Специалист в области анализа данных может рассчитывать на доход, начиная с 100000 рублей.
Для кого
Курс ориентирован на профессионалов, стремящихся освоить обработку данных любой сложности и объёма, включая аналитиков, инженеров и разработчиков, предлагая им знания по инженерии данных, использованию инструментов вроде PostgreSQL, Apache Airflow, Spark, Tableau и основам машинного обучения, а также возможность карьерного роста и поддержку преподавателей.
Чему научитесь
В рамках изучения курса студенты овладевают мастерством манипулирования объемными информационными массивами, совершенствуют техники эффективного управления структурами данных, осваивают создание и оптимизацию ETL-процедур, приобретают навыки исследования и интерпретации данных, а также изучают применение платформ Hadoop и Spark для обработки данных.
Программа обучения
1. Создание архитектуры хранилища данных
2. Использование реляционных и массивно-параллельных систем управления базами данных
3. Оптимизация процессов извлечения, трансформации и загрузки данных с применением Airflow
4. Работа с большими данными, использование Hadoop и Spark
5. Графическое представление информации
6. Применение машинного обучения в больших данных
7. Контроль и управление моделями машинного обучения
8. Разработка и реализация практического проекта по созданию ETL-процедур с использованием Airflow
Кто преподает
1. Антон Пилипенко занимается созданием систем, предназначенных для эффективной работы с объемными массивами информации, и предоставляет консультации в сфере машинного обучения и аналитики данных.
2. Роман Бунин является авторитетом в области представления информации в наглядной форме и возглавлял процесс разработки облачного сервиса бизнес-аналитики.
3. Александр Волынский обладает сертификацией Tableau, ведет блог, посвященный теме визуализации информации, и имеет глубокие знания в области больших данных и искусственного интеллекта.
Формат обучения
1. Образовательный процесс проходит в виртуальном формате.
2. Разработка и реализация проекта, целью которого является воссоздание процессов ETL для масштабной информационной системы.
3. Освоение набора инструментов и технологических решений, включая PostgreSQL, Hadoop, S3, Greenplum, Python, SQL, Hive, Spark, Kafka, ML Flow, Spark ML, SuperSet, Tableu, DataLens и Airflow.
4. Взаимодействие с наставниками и однокурсниками посредством специализированной интернет-платформы обучающего курса.
Пункты для резюме
Ключевые компетенции:
1. Владение Hadoop
2. Профессиональное использование Greenplum
3. Экспертиза в PostgreSQL
4. Знание Airflow
5. Опыт работы со Spark
Технологический стек:
1. Hive
2. Kubernetes
Сертификат/Диплом
Именной сертификат удостоверяет освоение курса, подкреплённое подписями наставников, при условии успешного выполнения домашних заданий.
Похожие курсы
Eduson Academy
4.83
Аналитик данных + 3 курса в подарок
3 554 ₽/мес
ИнженеркаТех
4.38
Сюжетный симулятор Data Warehouse на базе dbt
11 666 ₽/мес
Школа больших данных
4.30
CLICH: Построение хранилища данных на базе Clickhouse
Рассрочки нет
Яндекс Практикум
4.65
Аналитик данных: первый модуль курса бесплатно
15 500 ₽/мес
О курсе
Залог успешной работы — данные, которые нужно собирать, хранить и комбинировать между собой, быстро реагируя на изменения в их структуре. Курс даст универсальные знания в области инженерии данных, которые вы сможете применить для проектирования систем хранения и обработки данных, автоматизации их работы и экономии ресурсов кластера.
На данный момент заканчиваю курс с чувством выполненного долга и гордости за себя, что смогла и не бросила на полпути) До этого я вообще не сталкивалась с программированием и сейчас не сказать что прям совсем профи. Впереди еще много самостоятельных поисков и изучений.
Если вы, как и я идете на курс с нуля, то будьте готовы к большой самостоятельной работе и имейте достаточно времени. Да, на курсе расскажут основы, азы, но для полного понимания информации нужно гораздо больше. И даже лучше, что курс короткий (5 месяцев), в отличие от других (9-12 месяцев), так как самостоятельное изучение считай практика.
Про ребят, которые проводят курс и группу поддержки могу сказать только положительное. Лекторы интересные и в доступной форме объясняют основы. Особенно сам Анатолий Карпов, прирожденный учитель) Группа поддержки в discord тоже молодцы, всегда на связи, в выходные дни тоже до позднего времени, до 23.00. Отвечают в течении 3-7 минут развернуто и терпеливо)) Спасибо им
Да, были и слезы и ощущения, что куда я лезу в такое сложное вот это вот все, но упорство и желание заставляли идти вперед) и я бесконечно этому рада)
Впереди открыты двери в большой, крутой и безумно интересный мир IT
Hello, World!)))
Понравилось учиться на курсах у Карпова. Хорошо проработан Python, SQL. Лучше всех реализована статистика. Улучшить стоит API Python, Airflow. В качестве BI систем рассказывают про Tableu. В целом по хардам знаний достаточно, чтобы зайти на стажера, джуна. Самое главное, что курсы реально объясняют материал с полного нуля, если у вас нет опыта, то вы сможете научиться с любого уровня. Также вы учитесь сами находить информацию, правильно гуглить - это поможет вам везде. В итоге сейчас почти год работаю аналитиком данных, доволен результатом.
Перед тем как начать свое обучение, я хотел укрепить и разнообразить свои навыки в области ML. Могу с уверенностью сказать, что мои ожидания полностью оправдались.
Благодаря крутой экосистеме симулятора получилось порешать задачки на всех этапах разработки ML-системы, а также попробовать себя в разных сферах(matching, NLP, RecSys, uplift). Очень порадовало, что каждый месяц появляются новые задачи, а у студентов есть возможность предложить свою задачу, и если другие студенты за нее проголосуют, то команда возьмет ее в разработку.
Поддержка была всегда оперативной + всегда можно написать в чат за помощью, где студенты, вместе с авторами симулятора, готовы помочь.
Я однозначно рекомендую этот симулятор всем, кто хочет закрепить, улучшить и разнообразить свои навыки в области машинного обучения. Однако стоит быть готовым к тому, что вам придется решать многие задачи самостоятельно. Это не тот тип курсов, где вас будут "вести за руку" от начала до конца, ведь именно в самостоятельности фишка симулятора, прямо как на обычной работе.
Ответить