас есть 2.5 года с момента покупки обучения в GeekUniversity. Проходите параллельно с четвертями или после года обучения.

• Подготовка данных для ML Applications
• Рабочая станция.

Вы получаете электронный сертификат и диплом о профессиональной переподготовке, их можно приложить к портфолио и показать работодателю.

Курс «Data Engineer» — NIX LTD

https://www.nixsolutions.com/ru/study-center/courses/obuchenie-data-engineer/

Стоимость: бесплатно

Этот курс для тех, у кого есть базовые знания баз данных, стремление изучить теорию и отработать ее на практике, а также желание перейти от слов к действию. Полученные скиллы станут веским аргументом для твоего дебюта в качестве Junior Data Engineer в NIX.

• научиться всему, что знает и умеет Junior Data Engineer.
• отпраздновать удачное окончание курсов и утвердиться в гордом титуле Junior Data Engineer, став членом большой команды NIX.

Курс «Data Engineer» — НОЧУ ДПО «НЬЮПРОЛАБ»

https://newprolab.com/ru/dataengineer

Стоимость: 80 000 ₽

Что входит в программу:

• 6 лаб
  Почти каждую неделю вам нужно будет решать лабораторную работу и суперачивку. Лабы объединены в 2 проекта: lambda-архитектура и kappa-архитектура. Также будет реальный проект с призовым фондом для продвинутых участников.
• 10+ инструментов
  С частью инструментов вы сможете поработать глубоко: Kafka, HDFS, ClickHouse, Spark, Airflow. С частью сможете просто познакомиться на практике: ELK, Flink, Docker, Grafana, Kubernetes и др.
• 21 занятие
  С трансляциями в прямом эфире и видеозаписями в личном кабинете. Занятия устроены так, что преподаватель рассказывает об устройстве того или иного инструмента, демонстрирует разные кейсы работы, показывая подводные камни и best practices.

Для кого эта программа?

• Дата инженеры
  У вас есть опыт работы с одними инструментами и хочется получить опыт работы с другими? Вы сможете это сделать, решая наши лабы и упражнения, задавая вопросы нашим преподавателям-практикам.
• Администраторы БД
  Вы умеете работать с классическими реляционными БД и хочется получить опыт работы с другими инструментами хранения данных? На программе вы сможете поработать с HDFS, ClickHouse, Kafka, ElasticSearch.
• Менеджеры
  Вы занимаетесь развитием продукта или подразделения? На программе вы получите понимание, какие инструменты можно использовать для каких задач, какие у них есть достоинства и недостатки.

Чему вы научитесь:

В нашей программе есть три составляющих

1. Установка
   Научитесь самостоятельно устанавливать все инструменты, используемые на программе, пользуясь нашими подробными мануалами.
2. Настройка
   Научитесь подключать инструменты друг к другу, формируя пайплайны, получая baseline-решение.
3. Тюнинг
   Научитесь улучшать быстродействие и отказоустойчивость как отдельных инструментов, так и пайплайнов целиком.

Проект 1. Lambda-архитектура

1. Деплой кластера в облаке и подключение Kafka
   Перед стартом проекта вам нужно будет реализовать подготовительный этап — развертывание собственного кластера в облаке. После чего организовать сбор данных о посещении пользователей различных страниц сайта и их покупках.
2. Batch-layer
   В этой лабе вам нужно будет организовать batch-layer в lambda-архитектуре. Вы получите данные из Kafka, положите их на HDFS. Используя Airflow, будете планово перекладывать предобработанные данные в ClickHouse.
3. Speed-layer
   Используя Spark Streaming, вам нужно будет построить speed-layer, который будет обрабатывать данные в режиме реального времени, восполняя недостающую информацию в batch-layer.
4. Service-layer
   Первый проект завершает тем, что вы подключаете один из BI-инструментов к обоим слоям — batch и speed — для выполнения аналитических запросов в отношении среднего чека и других метрик.

Проект 2. Kappa-архитектура

5. Speed-layer
   В рамках этого проекта вам нужно будет построить модель машинного обучения, используя Spark ML, после чего использовать ее для прогнозирования пола и возрастной категории пользователей, заходящих на сайт.
6. Service-layer
   Второй проект завершается тем, что вы подключаете BI-инструмент, который по запросу сможет выдавать нужные сегменты аудитории за всю историю существования без использования batch-layer.

Курс «Data Engineer» — KARPOV.COURSES

https://karpov.courses/dataengineer

Стоимость: 80 000 ₽

Для кого:

• Для аналитиков и дата-сайентистов
  Понимание инженерии данных даст представление о том, что происходит за пределами очистки и анализа датасетов, и позволит выйти на качественно новый уровень в аналитике.
• Для разработчиков
  Программа поможет понять проблематику построения хранилища данных и покажет, как применить свой опыт разработки для решения задач в области инженерии данных.

