от 19 990
₽/мес
от 79 990 ₽/курс
Доступна рассрочка
Все курсы
Курсы
Инженер по работе с данными (Data Engineer)
Data Engineer — это специалист, который проектирует и строит системы для хранения, обработки и передачи данных, обеспечивая их доступность для аналитики и бизнеса.
С нуля до junior
Подходит для начинающих. По окончанию можете устроиться на позицию junior
Диплом
По окончанию курса получите диплом государственного образца
Начать учиться
2 тарифа на выбор
Чем занимается
Кто такой Data Engineer
Data Engineer — это специалист, который проектирует и строит системы для хранения, обработки и передачи данных, обеспечивая их доступность для аналитики и бизнеса.
Чем занимается
Он собирает данные из различных источников, разрабатывает ETL/ELT процессы, строит хранилища данных, оптимизирует запросы и настраивает пайплайны обработки данных.
Как помогает бизнесу
Data Engineer обеспечивает стабильную работу с данными, помогает компаниям быстрее принимать решения, строить аналитику, внедрять ML-модели и масштабировать бизнес за счет данных.
Кому подойдет программа
Начинающим разработчикам
Которые хотят освоить востребованную профессию Data Engineer и работать с большими данными
Аналитикам и BI-специалистам
Чтобы углубиться в работу с данными и научиться строить полноценные пайплайны
BigData специалистам
Чтобы перейти в Data Engineering и работать с высоконагруженными системами
Новичкам в IT
Чтобы войти в сферу больших данных через практику и реальные задачи
Специалистам из смежных сфер
Чтобы научиться работать с базами данных, ETL и инфраструктурой данных
Чему вы научитесь
Инструменты
Python
SQL
PostgreSQL
ClickHouse
Docker
Git / GitHub
Linux / Bash
HDFS
PySpark
Kafka
Airflow
Scala (базово)
Grafana / Prometheus
Навыки
Понимание принципов работы данных, Big Data и ETL/ELT процессов
Навык проектирования и работы с базами данных (OLTP и OLAP)
Умение писать сложные SQL-запросы и оптимизировать их
Опыт работы с ClickHouse и аналитическими СУБД
Понимание архитектуры DWH (Data Warehouse)
Работа с распределенными системами (HDFS, Hadoop)
Обработка больших данных с помощью PySpark
Навык построения пайплайнов данных и автоматизации процессов
Работа с очередями сообщений и потоковой обработкой (Kafka)
Настройка оркестрации процессов через Airflow (DAG, scheduling)
Работа в Linux и автоматизация через Bash
Контейнеризация приложений с Docker
Настройка мониторинга и алертинга (Grafana, Prometheus)
Работа с API и обработка данных через Pandas
Подготовка к собеседованиям и выполнению тестовых заданий
Программа курса
Вас ждёт глубокое погружение в Data Engineering с практикой на реальных задачах и построением полноценной инфраструктуры данных
Базовая подготовка
1 месяц
Введение в данные и Big Data
Разберём, как устроены современные системы хранения и обработки больших данных.
Понимание роли Data Engineer
Изучим задачи Data Engineer и его место в data-команде и бизнесе.
Основы баз данных и архитектуры хранения
Познакомимся с реляционными базами данных, DWH и принципами хранения данных.
Настройка рабочего окружения (Docker, VM)
Подготовим полноценную среду разработки для работы с инфраструктурой данных.
Основные инструменты
1 месяц
SQL и работа с PostgreSQL
Освоим SQL-запросы, проектирование таблиц и работу с PostgreSQL.
Система контроля версий Git
Научимся работать с Git и вести командную разработку.
ClickHouse и колоночные базы данных
Разберём аналитические базы данных и работу с высоконагруженными системами.
DWH и моделирование данных
Научимся строить хранилища данных и проектировать модели для аналитики.
NoSQL и озёра данных
Изучим нереляционные базы данных и подходы к хранению больших объёмов информации.
