Курсы по Data Engineering

В процессе обучения (от двух недель до нескольких лет) студент будет постепенно, но постоянно погружен в среду, чтобы расти в качестве it-специалиста. Он будет связываться с преподавателем, если вдруг что непонятно. Тот отвечает на вопросы, дает советы и помогает понять то, что непонятно. Так у будущего специалиста будет с самых основ формироваться полное представление об отрасли, в которой он планирует работать. В этом помогает работа с реальными кейсами.

Большая часть курсов подойдет для студентов, которые еще не имеют опыта в данной сфере — подробные вебинары, примеры, применение современных технологий, а также общение в группе с другими студентами и кураторами позволит познакомиться со всеми особенностями сферы, решать даже сложные задачи со временем, хорошо понимать все ее особенности и структуру. Важно выполнить все предложенные задачи, хорошо понимать материал, который ждет на курсе — только так возможно добиться успехов и собственного роста.

Кстати, вместе с информацией по теме кураторы расскажут о том, как избежать ошибок при поиске работы, составить резюме и портфолио правильно, как много времени нужно потратить на поиск работы и проч.

Чтобы записаться на курс и получить образование, необходимо перейти на страницу с курсом, пройти этап регистрации, добавить информацию о себе в специальном поле (контакты — имя, номер телефона), а также ознакомиться с политикой конфиденциальности, условиями обучения на представленной версии курса.

Дата-инженер, неважно beginner он или professional, имеет следующие обязанности:

• разработка логики построения данных, интерактивных дашбордов и отчётов с использованием BI-решений в специальных программах, в том числе с использованием Python;
• мониторинг и обработка данных в реляционных и распределенных БД.

Какие должны быть требования к подготовке и переподготовке для выпускников и будущих Data Engineer и прочих developer’ов?

• навыки работы с любым ЯП, SQL (Oracle, MySQL, PostgreSQL и пр.) и фреймворков (Pandas, Airflow, Apache Kafka, Spark), а также Kubernetes, greenplum, NoSQL, mongodb, clickhouse, docker, slack и bi-системы и Vertica на хорошем уровне;
• писать и тестировать код, проверять синтаксис и использовать репозитории, работать в специальных программах, чтобы разворачивать ПО и выполнять задачи любой сложности;
• строить инфраструктуру и проводить тестирования, заниматься визуализацией метрик;
• развертывать кластер и администрировать его;
• умение соблюдать компетенции;
• проводить структурирование запросов;
• изучать документы;
• работать с аналитическими сервисами, обрабатывать большие объемы информации;
• проектировать ПО в виде прототипов;
• имеет представление о работе с *nix системами.
• правильно общаться и взаимодействовать с заказчиком и работодателем;
• выстраивать стратегию, чтобы получить хорошую позицию в крупных компаниях, где можно зарабатывать немалое количество денег и добиться со временем большего роста и повышения.