Dataingeniør - kursus 89.000 rub. fra Otus, træning 4 måneder, dato 30. november 2023.

Miscellanea / by admin / December 03, 2023

click fraud protection

Hvad vil dette kursus give dig?

Forstå de vigtigste måder at integrere, behandle og lagre big data på
Evne til at arbejde med Hadoop økosystemkomponenter, distribueret storage og cloud-løsninger
Praktiske færdigheder i at udvikle datatjenester, butiksfacader og applikationer
Kendskab til principperne for organisering af overvågning, orkestrering, test

Kurset behandles udviklere, DBMS-administratorer og alle, der søger at forbedre deres faglige niveau, mestre nye værktøjer og engagere sig i interessante opgaver inden for at arbejde med data.

Efter at have studeret Data Engineering bliver du en efterspurgt specialist, der:

implementerer, justerer og optimerer databehandlingsværktøjer
tilpasser datasæt til videre arbejde og analyser
skaber tjenester, der bruger resultaterne af behandling af store mængder data
ansvarlig for dataarkitekturen i virksomheden

Real Case Studies: eksempler på implementeringer, brug af værktøj, ydeevneoptimering, problemer, fejl og anvendte resultater
Meget praktisk orientering:

instagram viewer

I løbet af kurset vil vi trinvist skabe et fungerende produkt, der løser anvendte problemer
Et helhedsbillede af moderne virksomheds udfordringer og opgaver, og dataingeniørens rolle i løsningen af dem
Efterspørgsel blandt arbejdsgivere

40 arbejdsgivere er allerede klar til at indkalde kandidater til en samtale

Alexey Zheleznoy

kurser

Dataingeniør hos Wildberries, DE Junior kursusholder. Mere end 7 år indenfor IT

Uddannet fra Voronezh State University med udmærkelse. I øjeblikket studerende på HSE kandidatuddannelsen "System and Software Engineering". Erhvervserfaring - 2 års arbejde som dataanalytiker og dataingeniør. Nu arbejder han med 5 populære databaser, udvikler i Python og udvikler hurtigt sine færdigheder. Klar til at dele min oplevelse.

Roman Bogatov

godt

Han har udviklet analyser i virksomheden i mere end 10 år. Blandt resultaterne: - Opbygning af vores eget end-to-end webanalysesystem; - Opbygning af et analytisk lager baseret på MPP Vertica; - Organisering af databehandling baseret på Spark, Kafka, HDFS;- Opbygning af processer til at arbejde med data, herunder datakvalitet;- Oprettelse af flere interne værktøjer til at arbejde og strukturere metadata (Data Catalog);- Opbygning af et virksomhedsrapporteringssystem, inklusive realtid; - I mere end 5 år har han øget datakompetencen i virksomheden, gennemført forskellige træninger i at arbejde med data, værktøjer, SQL; Han udviklede også flere analyseledere, som nu arbejder i store virksomheder. Hovedfokus er på at forstå forretningsproblemer, når man arbejder med data og løser dem.

Vasily Sushko

godt

Afdelingsleder, Sberbank 8 års erfaring med industriel udvikling, herunder oprettelse og vedligeholdelse af webapplikationer både i store virksomheder og i startups. 3 års udvikling af distribuerede systemer til store offentlige kunder. Gennemført tre projekter fra bunden, fra prototype til klar til industriel brug. I øjeblikket beskæftiget med fuld stack udvikling for interne kunder i banken, løsning af problemer relateret til dataanalyse og engineering. Erfaring med programmering i Java, Scala, Python, Javascript. En bred vifte af faglige interesser, lige fra at bygge distribuerede systemer til prædiktiv analyse og hensigtsanalyse. Uddannelse: Bachelor fra UrFU opkaldt efter. B.N. Jeltsin "Informationsteknologier".

Dataarkitektur
-Emne 1.Dataingeniør. Opgaver, færdigheder, værktøjer, markedsbehov
-Emne 2.Arkitektur af analytiske applikationer: grundlæggende komponenter og principper
-Emne 3.On premises / Cloud-løsninger
-Emne 4. Pipeline automation og orkestrering – 1
-Emne 5. Pipeline automation og orkestrering – 2

Data Lake
-Emne 6. Distribuerede filsystemer. HDFS/S3
-Emne 7.SQL-adgang til Hadoop. Apache Hive/Presto
-Emne 8. Datalagringsformater og deres funktioner
-Emne 9. Analyse af fjernbetjening til 1 sag
-Emne 10.Beskedkøer. Kafka oversigt.
-Emne 11.Download af data fra eksterne systemer
-Emne 12. Apache Spark – 1
-Emne 13. Apache Spark – 2

DWH
-Emne 14.Analytisk DBMS. MPP databaser
-Emne 15.DWH-modellering – 1. dbt grundlæggende
-Emne 16.DWH-modellering – 2. Data Vault 2.0
-Emne 17.DevOps-praksis i analytiske applikationer. CI+CD
-Emne 18. Analyse af fjernbetjening til sag 2
-Emne 19.Datakvalitet. Datakvalitetsstyring
-Emne 20. Implementering af en BI-løsning
-Emne 21.Overvågning / Metadata

NoSQL/NewSQL
-Emne 22.NoSQL Storage. Bred kolonne og nøgleværdi
-Emne 23.NoSQL Storage. Dokumentorienteret
-Tema 24.ELK
-Tema 25.ClickHouse
-Emne 26. Analyse af fjernbetjening til case 3

MLOps
-Emne 27.Organisation og pakning af kode
-Emne 28.Docker og REST arkitektur
-Tema 29.MLFlow + DVC
-Emne 30. Udrulning af modeller
-Emne 31. Analyse af fjernbetjening til case 4
-Emne 32. Analyse af fjernbetjening til sag 5

Afgangsprojekt
-Emne 33. Valg af emne og tilrettelæggelse af projektarbejdet
-Emne 34.Konsultation
-Emne 35.Beskyttelse

Tags sky

Miscellanea

bedømmelse

visninger

Kommentarer