Продвинутый уровень
1 месяц
Linux, Bash и работа с инфраструктурой
Научимся работать с Linux-серверами и автоматизировать задачи через Bash.
HDFS и Hadoop-экосистема
Разберём распределённое хранение и обработку больших данных.
Python для обработки данных
Освоим Python для ETL, автоматизации и обработки данных.
Алгоритмы и структуры данных
Изучим основы алгоритмов для эффективной обработки информации.
PySpark и распределённые вычисления
Научимся обрабатывать большие данные с использованием Spark.
Kafka и потоковая обработка
Разберём потоковые данные и построение real-time пайплайнов.
Профессиональный уровень
1 месяц
Airflow и оркестрация процессов
Научимся автоматизировать ETL-процессы и управлять DAG.
Мониторинг и алертинг (Grafana)
Освоим мониторинг инфраструктуры и настройку уведомлений.
Работа в команде (Jira, Confluence)
Познакомимся с процессами командной разработки и управления задачами.
Подготовка к собеседованиям
Разберём типовые вопросы, SQL-задачи и реальные интервью.
Разбор реальных кейсов
Изучим production-задачи и архитектуру реальных data-проектов.
Итоговые проекты
Построение полноценного Data Pipeline
Построение полноценного Data Pipeline
Работа с большими данными
Работа с большими данными
Загрузка, обработка и хранение данных
Загрузка, обработка и хранение данных
Проект, который можно добавить в портфолио
Проект, который можно добавить в портфолио
3–6 месяцев обучения
150+ уроков
3 проекта для портфолио
Тарифы
Standart
Доступ к материалам бессрочно
Поддержка оператора в организационных вопросах
Чат со студентами
Обновления продукта включены в стоимость
Диплом об окончании курса
Тестовое техническое собеседование
3 персональных встречи с ментором на которых можно разобрать свои ошибки и получить рекомендации
Помощь в составлении резюме и выборе карьерного направления
79 990
₽
Хит
Premium
Доступ к материалам бессрочно
Поддержка оператора в организационных вопросах
Чат со студентами
Обновления продукта включены в стоимость
Диплом об окончании курса
Тестовое техническое собеседование
3 персональных встреч с ментором на которых можно разобрать свои ошибки и получить рекомендации
Помощь в составлении резюме и выборе карьерного направления
119 990
₽
Реальные истории наших выпускников
Мария Кузнецова
Преподаватель
Data Engineer
До обучения
Работала в образовании и только начинала интересоваться данными. Было сложно понять, какие знания нужны для входа в профессию.
После
Получила понятную базу по работе с данными и закрепила её на практике. Стало ясно, куда двигаться дальше в Data Engineering.
Дмитрий Орлов
Менеджер по продажам
Data Engineer
До обучения
Работал в продажах и хотел перейти в IT, но не понимал, с чего начать. Опыта в работе с данными почти не было.
После
Разобрался с базовыми инструментами Data Engineering и начал собирать первые проекты. Появилось понимание профессии и дальнейшего пути развития.
Ирина Новикова
Администратор
Junior SQL Engineer
До обучения
Работала администратором и часто имела дело с таблицами и отчётами. Хотела понять, как работать с данными быстрее и точнее.
После
Освоила основы SQL и научилась применять запросы на практике. Теперь увереннее работает с данными и понимает, как развиваться дальше.
Сергей Павлов
Бариста
Junior Python Engineer
До обучения
Работал в общепите и начинал изучать программирование с нуля. Python казался сложным, потому что не было понятной структуры.
После
Разобрался с основами языка и начал писать простые программы. Курс помог сделать первый уверенный шаг к профессии Python-разработчика.
Анна Беляева
HR-специалист
Data Engineer
До обучения
Работала в HR и часто анализировала данные вручную. Хотела научиться работать с ними на более профессиональном уровне.