Вы освоите:

1. Проектирование DWH
   В этом модуле мы познакомимся с верхнеуровневой логической архитектурой DWH, разберём её основные компоненты, которые будут освещены далее в курсе, а также рассмотрим в теории и разберём на практике разные подходы к проектированию детального слоя.
2. Реляционные и MPP СУБД
   В этом модуле познакомимся с реляционными и MPP базами данных, рассмотрим, как они работают изнутри, и узнаем, что и в каком случае лучше выбрать. Изучим архитектуру разнообразных решений на рынке. Попрактикуемся готовить PostgreSQL и MPP на примере GreenPlum.
3. Big Data
   В этом модуле познакомимся с механизмами распределённого хранения и обработки данных на базе Hadoop стека. Разберём основные паттерны реализации распределённой обработки. Рассмотрим вопросы отказоустойчивости и восстановления после сбоев. Коснёмся потоковой обработки данных и уделим внимание методам и средствам мониторинга и профилирования spark заданий.
4. ETL
   В этом модуле познакомимся с Apache Airflow, научимся его настраивать и строить с его помощью пайплайны.
5. Хранилище в облаках
   В этом модуле познакомимся с облаками и инструментами для построения DWH и Data Lake, рассмотрим основы Kubernetes и получим практические навыки применения Kubernetes для работы с данными.
6. Визуализация
   В этом модуле познакомимся с Tableau — одним из самых мощных BI-инструментов. Рассмотрим основные принципы работы с данными с точки зрения их визуализации.
7. Big ML
   В этом блоке познакомимся с модулем Spark ML. Изучим подходы по обучению и применению моделей машинного обучения на больших данных.
8. Управление моделями
   В этом модуле рассмотрим применяемые инструменты для помощи в построении ML пайпланов, версионирования датасетов и организации учета и трекинга ML моделей.
9. Управление данными.
   В этом блоке познакомимся с подходами, применяемыми компаниями для управления данными. Разберем подходы для управления данными, происхождения данных и контроля качества данных.

Курс «Data Engineer» — ProductStar

https://productstar.ru/analytics-dataengineer-info

Стоимость: 39 000 ₽

Чему вы научитесь:

• Работать SQL
  Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
• Использовать Python и библиотеки анализа данных
  Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных
• Оптимизировать системы работы с данными
  Научитесь создавать необходимые условия для хранения и организации полезных данных всей компании. Настраивать и конфигурировать ETL / ELT-процессы в нескольких дата-инструментах
• Объяснять архитектуру и структуру базы данных
  Проектировать схемы хранилищ и выбирать DWH под задачу и бюджет бизнеса среди популярных решений: Snowflake, BigQuery, Azure SQL DW, Redshift.

Программа курса (60 лекций и воркшопов)

Блок 1: «Получение и подготовка данных: SQL»

• Основы SQL
• Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
• Представления и хранимые процедуры. Особенности обработки транзакций
• Расширенные возможности SQL и основные ограничения
• Фильтрация данных и вычисляемые поля — практика (SELECT, SUM, AVG, GROUP BY, ..)
• Группировка данных, подзапросы и объединение таблиц — практика (INNER, LEFT, RIGHT, DISTINCT)
• Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами (INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE, FOREIGN KEY)
• Работа с популярными программами (MySQL, SQL Server, Redash, Tableau)

Блок 2: «Python, мат.модели и обработка данных»

• Python: настройка окружения, базовые структуры данных и основные операторы
• Python: работа с файлами и форматированный вывод
• Python: пространства имен и области видимости, классы и объекты
• Python: инструменты функционального программирования
• Python: стандартные и сторонние библиотеки Python для анализа данных
• Основы линейной алгебры и теории множеств
• Методы математической оптимизации
• Основы описательной статистики
• Статистический анализ данных

Блок 3: «Data Warehouse»

• Проектирование хранилища данных
• Организация работы с традиционными хранилищами данных
• ETL / ELT-процессы: знакомство с Pentaho
• ETL-pro
• Заливка данных и создание OLAP-кубов
• Data Governance
• Изучение Snowflake, BigQuery: плюсы и минусы
• Практика с Azure SQL DW
• Практика работы с Redshift и выгрузки данных
• DWH в облаке

Блок 4: «Business Intelligence-решения и аналитика больших данных»

• Установка и настройка Power BI
• Подключение к данным: загрузка стационарных файлов, загрузка файлов из папок
• Очистка и преобразование данных: типы данных, фильтрация данных
• Знакомство с инфраструктурой Tableau. Загрузка данных. Первый дашборд
• Tableau Professional.
• Подключение к базам данных SQL Основы работы с Tableau Server
• Знакомство с Pentaho BI
• Многомерные модели. Pentaho Analysis Services
• Машинные методы для обработки данных
• Культура сбора и источники данных
• Предобработка и визуализация данных в pandas
• Улучшение качества работы с данными
• Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования
• Основы работы в Hadoop и MapReduce
• Работа с облачными платформами: AWS, EMR, Azure
• Продвинутые подходы в MapReduce
• Организация команды для работы с данными. CRISP-DM

Блок 5: Дипломная работа и помощь с трудоустройством

• Работа над дипломным проектом для портфолио
• Подготовка резюме
• Подготовка к собеседованию
• Финальная защита и консультации.

