[Simulative] Симулятор «Инженер данных» (2026)

Что такое курс-симулятор:

• Обучение на бизнес-кейсах
  Не обучаем на «апельсинах» — после курса-симулятора вы на 100% сразу же готовы решать рабочие задачи или внедрять знания на текущем месте работы
  
  
• Полная подготовка к собеседованиям
  Будете решать тестовые задания от реальных компаний и проходить тестовые собеседования еще в процессе обучения

• Уникальное портфолио
  Такого портфолио не будет ни у кого больше. Вы соберёте его из реальных задач из разных сфер бизнеса

Чем занимается инженер данных
Представьте, что у вас есть большая коробка с LEGO, из которой нужно выбрать детали для постройки замка или космического корабля.
Дата-инженеры обеспечивают доступность и качество данных, что особенно важно для принятия решений в бизнесе.
Вам нужно сначала выбрать нужные детали, затем правильно их соединить и в конце собрать всё вместе.
Этим и занимается инженер данных.

Кому подойдёт курс-симулятор:

• Новичкам в профессии
  Освоите основы инженерии данных для уверенного старта карьеры
  
  
• Начинающим инженерам данных
  Структурируйте свои знания, освоите весь необходимый стек на практике и уверенно войдите в профессию уже на 5 месяце обучения

• Аналитикам данных
  Изучите методы обработки и трансформации данных, что поможет лучше понимать архитектуру данных и улучшить качество аналитических отчетов
  
  
• Разработчикам
  Сможете освоить специфические задачи инженера данных, такие как работа с ETL-процессами и реализовать проекты в этой области

Какие задачи сможете решать после обучения:

• Создавать и работать с хранилищами данных
• Разрабатывать автоматизированные ETL-пайплайны
• Оптимизировать сложные SQL-запросы
• Работать с большими данными и озерами данных (data lake)
• Пользоваться и управлять DE-инфраструктурой: Linux, Docker, DWH и др.

Какие инструменты освоите:

• Базы данных
  PostgreSQL, DBeaver, Clickhouse
  
  
• Программирование
  Python, Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, gspread, VS Code, Google Colab, Jupyter Notebook

• Визуализация данных
  Metabase
  
  
• Автоматизация и деплой
  Linux, Docker, bash, Airflow

Программа

1. Введение в профессию

2. SQL и базы данных
17 уроков
Дата инженерам необходимо уметь работать с реляционными базами данных, потому что основной объем информации, которую обрабатывают дата инженеры, хранится как раз в них - например, в PostgreSQL.

• Вы научитесь писать сложные запросы, решая аналитические кейсы из ритейла, финтеха и онлайн-платформ с помощью SQL.
• Вы научитесь проектировать реляционные базы данных с учетом правил нормализации и разворачивать их на сервере с нуля.
• Вы научитесь администрировать базы данных: удалять и вносить изменения в объекты БД, наполнять базу новыми данными или удалять старые.
• Вы научитесь работать с базами данных разными способами - от специальных IDE до подключения через терминал.

3. Визуализация в Metabase
10 уроков
Уметь работать в системе визуализации данных - полезный навык для дата инженера, чтобы создавать дашборды. Например, дашборд с мониторингом работы скриптов сбора данных из корпоративной CRM-системы.

• Вы научитесь быстро визуализировать результат SQL-запросов.
• Вы научитесь строить графики без написания кода с помощью визуального конструктора.
• Вы научитесь собирать дашборды с сложными фильтрами.
• Вы научитесь разворачивать и базово администрировать Metabase на сервере.

4. Git/GitHub
11 уроков
Дата инженерам важно уметь работать с системой контроля версий Git, потому что работа над одним проектом всегда происходит в больших командах, где Git - обязательный инструмент совместной разработки.

