Курсы по data engineering от Simulative
Мы собрали 2 курса обучения Data Engineering.
Мы собрали 2 курса обучения Data Engineering.

- Изучение SQL и баз данных.
- Визуализация данных с использованием Metabase.
- Изучение Python и объектно-ориентированного программирования.
- Работа с Docker и Airflow.
- 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.
Документ по завершении обучения:
Диплом об окончании курса.

- Изучение SQL и баз данных.
- Визуализация данных с использованием Metabase.
- Основы Python для анализа данных.
- Работа с системами контроля версий Git/Github.
- Уверенное владение SQL и базами данных.
- Навыки визуализации данных в Metabase.
- Базовые знания Python для анализа данных.
- Опыт работы с Git/Github.
Документ по завершении обучения:
Диплом об окончании курса.
Оцените подборку курсов
Вы оценили подборку курсов

- Изучение SQL и баз данных.
- Визуализация данных с использованием Metabase.
- Основы Python для анализа данных.
- Работа с системами контроля версий Git/Github.
- Уверенное владение SQL и базами данных.
- Навыки визуализации данных в Metabase.
- Базовые знания Python для анализа данных.
- Опыт работы с Git/Github.
Документ по завершении обучения:
Диплом об окончании курса.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в трудоустройстве.

- Построение хранилищ данных с использованием dbt (Data Build Tool).
- DataOps-практики и автоматизация процессов обработки данных.
- Интеграция dbt с инструментами оркестрации, такими как Dagster и Airflow.
- Практическая реализация ETL-процессов и аналитических задач.
- Владение инструментом dbt для трансформации данных.
- Опыт построения и оптимизации хранилищ данных.
- Навыки автоматизации ETL-процессов.
- Знание SQL и Jinja для обработки данных.
Документ по завершении обучения:
Сертификат.

- Изучение SQL и баз данных.
- Визуализация данных с использованием Metabase.
- Основы Python для анализа данных.
- Работа с системами контроля версий Git/Github.
- Уверенное владение SQL и базами данных.
- Навыки визуализации данных в Metabase.
- Базовые знания Python для анализа данных.
- Опыт работы с Git/Github.
Документ по завершении обучения:
Диплом об окончании курса.

- Проектирование и построение хранилищ данных.
- Разработка ETL-процессов.
- Обработка данных с использованием Python и SQL.
- Использование инструментов: Airflow, Docker, Spark.
- Проектирование и реализация хранилищ данных.
- Разработка и оптимизация ETL-пайплайнов.
- Продвинутое владение Python и SQL для обработки данных.
- Опыт работы с Airflow, Docker и Spark.
Документ по завершении обучения:
Диплом о профессиональной переподготовке.