Стань востребованным Data-инженером c нуля через 6,5 месяцев.

Курс инженер
данных

ДИСТАНЦИОННЫЙ КУРС — 6,5 месяцев

Старт групп

DE01-onl — Июль 2024

Дни занятий

Вт, Чт, 19:00 — 22:00

Записаться на курс

Учиться
просто

Мы не продаем курсы в записи, только live-общение и практика с ментором

От 2 до 6
проектов

В портфолио по окончании курса + диплом на английском языке

Высокий
рейтинг

4,9 / 5 средний рейтинг от наших выпускников, довольных обучением

Поиск
работы

Активная помощь в поиске первой работы как в СНГ, так и в ЕС

Учиться просто

Мы не продаем курсы в записи, только live-общение и практика с ментором

От 2 до 6 проектов

В портфолио по окончании курса + диплом на английском языке

Высокий рейтинг

4,9 / 5 средний рейтинг от наших выпускников, довольных обучением

Поиск работы

Активная помощь в поиске первой работы как в СНГ, так и в ЕС

О профессии

Онлайн-образование в IT-школе TeachMeSkills предлагает курсы по профессии Data Engineer, которые станут отличным стартом для тех, кто хочет стать инженером данных. Инженер данных, играет ключевую роль в обработке и анализе больших объемов данных.

Обучение в этой области в Минске становится более доступным благодаря онлайн-формату обучения.

Узнать подробнее

На курсах инженера данных в TeachMeSkills вы изучите основы работы с данными, научитесь использовать специализированные инструменты и технологии, такие как Hadoop, Apache Spark, Python и многие другие. Преподаватели, имеющие многолетний опыт работы в сфере анализа данных, помогут вам развить необходимые навыки и компетенции.

Data инженер – это востребованная профессия в современном мире информационных технологий. Обучение на курсах в IT-школе TeachMeSkills откроет перед вами новые перспективы в карьерном росте и поможет стать востребованным специалистом на рынке труда. Не упустите свой шанс обучиться данной профессии – присоединяйтесь к TeachMeSkills и начните свой путь к успешной карьере уже сегодня!

Карьерный трек

Согласно данным dev.by

После обучения

от

1200$

Через 3-5 лет

от

4000$

Через 1-3 года

от

2500$

Твой результат в
конце курса Data Engineer

Будете обладать основными навыками программирования на Python и работы с данными, включая загрузку, обработку и визуализацию данных с помощью библиотеки Pandas и Matplotlib.

Сможете эффективно работать с базами данных, включая создание таблиц, выполнение запросов SQL, управление данными и оптимизацию структур баз данных.

Приобретете знания по моделированию данных, включая понимание основных концепций, типов моделей данных и их применение в реальных проектах.

Научитесь управлять рабочими процессами с помощью Apache Airflow, включая создание и конфигурирование DAG, планирование и мониторинг задач, а также использование расширенных возможностей этого инструмента.

Завершите курс, разработав и реализовав полноценный проект Data Engineering, который включает в себя проектирование ETL процессов, анализ и визуализацию данных, оптимизацию баз данных и представление результатов проекта.

Станешь востребованным Инженером данных в IT

Поможем получить
первую работу в IT

Профиль в LinkedIn

Расскажем, как заполнить профессиональный профиль в LinkedIn, чтобы его начали замечать рекрутеры

Идеальное резюме

Мы подскажем, как создать конкурентоспособное резюме и релевантное сопроводительное письмо, чтобы выделиться среди других кандидатов

Твоя работа в IT

Отправим подготовленное резюме нашим партнёрам международным IT-компаниям и дождемся вместе с тобой твой первый оффер на работу мечты

Подготовка к собеседованию

Расскажем, из каких этапов состоит собеседование, а также научим презентовать себя и свои сильные стороны для его успешного прохождения

93%

Трудоустроенных выпускников после консультации в карьерном центре.

