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.
информация, которая дается в видеоуроках, дублируется текстом, что очень удобно, обратная связь от куратора и ментора очень быстрая и по делу
не все темы раскрыты так глубоко, как хотелось бы. Остались пробелы в знаниях
Моушн дизайн в Яндекс практикуме
В апреле 2024 года было принято решение сменить профессию. Долго не думая, выбор пал на ЯП, так как была очень наслышана о них от знакомых. Учебу совмещала с работой 5/2. Было не очень просто, потому что информация новая, ее много, и уроки продолжительностью 15 минут, я выполняла за 3-4 часа... В целом информация структурирована, без воды. Каждую тему закрепляли финальным проектом, который помогал глубже проработать полученные навыки. Мне понравилось учиться, даже подумываю продолжить обучение в сфере дизайна и пройти еще какой нибудь курс.
ты учишься
много и сложно
Учиться, учиться и ещё раз учиться!
Долго выбирал среди разных онлайн-школ, читал отзывы, сравнивал выбор людей и выбрал курс «Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора» на Яндекс Практикум. Сразу скажу - не жалею. Хочу обратно войти в IT) В самом начале (первая неделя) кажется легко, но потом все сложнее и сложнее. Сам курс даёт основу, а всё остальное «гуглишь», читаешь, ищешь, учишь, записываешь. Обязательно советую почитать книги Савина и Назину. Очень приятно и удобно выглядит сам тренажер Я. П. Инфы много, структура последовательная. На любой вопрос можно получить ответ либо наводящий, либо прямой. Практика есть сразу в обучении, каждые 3 недели делается проект по теме данного спринта. На вебинарах так же все можно обсудить, поработать в командах. Да сложно, да много новой информации, после 3-4 часов кипит мозг, НО это интересно и захватывает. Если думаете, что купив курс получите зачёт/диплом, то нет, здесь нужно именно учиться, разбираться, МНОГО читать. Наставник постоянно подкидывает новой инфы, ссылки, практики, статей, записи вебинаров. Скучно не будет)
возможность получить дополнительное образование и навыки
не нашла
Я полюбила учиться
Я очень долго решалась на обучение и освоение новых навыков. Когда я решилась купить курс, я точно знала, что это будет курс именно от Яндекса. Мой выбор пал на курс Дизайну в IT. Преимущество этого курса в том, что ты проходишь первые 4 спринта, и уже потом определяешься с направлением. Я выбрала графический дизайн. Вся информация на курсе преподносится очень структурировано и последовательно. Каждый блок и новый навык обязательно закрепляется практикой. Не могу сказать, что обучение было сложным. Долгое время я совмещала его с работой 5/2. Данный курс подойдёт для знакомства с профессией и для тех, кто только начал делать свои первые шаги в дизайне. Команда поддержки очень классная. Помимо теории в учебнике, менторы предоставляют много дополнительной полезной информации. Кураторы очень бережные. Очень рекомендую этот сервис онлайн образования.
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.
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 107 отзывов,
а средняя оценка пользователей — 4.5
