Познакомитесь с фундаментальными принципами работы с данными и разберётесь, как устроена современная индустрия Big Data. Узнаете, какие задачи решают инженеры данных и почему данные стали одним из ключевых ресурсов цифровой экономики.

— Разберётесь, что такое данные и информация, изучите основные виды данных и принципы их обработки в современных информационных системах.

— Познакомитесь с популярными форматами хранения информации и поймёте различия между структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными.

— Изучите историю появления Big Data и причины стремительного роста объёмов данных в цифровой индустрии.

— Разберётесь в ключевых характеристиках больших данных: объёме, скорости обработки, разнообразии и достоверности информации.

— Поймёте роль Data Engineer в современной инфраструктуре данных и познакомитесь с основными направлениями работы инженеров данных.

Разберётесь в профессии Data Engineer и поймёте, как инженеры данных строят инфраструктуру для хранения, обработки и передачи информации в современных аналитических и Big Data-системах.

— Изучите основные задачи Data Engineer и его роль в аналитике, машинном обучении и Big Data-проектах.

— Разберётесь в различиях между Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist и backend-разработчиком.

— Познакомитесь с ETL/ELT-процессами, batch- и streaming-обработкой данных.

— Изучите современный стек технологий Data Engineering: базы данных, хранилища, пайплайны, оркестраторы и инструменты обработки данных.

— Разберёте реальные сценарии применения Data Engineering в бизнесе, аналитике и цифровых продуктах.

Освоите фундаментальные принципы хранения данных и познакомитесь с архитектурой современных баз данных, используемых в backend-разработке, аналитике и Big Data-системах.

— Познакомитесь с историей появления баз данных и эволюцией систем хранения информации.

— Изучите основные виды баз данных и поймёте, где используются реляционные, аналитические и NoSQL-системы.

— Разберётесь в различиях между OLTP и OLAP и научитесь выбирать подходящий тип системы под конкретную задачу.

— Освоите устройство таблиц, первичных и внешних ключей, а также связей между сущностями.

— Познакомитесь со свойствами ACID, транзакциями и принципами обеспечения целостности данных.

Подготовите полноценное окружение инженера данных и научитесь работать с виртуализацией, контейнеризацией и базовыми инфраструктурными инструментами для запуска data-сервисов.

— Научитесь организовывать рабочее пространство Data Engineer и познакомитесь с основными инструментами разработки.

— Освоите VirtualBox и научитесь работать с виртуальными машинами для изолированного запуска сервисов.

— Познакомитесь с Docker и принципами контейнеризации приложений.

— Научитесь запускать, настраивать и тестировать Docker-контейнеры в локальной среде.

— Подготовите базу для дальнейшего запуска баз данных, data-сервисов и локальных кластеров.

— Закрепите знания на итоговом практическом задании по настройке окружения инженера данных.

Освоите SQL — главный язык работы с данными — и научитесь писать запросы разной сложности для анализа, обработки и управления информацией в PostgreSQL.

— Изучите историю появления SQL и познакомитесь с основными диалектами языка запросов.

— Освоите работу с PostgreSQL и PGAdmin для создания, просмотра и администрирования баз данных.

— Научитесь извлекать данные с помощью SELECT, фильтровать записи и формировать выборки под конкретные задачи.

— Познакомитесь с агрегатными функциями и группировкой данных для расчёта аналитических показателей.

— Освоите ORDER BY, GROUP BY, подзапросы и построение многоэтапных SQL-запросов.

— Разберётесь в различиях между UNION и UNION ALL при объединении результатов запросов.

— Изучите разные типы JOIN и научитесь объединять данные из нескольких таблиц.

— Освоите оконные функции и продвинутые аналитические запросы для решения реальных бизнес-задач.

— Познакомитесь с транзакциями и управлением изменениями данных в базе.

— Закрепите знания на реальных SQL-задачах и итоговом практическом задании.

Познакомитесь с Git и научитесь управлять версиями проектов, работать с репозиториями, организовывать командную разработку и применять базовые DevOps-практики.

— Изучите основы Git и поймёте, зачем системы контроля версий нужны в разработке и Data Engineering.

— Освоите работу с GitHub и научитесь создавать локальные и удалённые репозитории.

— Научитесь связывать локальные проекты с удалёнными репозиториями и синхронизировать изменения.

— Разберётесь в коммитах, истории изменений и управлении версиями проекта.

— Познакомитесь с ветками, merge-процессом и основами командной разработки.

— Освоите создание и оформление README.md для документации проекта.

— Изучите основы CI/CD и автоматизации процессов разработки.

— Закрепите знания на итоговом практическом задании по Git и GitHub.

Познакомитесь с колоночными системами хранения данных и изучите архитектуру ClickHouse — одного из самых популярных OLAP-движков для аналитики больших данных. Разберётесь в особенностях хранения, обработки и анализа больших объёмов информации.