170+

Компаний партнеров

14000+

Компаний ищут специалистов в ИТ сфере на рынке СНГ

Компании партнеры

Стань востребованным Инженером данных

Оставь заявку в форме ниже и мы проконсультируем тебя в ближайшее время.

Смотри интервью с инженерами данных на нашем YouTube канале

Программа курса

200 академических часов

Программа курса Data Engineering разработана для охвата всего материала, необходимого для становления профессиональным специалистом в данной области.

1. Роль Data Engineer в современной индустрии

Обзор роли Data Engineer в процессе анализа и обработки данных.
Рассмотрение ключевых обязанностей Data Engineer в различных компаниях и проектах

2. Задачи и обязанности Data Engineer

Анализ конкретных задач, которые решает Data Engineer.
Изучение процесса сбора, обработки, хранения и анализа данных

3. Инструменты и технологии, используемые Data Engineer

Обзор основных инструментов и технологий, применяемых Data Engineer.
Сравнение различных технологических стеков и их применение в различных сценариях.

4. Основные концепции моделирования данных и его значение для проектов обработки данных

Введение в основные концепции моделирования данных.
Обсуждение значения моделирования данных для успешного выполнения проектов обработки данных.

5. Введение в Python: Основы синтаксиса

Основные правила и конструкции языка Python.
Знакомство с синтаксисом: инструкции, отступы, комментарии и строковые литералы.

6. Введение в Python: Переменные, типы данных и операторы

Работа с переменными и их типами в Python.
Операторы и их применение для выполнения операций с данными.

7. Введение в Python: Управляющие структуры

Условные операторы (if-else) и циклы (for, while).
Применение управляющих структур для решения различных задач.

8. Введение в Python: Структуры данных

Списки, кортежи, словари и множества в Python.
Операции и методы для работы с различными структурами данных.

9. Введение в Python: Работа с файлами

Открытие, чтение и запись файлов в Python.
Обработка файловых объектов с помощью стандартных методов и операций.

10. Введение в Python: Функции и модули

Создание и использование функций в Python.
Модули и их роль в организации кода.

11. Введение в Python: Обработка исключений

Понятие исключений в Python.
Обработка исключений с помощью конструкции try-except.

12. Введение в работу с данными: Работа с библиотекой Pandas

Обзор функциональности библиотеки Pandas для работы с данными.
Загрузка и первичная обработка данных с помощью Pandas.

13. Введение в работу с данными: Загрузка и обработка данных

Загрузка данных из различных источников: файлы, базы данных и API.
Предварительная обработка данных для анализа и визуализации

14. Введение в систему контроля версий Git

Основные понятия системы контроля версий (VCS) и Git.
Установка Git и настройка окружения.
Создание репозитория: локального и удаленного.
Основные команды Git: init, add, commit, push, pull, clone.
Работа с ветками: создание, переключение, слияние, удаление.
Разрешение конфликтов при слиянии веток.
Использование .gitignore для исключения файлов из отслеживания.
Работа с удаленными репозиториями: добавление удаленных ссылок, работа с ветками на удаленном репозитории.
Практические примеры использования Git для управления проектами.

15. Введение в SQL: Введение в базы данных

Обзор различных типов баз данных и их особенностей.
Структура реляционных баз данных и их компоненты

16. Введение в SQL: Основы SQL

Создание таблиц и вставка данных.
Запросы SELECT для выборки данных из базы данных

17. Введение в SQL: Условия, сортировка и ограничения

Использование условий и операторов сравнения в SQL.
Сортировка данных и применение ограничений к выборке.

18. Введение в SQL: Объединения таблиц

Применение операторов JOIN для объединения данных из различных таблиц.
Работа с несколькими таблицами для выполнения сложных запросов.

19. Работа с данными в SQL: Группировка данных и агрегатные функции

Группировка данных по определенным критериям.
Применение агрегатных функций для вычисления статистических показателей.

20. Работа с данными в SQL: Подзапросы

Создание подзапросов для выполнения вложенных запросов.
Применение подзапросов для фильтрации и агрегации данных.