• Вы научитесь внедрять в свои проекты Git с учетом лучших практик.
• Вы научитесь синхронизировать локальный и удаленный репозиторий.
• Вы научитесь грамотно контрибьютить в проекты коллег, работать с pull request-ами и обрабатывать реквесты ваших коллег.
• Вы научитесь разрешать конфликты, если при совместной работе с коллегами вами был затронут один и тот же блок кода.
• Вы научитесь откатывать изменения в случае «кривых» релизов.

5. Python
20 уроков
Программирование на Python - один из ключевых навыков дата инженера, т.к. именно с помощью этого языка вы будете писать скрипты для сбора данных из разных источников и создавать ETL/ELT-пайплайны.

• Вы научитесь писать код на Python и использовать его для решения прикладных задач: написание скриптов для сбора данных, написание коннекторов к различным базам данных, написание скриптов для сбора данных по API, написание скриптов для обработки и очистки данных для последующей загрузки в хранилище.
• Вы научитесь работать в разных IDE: VS Code и Google Colab.

6. Объектно-ориентированное программирование в Python (ООП в Python)
7 уроков
Писать код на Python, используя парадигму объектно-ориентированного программирования - также важная часть навыков дата инженера. Читая чужой код, вы будете часто встречаться с ООП, а также многие дата инженерные скрипты предполагают работу с классами.

• Вы глубоко разберетесь в концепции объектно-ориентированного программирования и особенностях ее реализации в Python.
• Вы научитесь писать код с использованием классов, методов, атрибутов и контроля доступа.
• Вы разберетесь в продвинутых концепциях ООП - геттерах, сеттерах, специальных декораторах и т.д.
• Вы изучите полезные паттерны проектирования.
• Вы научитесь применять ООП для решения прикладных задач - создания класса-коннектора для разных СУБД по шаблону Singleton, написание ETL-пайплайна с использованием ООП.

7. Python для анализа данных
25 уроков
Работать с библиотеками для обработки данных в Python - полезный навык для дата инженера.
В работе часто возникают данные, представленные в табличном формате, и намного удобней и эффективней решать задачи очистки, трансформации, вычислений и прочего с помощью специализированных библиотек - например, Pandas.

• Вы научитесь работать с библиотекой Numpy для работы с многомерными массивами данных.
• Вы научитесь работать с фреймворком Pandas и решать с его помощью прикладные задачи - анализировать активность пользователей, обрабатывать файловые выгрузки и т.д.
• Дополнительно вы научитесь строить базовые визуализации в Python с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly, что может быть полезно при исследовании новых наборов данных во время работы.

8. Linux
14 уроков
Дата инженерам необходимо уметь работать с Linux, потому что вся аналитическая инфраструктура разворачивается на облачных Linux-серверах.

• Вы научитесь работать с операционной системой Linux с нуля до уровня продвинутого пользователя.
• Вы научитесь настраивать и администрировать серверы через командную строку (настройка пользователей, прав доступа, работа с ресурсами).
• Вы научитесь решать прикладные задачи с помощью bash-скриптинга (например, обходить директории и обрабатывать файлы с логами для последующего анализа).
• Вы научитесь работать с базой данных через консоль. Научитесь автоматизировать скрипты с помощью cron и systemd.

9. Docker
8 уроков
Инструмент контейнеризации Docker - важный навык для дата инженера, потому что практически вся аналитическая инфраструктура разворачивается с помощью Docker-контейнеров.

• Вы научитесь устанавливать Docker на разные операционные системы и решать типовые проблемы, связанные с его работой.
• Вы научитесь разворачивать аналитическую инфраструктуру (Python, PostgreSQL, Nginx) на сервере с помощью Docker.
• Вы научитесь работать с внутренностями контейнеров и администрировать взаимодействие между изолированными контейнерами.

10. Airflow
16 уроков
Airflow - это инструмент автоматизации и оркестрации скриптов, и он используется практически любым дата инженером во время работы.

• Вы научитесь разворачивать и администрировать Airflow.
• Вы научитесь писать dag-и для автоматизации скриптов.
• Вы научитесь создавать ETL/ELT-пайплайны и сделаете несколько реальных проектов - например, автоматизацию обработки данных об активности студентов крупного онлайн-университета.