Выпускники получают сертификат об успешном прохождении курса — что, вместе с дипломным проектом, будет хорошим аргументом при трудоустройстве.

Курс «Data Engineering» — robot_dreams

https://robotdreams.cc/course/data-engineering

Стоимость: нет информации

Пройдите курс DE, и вы сможете:

• Хранить и обрабатывать огромные массивы данных.
• Освоить инструменты Hadoop, Apache Airflow, Apache Spark, SparkSQL, HDFS и
• Строить собственные Data Platform, которые способны масштабироваться.
• Овладеть профессией, актуальной через 5-10-15 лет.
• Повысить свою квалификацию и уровень дохода.

Кому будет полезен курс:

• Data Scientist / Data Analyst
  Вы углубите знания в работе с данными, научитесь строить пайплайны, хранилища, обрабатывать и эффективнее анализировать данные.
  Со знаниями курса вы можете претендовать на позицию архитектора.
• Software/SQL / ETL Developer
  Вы усилите свои компетенции по работе с данными, научитесь самостоятельно строить системы хранения и обработки данных.
  На курсе вы получите знания, необходимые для позиции инженера данных.
• Data Engineer (beginner)
  Вы углубите знания в работе с данными, научитесь строить пайплайны, хранилища, обрабатывать и эффективнее анализировать данные.
  Со знаниями курса вы можете претендовать на позицию архитектора.

Программа курса

1. Введение в Data Engineering
   Узнайте всё, что вы хотели о профессии Data Engineer: цели, направления, задачи, обязанности и функция в команде. Сравните Data Engineer vs Big Data Engineer. Ознакомьтесь с технологиями, с которыми вы будете работать во время курса. Поймите, какие задачи решает конкретная Big Data технология.
2. Python для Data Engineering
   Научитесь работать с разными структурами данных: string, list, tuple, set, dictionary. Начните загружать данные из внешних источников с помощью Python. Узнайте специфику работы с модулями Python: import и relative import модулей.
3. SQL для Data Engineering
   Узнайте, для чего используется SQL в Big Data. Научитесь объединять наборы данных при помощи SQL: JOIN, UNION, EXCEPT. Начните использовать SQL для аналитических запросов: аналитические функции, группирование данных, оконные функции. Поймите, как писать быстро-выполняющийся SQL.
4. Аналитические базы данных
   Выявите различия между OLTP и OLAP системами. Поймите техническую реализацию системы управления баз данных, предназначенных для аналитики. Научитесь описывать структуру базы данных при помощи ER-модели для ее будущего конструирования (Crow’s foot notation).
5. Проектирование хранилищ данных
   Узнайте, какое назначение хранилищ данных и какие существуют подходы к их проектированию. Научитесь проектировать (строить) хранилища данных. Освойте навык “представление данных в виде витрин”. Разберите примеры существующих хранилищ данных.
6. Передача данных между системами. Часть 1
   Спроектируйте ETL решение. Поймите, как передавать данные между системами. Научитесь извлекать данные из внешних источников, трансформировать и очищать.
7. Передача данных между системами. Часть 2
   Научитесь создавать, запускать и мониторить ETL при помощи Apache Airflow. Начните описывать ETL процессы, используя Directed Acyclic Graph. Напишите свой оператор Airflow для доступа к API. Подключитесь к внешним источникам данных с помощью Apache Airflow.
8. Распределенные вычисления. Лекция
   Разберитесь с понятием распределенных систем и вычислений. Узнайте, какие задачи они решают и какие готовые решения уже существуют. Выявите отличия распределенных систем от обычных, разберите их преимущества и недостатки. Поймите, что означают свойства распределенных систем и ограничения распределенных систем в САР-теореме для вашей работы. Узнайте, на что стоит обратить внимание при построении распределенных систем и чем можно пожертвовать при решении конкретной задачи.
9. Экосистема Hadoop для распределенной работы с файлами
   Научитесь пользоваться экосистемой Hadoop. Узнайте, в чем предназначение каждой технологии в рамках экосистемы Hadoop. Изучите альтернативы Hadoop. Начните использовать Hadoop Distributed File System.
10. Распределенная файловая система (HDFS)
    Научитесь работать с распределенной файловой системой Hadoop. Ознакомьтесь со спектром решаемых задач. Изучите внутреннюю архитектуру HDFS и особенности её реализации. Научитесь управлять файлами, загружать, выгружать данные, администрировать кластера при помощи HDFS.
11. BigData архитектуры
    Освойте технологию MapReduce для параллельных вычислений над большими наборами данных в компьютерных кластерах. Изучите задачи, которые решаются с помощью MapReduce. Научитесь анализировать большие объемы данных с использованием MapReduce
12. Распределенные вычисления в оперативной памяти (Apache Spark)
    Начните обзор технологии Apache Spark, выявите её отличие от MapReduce. Поймите, почему Apache Spark флагманская технология в мире BigData. Узнайте, какие задачи решает Apache Spark. Используйте технологию Apache Spark для организации больших данных.
13. Работа со структурированными данными при помощи SparkSQL. Часть 1
    Начните знакомство со SparkSQL — одним из синтаксисов Apache Spark. Научитесь загружать данные в Spark. Изучите работу Spark со внешними источниками данных. Совершите трансформации над структурированными данными при помощи SparkSQL.
14. Работа со структурированными данными при помощи SparkSQL. Часть 2
    Начните выгрузку данных из Spark. Научитесь проводить аналитику на структурированных данных в Spark.
15. Оптимизация выполнения задач в Apache Spark
    Поймите, как написать эффективный код и ускорить обработку больших данных в Apache Spark. Научитесь выявлять основные проблемы производительности Spark, устраните их. Организуйте данные в кластере Apache Spark.
16. Потоки данных в Apache Spark
    Поймите, чем отличается обработка потоковых данных от статичных. Научитесь обрабатывать потоки данных с помощью Spark Streaming. Разберите пример программы по анализу потоковых данных.
17. Подведение итогов
    Объедините все полученные знания. Создайте data platform. Сделайте обзор полного цикла подготовки и реализации проекта. Начните подготовку к курсовому проекту.
18. Защита курсового проекта
    Получите тему курсового проекта. Ознакомьтесь с форматом работы. Выполните ряд обязательных требований для реализации проекта. Успешно защитите его.

