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 95000 до 165000 рублей.
Промокод
Промокод

Онлайн курсы Data Engineering - Рейтинг курсов

  • 105 224 руб.
  • Длительность: 9 месяцев
  • Сертификат
  • Рассрочка: 4 783 руб./мес. Оформить
  • Начало: В любое время
  • Организация собеседований с компаниями-партнерами
Data Engineer с нуля до Junior
Промокод
  • 332 357 10 722 руб.
  • Длительность: 12 месяцев
  • Сертификат
  • Рассрочка: 5 897 руб./мес. Оформить
  • Начало: В любое время
  • Организация собеседований с компаниями-партнерами
Профессия Machine Learning Engineer
Промокод
-97%
  • 166 500 руб.
  • Длительность: 12 месяцев
  • Сертификат
  • Рассрочка: 5 370 руб./мес. Оформить
  • Начало: В любое время
  • Организация собеседований с компаниями-партнерами
Профессия Data Engineer
Промокод
  • 166 000 руб.
  • Длительность: 12 месяцев
  • Сертификат
  • Начало: В любое время
Специализация Network Engineer
  • 78 000 руб.
  • Длительность: 5 месяцев
  • Сертификат
  • Начало: В любое время
Network Engineer. Basic
  • 109 000 руб.
  • Длительность: 5 месяцев
  • Сертификат
  • Начало: В любое время
Data Engineer
  • 69 000 руб.
  • Длительность: 5 месяцев
  • Сертификат
  • Начало: В любое время
Reverse engineering
  • 166 000 руб.
  • Длительность: 12 месяцев
  • Сертификат
  • Начало: В любое время
Network Engineer
  • Бесплатно
  • Сертификат *
  • Начало: В любое время
Infrastructure as a code
  • 95 000 руб.
  • Длительность: 4 месяца
  • Сертификат
  • Начало: В любое время
System Design

Яндекс Практикум - Отзывы о курсах

куратор и наставник всегда на связи, помощь в проектных работах
нет
Очень довольна
Проходила курс HR-менеджер. Остались только положительные впечатления. Теория изложена доступна. Интересные кейсы для проектных работ. Занимательные воркшопы. Куратор и наставник всегда на связи. Рекомендую.
много теории и практики, помощь наставников при сложностях в решении задач
непонятные ошибки в тренажёре, много однотипных заданий
Хорошая теория и много практики
Закончил курс ЯП "Python для анализа данных". Впечатления положительные, за искл. нескольких негативных моментов. Среди плюсов: практика идёт после теории и её много, задания в тренажёре позволяют набить руку на решении однотипных задач; несмотря на то, что курс короткий (всего 3 месяца), можно хорошо погрузиться в библиотеки для анализа данных, есть даже и избыточные данные про машинное обучение; кураторы и наставники всегда стараются помочь + в Пачке можно обнаружить ответы, если ранее кто-то из участников курса задавал вопросы. Минусы: иногда непонятно почему решение не проходит, тренажёр не пишет подробно, приходится спрашивать в Пачке, это не так быстро, наверное переизбыток однотипных задач для практики, хотелось бы более интересных кейсов.
хорошие учителя, быстрая проверка заданий, подробный учебник
нет
Бэкенд на node js
Добрый день! Прохожу сейчас курс «Бэкенд на node js для фронтенд разработчиков». Нравится подача материала, примеры из реальной жизни и практика написания кода. Преподаватели и кураторы всегда рады помочь, любая проблема решается, а пожелания учитываются. Снизил балл за ошибки в контенте курса - как в теории, так и в практике бывают ошибки по тексту, где может быть не до конца понятен смысл или текст может сбивать с толку. Это поправимо и некритично, но когда платишь деньги, хотелось бы, чтобы таких ошибок было меньше. По практике некоторые задания не проходят, хотя выполнено было по подсказке. Но с этим помогают справляться преподаватели. Но даже вместе с этим, я точно порекомендую практикум всем, кто ищет способ развиваться!

Яндекс Практикум - ТОП 2

Инженер данных

Цена курса
95 000 руб.
В рассрочку
18000 ₽
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
165 000 руб.
В рассрочку
16500 ₽
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 165000 рублей.

Школа имеет 97 отзывов, а средняя оценка пользователей — 4.4

Топ 8 школ с курсами Data Engineering

Школа Положительных отзывов Всего курсов
Skillbox 110 596
OTUS 79 218
Видео курсы на Youtube 0 763
Udemy 2 346
KARPOV.COURSES 29 15
Elbrus coding bootcamp 17 6
Яндекс Практикум 63 116
Нетология 75 289

Другие направления курсов Яндекс Практикум

Christmas tree
Зимняя сказка скидок. Скидки до 60%.