— Изучите основы OLAP и архитектуру ClickHouse, а также отличия аналитических СУБД от транзакционных систем.

— Научитесь устанавливать, настраивать и подключаться к ClickHouse.

— Освоите базовые команды, загрузку данных и выполнение аналитических запросов.

— Познакомитесь с движками хранения данных ClickHouse и научитесь выбирать их под различные сценарии использования.

— Разберётесь в преимуществах и ограничениях колоночных баз данных при работе с большими объёмами информации.

— Изучите интеграцию ClickHouse с Yandex Cloud и современными аналитическими платформами.

— Поймёте, почему ClickHouse используется в высоконагруженных аналитических системах и как он обеспечивает высокую скорость обработки данных.

Освоите основы построения хранилищ данных и научитесь понимать, как проектируются корпоративные аналитические платформы, витрины данных и DWH-архитектуры.

— Изучите концепцию Data Warehouse и поймёте роль DWH в аналитике, отчётности и управлении данными.

— Разберётесь в архитектуре современных хранилищ данных и принципах организации аналитических слоёв.

— Освоите концептуальное, логическое и физическое моделирование данных.

— Познакомитесь с моделями «звезда» и «снежинка» для построения аналитических витрин.

— Изучите подходы Data Vault и Anchor Modeling для проектирования масштабируемых корпоративных DWH.

— Научитесь выбирать подходящую модель хранения данных под задачи бизнеса, аналитики и развития платформы.

Познакомитесь с NoSQL-системами и концепцией Data Lake. Разберётесь, как современные компании хранят и обрабатывают неструктурированные данные, а также строят масштабируемые платформы для работы с большими объёмами информации.

— Изучите основные принципы NoSQL и поймёте, чем нереляционные системы отличаются от классических реляционных баз данных.

— Познакомитесь с популярными NoSQL-решениями и сценариями их применения в высоконагруженных системах.

— Разберётесь в концепции Data Lake и архитектуре озёр данных для хранения больших объёмов разнородной информации.

— Поймёте различия между Data Lake, Data Warehouse и традиционными базами данных.

— Познакомитесь с объектными S3-хранилищами и научитесь использовать Yandex Object Storage для хранения данных.

— Узнаете, как современные data-платформы объединяют базы данных, озёра данных и аналитические хранилища в единую инфраструктуру.

Освоите базовые инструменты Linux-инфраструктуры и научитесь уверенно работать с командной строкой, shell-скриптами и сетевыми запросами. Познакомитесь с инструментами, которые ежедневно используются инженерами данных, DevOps- и платформенными специалистами.

— Познакомитесь с Linux, популярными дистрибутивами и особенностями работы Unix-подобных операционных систем.

— Освоите интерфейс терминала и научитесь использовать основные команды для работы с файлами, процессами и системой.

— Изучите основы Bash и автоматизацию рутинных операций с помощью shell-скриптов.

— Познакомитесь с cURL и научитесь выполнять HTTP-запросы, взаимодействовать с API и анализировать ответы сервисов.

— Освоите базовые инструменты диагностики сети, управления доступом и мониторинга окружения.

— Научитесь работать с облачными виртуальными машинами и инфраструктурой Yandex Cloud.

— Получите практические навыки администрирования среды, необходимой для запуска и сопровождения data-проектов.

Познакомитесь с распределённой файловой системой HDFS и научитесь понимать, как организовано хранение больших данных в Hadoop-кластерах, включая отказоустойчивость, репликацию и работу с файлами в распределённой среде.

— Изучите основы Hadoop и познакомитесь с экосистемой технологий Big Data.

— Познакомитесь с Cloudera и ArenaData как промышленными платформами для построения Big Data-инфраструктуры.

— Научитесь разворачивать HDFS через виртуальные машины и Docker-контейнеры.

— Изучите архитектуру HDFS, принципы распределённого хранения данных и механизмы отказоустойчивости.

— Освоите основные команды HDFS и научитесь загружать, читать, перемещать и удалять файлы в кластере.

— Познакомитесь с форматами хранения данных, используемыми в Big Data-инфраструктуре.

Освоите Python как основной язык Data Engineering и научитесь использовать его для автоматизации обработки данных, построения ETL-процессов и взаимодействия с инфраструктурой данных.

— Изучите историю Python и поймёте, почему он стал одним из основных языков в сфере Data Engineering и Big Data.

— Освоите переменные, типы данных и базовые конструкции языка программирования.

— Познакомитесь со строками, условиями, циклами и основными структурами данных Python.

— Научитесь обрабатывать ошибки и работать с файлами различных форматов.

— Освоите функции, рекурсию и базовые паттерны программирования для создания поддерживаемого кода.

— Изучите популярные библиотеки Python для обработки данных и автоматизации задач.

— Познакомитесь с основами объектно-ориентированного программирования и работой с базами данных через Python.

— Закрепите знания на итоговом практическом задании, приближенном к реальным задачам Data Engineer.