Курс «Data Quality Engineering» — EPAM Systems

https://careers.epam.by/training/training-listings/training.3515

Стоимость: нет информации

Data Engineering – это работа с данными и Big Data: программирование сбора, хранения, обработки, поиска и визуализации.

Тренинг поможет Вам:

• Изучить современные технологии обработки и анализа данных;
• Научиться применять Python (включая пакеты Pandas, NumPy);
• Освоить SQL как универсальный «язык доступа к данным»;
• Приобрести опыт работы с Data Warehouses;
• Изучить основы Linux для использования облачных сервисов;
• Познакомиться с классической теорией тестирования ПО.

Для кого:

• Для студентов 4-6 курсов технических специальностей, выпускников и молодых специалистов;
• Для тех, кто хочет обучаться и развиваться в направлении Data Quality.

Курс «Data Engineering and Analytics» — DATALEARN

https://datalearn.ru/

Стоимость: бесплатно

Список курсов:

1. Getting start with Data Engineering and Analytics (DE — 101)
   ~10 недель, с одним вебинаром в неделю и с домашкой, от простого к сложному, что-то вроде моей карьеры за 10 недель.
2. Getting Started with Machine Learning и Data Science (ML-101)
   Требуется серьезная мотивация и целеустремленность, чтобы закончить курс, и если вы справитесь со всеми модулями курса ML-101, то вы легко справитесь с базовым уровнем задач на позициях Data Science Intern, Junior Data Scientist, Applied Scientist
3. Курс по поиску работы для аналитических специальностей в России и за рубежом (JH — 101)
4. Getting started with SQL for beginners
   Практический видеокурс по работе с базами данных с использованием языка структурированных запросов SQL (Structured Query Language).
   Подойдет тем, кто слышал об SQL, но боялся попробовать
5. Women in Data Community
   Наша цель — создать наиболее комфортную среду для девушек, которые интересуются карьерой в data. В дополнение к основным курсам, коммьюнити — платформа, где можно пообщаться с девушками из data, узнать про карьеры в data и задать любые интересующие вопросы.

Для кого подойдут эти курсы:

• Аналитики
  Изучите инструменты и станете более востребованными специалистами
• Маркетологи
  Сможете структуризировать данные, увеличить эффективность рекламных каналов
• Руководители
  Сможете анализировать продажи в разных разрезах и в динамике
• Предприниматели
  Построите систему аналитики и найдете точки роста для своей компании
• Инженеры
  Сможете сменить специализацию и зарабатывать больше, ваши технические знания упростят обучение
• Фрилансеры
  Сможете предлагать дополнительные услуги вашим клиентам или работать на западные компании
• Финансисты
  Загружать, анализировать данные, строить отчёты.