Главная/Аналитика/Data Engineering/New Professions Lab
Курсы по data engineering от New Professions Lab
Average Rating: 4.6 Votes: 20 Reviews: 20

Курсы по data engineering от New Professions Lab

Мы собрали 3 курса обучения Data Engineering.

На рейтинг курса влияет:

  • Оценки отзывов на курс (учитываются новизна отзыва, популярность отзыва среди других студентов, количество комментариев под отзывом)
  • Периодичность появления новых отзывов на курс
  • Количество возвратов и решенных школой проблемных ситуаций студентов
  • Количество студентов-выпускников и популярность курса среди пользователей
  • Курсы на данной странице проверены экспертами
Дата обновления:25.11.2025
Data Engineer
Data Engineer
26 нояб.
2 мес.
30 000 ₽/мес
рассрочка
102 000 ₽ 120 000 ₽
-15%
Spark Scala DE
Spark Scala DE
26 нояб.
1.5 мес.
20 000 ₽/мес
рассрочка
59 000 ₽ 69 000 ₽
-14%
Spark Advanced
Spark Advanced
26 нояб.
2 мес.
15 000 ₽/мес
рассрочка
46 000 ₽ 55 000 ₽
-16%

Оцените подборку курсов

4.6 (20 оценок)
Смотрите также
Data Engineer
Data Engineer
26 нояб.
2 мес.
30 000 ₽/мес
рассрочка
102 000 ₽ 120 000 ₽
-15%
Deep Learning Engineer (NLP/CV)
Лучший рейтинг
Deep Learning Engineer (NLP/CV)
26 нояб.
4 мес.
3 728 ₽/мес
рассрочка
63 750 ₽
Основные темы программы
  1. Основы нейронных сетей и глубокого обучения.
  2. Рекуррентные и сверточные нейронные сети.
  3. Обработка естественного языка (NLP).
  4. Практическая реализация моделей с использованием PyTorch.
Навыки для резюме
  • Разработка и обучение нейронных сетей.
  • Применение глубокого обучения в задачах компьютерного зрения и NLP.
  • Опыт работы с фреймворком PyTorch.
  • Анализ и оптимизация моделей глубокого обучения.
Прочее

Документ по завершении обучения:


Сертификат.

Скидка 5% по промокоду
Смотреть курс
Аналитик данных + курс в подарок
Хит продаж
Аналитик данных + курс в подарок
26 нояб.
6 мес.
3 554 ₽/мес
рассрочка
85 291 ₽ 341 162 ₽
-74%
Основные темы программы
  1. Изучение SQL и баз данных.
  2. Визуализация данных с использованием Metabase.
  3. Основы Python для анализа данных.
  4. Работа с системами контроля версий Git/Github.
Навыки для резюме
  • Уверенное владение SQL и базами данных.
  • Навыки визуализации данных в Metabase.
  • Базовые знания Python для анализа данных.
  • Опыт работы с Git/Github.
Прочее

Документ по завершении обучения:

Диплом об окончании курса.


Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

Скидка 5% по промокоду
Смотреть курс
Курс-симулятор «Инженер данных»
Лучший рейтинг
Курс-симулятор «Инженер данных»
26 нояб.
12 мес.
от 4 792 ₽/мес
рассрочка
от 105 000 ₽от 115 000 ₽
-8%
Основные темы программы
  1. Изучение SQL и баз данных.
  2. Визуализация данных с использованием Metabase.
  3. Изучение Python и объектно-ориентированного программирования.
  4. Работа с Docker и Airflow.
Навыки для резюме
  • Уверенное владение SQL и базами данных.
  • Навыки визуализации данных в Metabase.
  • Опыт программирования на Python и применения ООП.
  • Умение работать с Docker и Airflow для автоматизации процессов.
Прочее

Документ по завершении обучения:


Диплом об окончании курса.

Скидка 10% по промокоду
Смотреть курс
Эксперты по data engineering
Data Engineer
120 000
102 000
30 000₽/мес
Начало: 26 ноября,длительность:2 мес.
Формат: Онлайн-вебинары, проверка д/з, чат студентов и обратная связь
Особенности:Обновленная интенсивная онлайн-программа с занятиями в зуме и реальными задачами поможет разобраться с практиками и инструментами дата-инжиниринга за 2 месяца
перейти
Spark Scala DE
69 000
59 000
20 000₽/мес
Начало: 26 ноября,длительность:1.5 мес.
Формат: Онлайн-вебинары, проверка д/з, чат студентов и обратная связь
Особенности:Подготовка витрин данных, создание real-time приложений, Scala API
перейти
Spark Advanced
55 000
46 000
15 000₽/мес
Начало: 26 ноября,длительность:2 мес.
Формат: Онлайн-вебинары, проверка д/з, чат студентов и обратная связь
Особенности:Работа датафреймов «под капотом» и как ускорить обработку данных в своих проектах. Взаимодействие с внешними источниками, которые не поддерживаются Spark из коробки или для которых нет уже кем-то разработанных коннекторов. Пользовательские функции — как писать быстро, какие подходы можно использовать, что можно из них выжать и какие есть паттерны их использования
перейти

Полезные курсы по data engineering