okursah

Курсы Data Engineering от школы Яндекс Практикум

2 курса онлайн Data Engineering от школы Яндекс Практикум - сравните цену, продолжительность и дату начала обучения. Информация обновляется каждую неделю. Стоимость курсов от 98000 до 169000 рублей.
  • 98 000 руб.
  • сегодня
  • Сертификат
  • Рассрочка: 19 000 руб./мес.
  • 6 месяцев
Промокод
  • 169 000 руб.
  • сегодня
  • Сертификат
  • Рассрочка: 18 000 руб./мес.
  • 12 месяцев
Промокод

Онлайн курсы Data Engineering - Рейтинг курсов

  • 125 040 руб.
  • Длительность: 16 месяцев
  • Сертификат
  • Рассрочка: 3 473 руб./мес. Оформить
  • Начало: 16 июля
  • Гарантирована поддержка центра развития карьеры
Дата-инженер
Промокод
  • 331 526 165 763 руб.
  • Длительность: 12 месяцев
  • Сертификат
  • Рассрочка: 5 347 руб./мес. Оформить
  • Начало: В любое время
  • Организация собеседований с компаниями-партнерами
Профессия Machine Learning Engineer
Промокод
-50%
  • 80 000 руб.
  • Длительность: 5 месяцев
  • Сертификат
  • Начало: В любое время
Network Engineer. Basic
  • 114 000 руб.
  • Длительность: 5 месяцев
  • Сертификат
  • Начало: В любое время
Data Engineer
  • 76 000 руб.
  • Длительность: 5 месяцев
  • Сертификат
  • Начало: В любое время
Reverse engineering
  • 169 000 руб.
  • Длительность: 12 месяцев
  • Сертификат
  • Начало: В любое время
Network Engineer
  • 68 000 руб.
  • Длительность: 4 месяца
  • Сертификат
  • Начало: В любое время
Infrastructure as a code
  • 105 000 руб.
  • Длительность: 4 месяца
  • Сертификат
  • Начало: В любое время
System Design
  • 75 000 руб.
  • Длительность: 4 месяца
  • Сертификат
  • Начало: В любое время
LLM Driven Development
Инженер данных
Промокод

Яндекс Практикум - ТОП 2

Инженер данных

Цена курса
98 000 руб.
В рассрочку
19000 ₽
Научитесь разрабатывать архитектуру данных и освоите проектирование пайплайнов. Узнаете, как создавать витрины и хранилища. Добавите в портфолио 9 проектов.
  • Бесплатный вводный курс. Простая витрина данных. Устроитесь на работу в IT-компанию как начинающий инженер данных и попробуете выполнить своё первое задание — получите от лида требования и построите по ним витрину данных.
  • Актуализация модели данных. Компания продолжает погружать вас в свои процессы. Данные, с которыми вы работали, обновились, поэтому необходимо изменить модель данных.
  • DWH: пересмотр модели данных. Компания растёт, архитектура данных усложняется. Вам дают задание — оптимизировать процессы с данными.
  • ETL: автоматизация подготовки данных. О хранилище данных компании вы теперь знаете почти всё. Пришло время пересмотреть ETL-процессы.
  • Проверка качества данных. Вы хотите быть уверены, что ваши первые пайплайны работают нормально. Качество данных необходимо проверять, а поломки — вовремя отслеживать.
  • DWH для нескольких источников. Вы продолжаете исследовать DWH, потому что развитие компании и, следовательно, увеличение объёма данных не остановить.
  • Аналитические базы данных. Специфичных неструктурированных данных, которые тоже надо хранить и обрабатывать, становится больше. Поэтому мы познакомим вас с концепцией аналитических баз данных на примере СУБД Vertica.
  • Организация Data Lake. Классические решения не помогают справиться с объёмом данных. Чтобы справиться с новыми вызовами бизнеса, вы построите и наполните Data Lake.
  • Потоковая обработка данных. Трудности с большим объёмом данных вы победили, но появилась новая задача — нужно помочь бизнесу быстрее принимать решения. Тут понадобятся знания потоковой обработки данных (англ. streaming).
  • Облачные технологии. Теперь вы умеете работать и с большими объёмами данных, и с потоками. Осталось только автоматизировать масштабирование систем с помощью облачных сервисов.
  • Выпускной проект. Подтвердите, что освоили новые навыки. Здесь вам будет нужно самостоятельно выбрать и реализовать решения для бизнес-задачи. Это поможет вам ещё раз закрепить использование изученных инструментов, а также самостоятельность.