21. Работа с данными в SQL: Изменение и удаление данных

Выполнение операций добавления, обновления и удаления данных в базе данных.
Применение транзакций для обеспечения целостности данных.

22. Управление базами данных: Создание и удаление баз данных

Создание новых баз данных с помощью SQL команд.
Удаление баз данных и их компонентов.

23. Управление базами данных: Работа с индексами и ключами

Создание индексов для ускорения выполнения запросов.
Управление первичными и внешними ключами для обеспечения целостности данных.

24. Управление базами данных: Транзакции и управление данными

Понятие транзакции в базах данных и их роль в обеспечении целостности данных.
Управление данными с использованием транзакций и команд DML

25. Основы моделирования данных: Понятие моделирования данных

Обзор основных понятий моделирования данных.
Различные подходы к моделированию данных в Data Engineering.

26. Основы моделирования данных: Типы моделей данных

Рассмотрение различных типов моделей данных: реляционные, графовые, документоориентированные и др.
Выбор подходящей модели данных для конкретного проекта.

27. Основы моделирования данных: Принципы нормализации и денормализации данных

Основные принципы нормализации данных и их значение.
Применение денормализации для оптимизации производительности запросов.

28. Современные подходы к моделированию данных: Использование NoSQL баз данных

Обзор NoSQL баз данных и их особенностей.
Применение NoSQL баз данных для хранения и обработки разнотипных данных

29. Современные подходы к моделированию данных: Графовые базы данных

Роль графовых баз данных в анализе связей и сетей.
Примеры использования графовых баз данных в реальных проектах.

30. Современные подходы к моделированию данных: Обзор технологий для моделирования данных в реальном времени

Изучение технологий, позволяющих работать с данными в реальном времени.
Применение стриминговых архитектур для обработки данных в режиме реального времени.

31. Проектирование и оптимизация структур данных: Проектирование схем баз данных

Понятие проектирования схем баз данных и его значение для успешной работы с данными.
Применение методов нормализации и денормализации для проектирования эффективных схем.

32. Проектирование и оптимизация структур данных: Оптимизация структур данных

Изучение методов оптимизации структур данных для повышения производительности запросов.
Применение индексов, кластеризации и разделения данных для оптимизации доступа к данным

33. Интеграция данных и ETL процессы: Проектирование ETL процессов

Анализ потребностей в данных и проектирование процессов их извлечения, преобразования и загрузки.
Выбор подходящих инструментов и технологий для реализации ETL процессов.

34. Интеграция данных и ETL процессы: Интеграция данных из различных источников

Работа с различными источниками данных: файлы, базы данных, API и другие.
Проектирование и реализация механизмов интеграции данных для обеспечения единой точки доступа.

35. Интеграция данных и ETL процессы: Автоматизация ETL процессов

Разработка автоматизированных ETL процессов с использованием современных инструментов и платформ.
Использование расписаний и мониторинга для обеспечения надежности и производительности процессов ETL.

36. Введение в Apache Airflow: Основные концепции и возможности

Обзор Apache Airflow и его роли в управлении рабочими процессами.
Изучение ключевых концепций: DAG, задачи и операторы, cron выражения.

37. Введение в Apache Airflow: Установка и настройка

Подготовка среды для установки Apache Airflow.
Установка и базовая настройка Apache Airflow для начала работы.

38. Введение в Apache Airflow: Разработка и запуск простых DAG

Создание простых DAG для выполнения базовых задач.
Запуск и мониторинг выполнения DAG в Apache Airflow.

39. Введение в Apache Airflow: Создание и конфигурация DAG

Подробное рассмотрение процесса создания и настройки DAG в Apache Airflow.
Определение зависимостей между задачами и конфигурация параметров выполнения.

40. Введение в Apache Airflow: Задачи и операторы

Обзор различных типов задач и операторов, доступных в Apache Airflow.
Применение задач и операторов для реализации различных рабочих процессов.