11. Продвинутый SQL для работы с большими данными
7 уроков
При работе с большими данными дата инженеру недостаточно знать SQL - нужно владеть специфическими навыками.

• Вы научитесь создавать функции и процедуры - например, для переливки данных между таблицами или для заполнения витрин.
• Вы научитесь работать с анонимными блоками и переменными - это позволит вам решать сложные задачи, как на полноценном языке программирования. Например, вычислять характеристики товаров, а потом работать с ними в других запросах.
• Вы научитесь работать с триггерами - это позволит вам настраивать выполнение определенных действий в зависимости от некоторых условий: например, делать дамп таблицы при попытке ее очистки.
• Вы научитесь читать план запроса и оптимизировать тяжелые неэффективные SQL-запросы - такая задача постоянно возникает в работе и ее часто дают на собеседованиях.

12. Хранилища данных (DWH) - Clickhouse
8 уроков
В компаниях с развитой аналитической культурой данные собираются в специальные хранилища - Data Warehouse (DWH). И работа с DWH - одна из ключевых задач дата инженера.
На примере DWH Clickhouse вы разберетесь в архитектурных и идейных отличиях - чем нам не устраивали обычные базы данных и зачем нам нужны хранилища.

• Вы научитесь работать с Clickhouse для решения аналитических задач и поймете его преимущества относительно PostgreSQL.
• Вы научитесь писать сложный SQL-запросы в Clickhouse на примере прикладных задач: прогнозирование временных рядов, формирование рекомендаций для абонентов телеком-сервиса и т.д.

13. Hadoop и озера данных (Data lake)
5 уроков
Работа с большим объемом слабоструктурированных данных - сложная дата инженерная задача. Для хранения таких данных используются озера данных Data Lake и чаще всего - Hadoop.

• Вы научитесь работать с логами данных, открытыми датасетами для машинного обучения, хранить и обрабатывать их в Hadoop с помощью bash и Python, интегрировать с реляционными DWH.
• Вы сможете поднять Hadoop Sandbox прям на своем компьютере с помощью Docker Compose.
• Вы научитесь быстро решать adhoc-задачи - например, считать число 404-ошибок в логах вебсервера.
• Научитесь решать прикладные задачи с помощью MapReduce - например, обрабатывать и анализировать большие объемы текстовой информации: логи, документацию и проч.
• Дополнительно познакомитесь с YARN и, Hive , Pig и HBase и научитесь применять их для решения сложных дата инженерных задач.

14. Spark / pySpark
5 уроков
Spark - удобный инструмент для работы с big data, который позволяет дата инженерам решать сложные аналитические задачи с огромными объемами информации, когда классического кода на Python уже не хватает.
Вы освоите pySpark, функциональное программирование, RDD, Spark UDF и другие специализированные темы, параллельно отрабатывая их на реальных кейсах.
Например, вы будете анализировать активность пользователей на онлайн-платформе, вычисляя метрики по типу среднее время выполнения одного задания. Или вам предстоит работать со стримингом новостей, анализируя вхождение определенных ключевых слов и оценивая новостную повестку в режиме реального времени.
Преподаватели:
Андрон Алексанян, Елизавета Бережная, Антонина Гераськова, Илья Трофимов, Дмитрий Астанков, Даниил Дудов, Евгений Кахновский, Давид Хоперья, Кира Масалова, Илья Томберг, Денис Тихомиров, Иван Котов

Тариф Базовый

• Доступ к материалам и обновлениям
• Поддержка преподавателей в тематических чатах во время обучения и в течение месяца после окончания
• Проверка проектов преподавателями во время обучения и в течение месяца после окончания
• Zoom-встреча с ментором потока перед стартом обучения, ежемесячные онлайн-встречи с ментором потока и регулярные QA-сессии с ментором потока с разбором вопросов студентов

ИСТОЧНИК

СКАЧАТЬ