Инженер данных с нуля

Цена курса
169 000 руб.
В рассрочку
18000 ₽
Обучение на инженера данных для начинающих специалистов.
  • Работа в корпоративной среде. Трекинг задач. Постановка задачи. Жизненный цикл задачи.
  • Основы Python. Программирование на Python.
  • Углублённый Python. Синтаксис Python. Готовим инструменты разработки. Объектно-ориентированное программирование.
  • Алгоритмы и структуры данных. Основы алгоритмов. Представление данных в памяти. Рекурсия и сортировки.
  • Основы SQL и баз данных. Устройство PostgreSQL. Основы SQL и DDL. Основы SQL и DML. Нормализация и взаимоотношение. Объединение таблиц. Функции.
  • Продвинутый SQL для работы с данными. Подзапросы и общие табличные выражения. Оконные функции. Представления. Продвинутые типы данных. Транзакции и блокировки.
  • Как построить аналитическое хранилище данных. PostgreSQL и DBeaver. Нормальные формы. Знакомство с DWH. Погружение в DWH. SCD и его типы.
  • Работа с данными в хранилище. Витрина данных и VIEW. Оптимизация запросов.
  • ELT: автоматизация подготовки данных . Анализ вводных по задаче. Проектирование ETL-процесса. Ликбез по Airflow. Реализация ETL в Airflow.
  • Проверка качества данных. Требования к качеству данных. Проектирование и разработка проверки.
  • DWH для нескольких источников. Сбор требований и исследование источников. Проектирование DWH. Реализация DWH.Тестирование, интеграция и документация.
  • Аналитические базы данных. Аналитические СУБД и Vertica. Разработка аналитической базы данных.
  • Организация Data Lake. Проектирование Data Lake. Знакомство со Spark. PySpark для инженера данных.
  • Потоковая обработка данных. Потоковая обработка с Kafka и Spark Streaming. Настройка потока данных.
  • Облачные технологии. Облачные технологии Yandex Cloud. Подготовка и изучение источников.Создание окружения сервисов. Написание первого сервиса. Знакомство с DataLens.
  • Выпускной проект или пет-проект. В конце курса у вас будет выбор: выполнить ещё один учебный проект или реализовать пет-проект. В первом случае нужно выбрать бизнес-задачу и разработать архитектуру данных с использованием всех изученных инструментов. Во втором случае вы сможете воплотить в жизнь и защитить личный проект. Что бы вы ни выбрали, вас поддержат наставники и ревьюеры, а получившийся кейс украсит ваше портфолио.
  • Трудоустройство. Эта часть курса для тех, кто решил найти работу в сфере разработки. Вы изучите стратегии поиска работы и узнаете о тонкостях выбора компании-работодателя, подготовите портфолио, напишете резюме и сопроводительное письмо.
  • Акселерация. Программа сопровождения: вы ищете работу, мы консультируем и помогаем. Участвовать в программе могут те, кто закончил программу трудоустройства и находится в активном поиске работы.
  • Воркшопы для разбора ключевых тем, сессии Q&A. Описание отсутствует

А Вы знали что у школы Яндекс Практикум самый дорогой курс Data Engineering стоит 169000 рублей.

Школа имеет 115 отзывов, а средняя оценка пользователей — 4.5

Топ 8 школ с курсами Data Engineering

Школа Положительных отзывов Всего курсов
Skillbox 121 467
OTUS 90 124
Нетология 89 346
Видео курсы на Youtube 0 772
KARPOV.COURSES 38 22
Elbrus coding bootcamp 25 6
Корпоративное обучение от Яндекс Практикума 9 132
Яндекс Практикум 79 104

Другие направления курсов Яндекс Практикум