41. Введение в Apache Airflow: Планирование и мониторинг задач

Организация планирования выполнения задач в Apache Airflow.
Мониторинг выполнения задач и состояния DAG с помощью интерфейса пользователя и логов

42. Введение в Apache Airflow: Логирование и отладка DAG

Применение логирования для отслеживания выполнения задач и выявления ошибок.
Отладка DAG с использованием инструментов и методов, предоставляемых Apache Airflow

43. Введение в Apache Airflow: Параметризация и динамическое определение DAG

Использование параметров для создания динамических DAG в Apache Airflow.

44. Введение в Apache Airflow: Использование переменных и шаблонов

Введение в переменные в Apache Airflow.
Создание и управление переменными через интерфейс пользовательского веб-интерфейса (UI).
Применение переменных в настройках DAG и задач.
Использование шаблонов для динамической настройки DAG и параметров задач.

45. Введение в Apache Airflow: Внедрение пользовательских операторов и хуков

Создание пользовательских операторов для выполнения специфических задач.
Разработка пользовательских хуков для взаимодействия с внешними системами.
Внедрение пользовательских операторов и хуков в DAG.
Тестирование пользовательских операторов и хуков.

46. Практические проекты и развитие навыков: Проектирование и разработка ETL процессов

Анализ требований к данным и определение целей проекта.
Проектирование структуры ETL процессов.
Реализация ETL процессов с использованием инструментов Data Engineering.
Тестирование и оптимизация разработанных ETL процессов.

47. Практические проекты и развитие навыков: Анализ и визуализация данных

Построение отчетов и дашбордов на основе данных проекта.
Использование инструментов визуализации данных для создания графиков и диаграмм.
Интерактивная визуализация данных для исследования и анализа.
Практические упражнения по анализу и визуализации данных.

48. Практические проекты и развитие навыков: Разработка и оптимизация баз данных

Оптимизация запросов SQL для улучшения производительности.
Нормализация баз данных для улучшения структуры и управления данными.
Разработка индексов для оптимизации доступа к данным и выполнения запросов.
Тестирование и оптимизация

49. Введение в инструмент визуализации данных Tableau Public

Создание дашбордов и визуализаций на основе анализа данных с использованием Tableau Public.
Презентация результатов анализа данных с использованием различных типов графиков, диаграмм и карт.

50. Подготовка к дипломному проекту: Документация и презентация проекта

Написание документации, описывающей процесс разработки системы анализа и визуализации данных.
Подготовка презентации, демонстрирующей результаты работы, включая основные этапы проекта, использованные инструменты и полученные выводы.

51. Пробное техническое собеседование

Проведение пробного технического собеседования
Ответы на вопросы студентов
Ретроспектива

52. Поиск работы в IT

Составление резюме и сервисы для создания резюме
Создание и правильное оформление профиля в LinkedIn
Составление мотивационного письма
Работа с поиском вакансий на различных джоб-бордах
Личные рекомендации карьерного центра по поиску первой работы в IT

53. Защита дипломного проекта

от 184 BYN в месяц

Стоимость курса

Или сразу, но дешевле - 2 970 BYN / 1 060$ за весь курс.

Приведи друга – учитесь со скидкой 100 BYN каждый.

Стоимость в месяц указана при рассрочке на 18 месяцев. Подробную информацию по программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.

Смотри интервью с
наставниками на нашем канале

Последнее из блога

Читать весь блог

Что такое PHP?

13 ноября 2023

История успеха Буйнич Дарьи, выпускницы TMS

1 ноября 2023 • 5 минут

Тренды в It 2024 - догадки и фантазии

23 октября 2023

Какие бывают дизайнеры?

23 октября 2023

Ответы на важные вопросы

Да, курсы предназначены как для начинающих, так и для тех, кто уже имеет некоторый опыт в области IT. Преподаватели начнут с основ, чтобы обеспечить понимание материала всем студентам.

Отзывы выпускников

Курс инженерданных

Курс инженер
данных