После
Систематизировала знания и увидела, как современные инструменты применяются в проектах. Полученный опыт помог увереннее двигаться в сторону Data Engineering.
Никита Федоров
Менеджер клиентского сервиса
Data Engineer
До обучения
Работал с клиентами и давно хотел сменить сферу. Не хватало практики и понимания, как выглядят задачи дата-инженера в работе.
После
Попробовал командный формат, проекты и проверку решений. Стало понятно, как применять инструменты в реальных сценариях.
Ольга Морозова
Бухгалтер
Junior Data Engineer
До обучения
Работала с таблицами и отчётами, но не имела опыта в инженерии данных. Хотела перейти от ручной работы к более техническим задачам.
После
Закрепила знания на финальном проекте и лучше поняла реальные процессы в Data Engineering. Появилась уверенность для движения к junior-позиции.
Артём Соколов
Оператор склада
Data Engineer
До обучения
Работал на складе и хотел перейти в более техническую сферу. Теории было недостаточно, хотелось попробовать реальные задачи.
После
Поработал с проектами, похожими на рабочие. Получил практический опыт и материалы для портфолио.
Екатерина Волкова
Маркетолог
DataOps Engineer
До обучения
Работала в маркетинге и пользовалась отчётами, но не понимала, как данные проходят путь от источника до результата. Хотелось глубже разобраться в инструментах.
После
Освоила базовые подходы DataOps и стала лучше понимать инфраструктуру данных. Практические задания помогли связать теорию с рабочими задачами.
Алексей Смирнов
Логист
DataOps Engineer
До обучения
Работал в логистике и часто сталкивался с данными, но не понимал техническую сторону процессов. Хотел разобраться, как всё устроено внутри.
После
Систематизировал знания и понял подходы DataOps. Теперь лучше видит, как автоматизировать и выстраивать процессы с данными.
Гарантии, условия и оплата
Более 6500 обученных студентов на платформе Stepik
Доступ к материалам после завершения обучения
Собственная ЭОС система для комфортного обучения
Можно вернуть 13% от стоимости программы
Формы оплаты на выбор: единоразовая оплата, рассрочка или корпоративное обучение
Отвечаем на вопросы
Каким требованиям нужно соответствовать?
Специальных требований нет — главное иметь желание учиться. На протяжении всего курса с вами на связи преподаватели, которым можно задать вопросы в чате. В премиум-тарифах дополнительно предусмотрены видеовстречи с техническим разбором.
Кто будет меня учить?
Обучение проводят преподаватели с многолетним опытом работы в IT. Среди них — кандидаты технических наук, аспиранты и senior data-инженеры с профильным образованием и практическим опытом.
Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?
Если почувствуете усталость или поймёте, что темп слишком высокий — вы всегда можете сделать паузу. Доступ к курсу остаётся у вас навсегда, и вы сможете продолжить обучение с того же места в любое удобное время.
Как можно оплатить?
Оплатить программу можно прямо на сайте, нажав кнопку «Начать учиться», либо через оператора в чате — вам помогут оформить оплату.
Если не понравится, я смогу вернуть деньги?
Да, вы можете оформить возврат в течение 14 дней с момента покупки, если на момент обращения не пройдена большая часть программы.
Могу ли я оплатить курс за счёт работодателя?
Да, такая возможность есть. Для этого напишите оператору в чате или отправьте на почту info@novadata.ru
реквизиты компании и ваше ФИО — мы подготовим необходимые документы.
реквизиты компании и ваше ФИО — мы подготовим необходимые документы.
Что такое налоговый вычет на обучение и как его получить?
Налоговый вычет — это возврат до 13% от стоимости обучения для налогоплательщиков РФ. Чтобы получить документы для оформления, просто обратитесь в чат на сайте — мы всё подготовим.
Нужна помощь с выбором или остались вопросы?
Поможем подобрать программу с учетом вашего уровня и задач. Или пишите по любым вопросам