Познакомитесь с фундаментальными алгоритмическими подходами и научитесь оценивать производительность программ, чтобы выбирать эффективные структуры и алгоритмы для обработки больших объёмов данных.

— Изучите основные виды алгоритмов и поймёте, где они применяются в разработке, аналитике и Data Engineering.

— Освоите оценку сложности алгоритмов через Big O и научитесь понимать, как растёт время выполнения программы при увеличении объёма данных.

— Познакомитесь с популярными алгоритмами сортировки и разберётесь в их преимуществах и ограничениях.

— Научитесь реализовывать базовые алгоритмы на Python и анализировать их эффективность.

— Разберётесь, как готовиться к алгоритмическим секциям технических собеседований.

Освоите Apache Spark и научитесь обрабатывать большие объёмы данных в распределённой среде с помощью PySpark, SparkSQL и современных форматов хранения данных.

— Изучите историю Spark и архитектуру PySpark для распределённой обработки данных.

— Научитесь устанавливать, настраивать и запускать PySpark в рабочем окружении.

— Освоите SparkSession и SparkContext как основные точки входа в Spark-приложения.

— Разберётесь в принципах выполнения distributed-задач и распределении вычислений между узлами.

— Изучите различия между RDD, Dataset и DataFrame и поймёте, когда использовать каждый подход.

— Освоите transformations и actions как базовые операции обработки данных в Spark.

— Познакомитесь с форматами Avro, ORC и Parquet для эффективного хранения аналитических данных.

— Научитесь читать и записывать данные в Spark из файлов, хранилищ и внешних источников.

— Освоите SparkSQL и подключение Spark к внешним базам данных.

— Закрепите знания на самостоятельной работе и итоговом проекте по обработке больших данных.

Познакомитесь с Apache Kafka и научитесь понимать принципы потоковой передачи данных в распределённых системах и современных data-платформах.

— Изучите устройство Kafka и основные компоненты платформы: broker, topic, partition, producer и consumer.

— Разберётесь, где Kafka применяется в современных data-платформах, ETL-процессах и системах потоковой аналитики.

— Поймёте принципы передачи сообщений, хранения событий и обработки данных в реальном времени.

— Выполните практические задания по потоковой обработке данных и работе с Kafka.

Познакомитесь с инструментами оркестрации и научитесь автоматизировать сложные data-процессы с помощью Apache Airflow, DAG-графов, операторов и расписаний.

— Изучите графы задач и зависимости между этапами обработки данных.

— Разберётесь в принципах orchestration и поймёте, зачем оркестраторы нужны в Data Engineering.

— Сравните Oozie и Airflow и поймёте, почему Airflow стал одним из популярных инструментов для управления пайплайнами.

— Освоите установку и настройку Apache Airflow в рабочем окружении.

— Изучите DAG, Scheduler и Airflow UI для создания, запуска и мониторинга пайплайнов.

— Познакомитесь с XCom, переменными и подключениями для передачи данных и настройки взаимодействия между задачами.

— Освоите операторы и sensor-задачи для автоматизации различных сценариев обработки данных.

— Научитесь строить полноценные ETL-пайплайны и управлять их регулярным выполнением.

Освоите основы мониторинга data-приложений и аналитических витрин, научитесь визуализировать метрики, отслеживать состояние сервисов и настраивать систему уведомлений.

— Изучите принципы мониторинга data-витрин, пайплайнов и приложений обработки данных.

— Освоите Grafana и научитесь создавать визуализации для ключевых метрик и технических показателей.

— Научитесь настраивать email- и Telegram-алерты для оперативного реагирования на сбои и отклонения.

— Познакомитесь с Prometheus и VictoriaMetrics как инструментами сбора и хранения временных рядов.

— Создадите собственные dashboards для контроля состояния data-платформы и аналитических процессов.

— Построите базовую систему мониторинга, готовую для сопровождения реальных data-сервисов.

Познакомитесь с современными процессами командной разработки и разберётесь, как организована работа в Data Engineering-командах: от постановки задач до документации и карьерного роста.

— Сравните Agile- и Kanban-подходы и поймёте, как они применяются в data-проектах.

— Изучите роли специалистов в data-командах: Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist, DevOps, архитектор и продуктовые роли.

— Освоите Jira и Confluence для постановки задач, ведения проектной документации и организации командной работы.

— Научитесь документировать data-проекты: пайплайны, источники данных, схемы, витрины и регламенты поддержки.

— Познакомитесь с карьерным развитием Data Engineer и поймёте, какие навыки нужны для роста от Junior до Middle и выше.

Познакомитесь с production-кейсами построения data pipelines, аналитических витрин и инфраструктуры обработки данных, приближёнными к реальным задачам Data Engineer.

— Разберёте реальные архитектуры data-платформ и поймёте, как устроены промышленные пайплайны обработки данных.

— Познакомитесь с типичными задачами Data Engineer: загрузкой данных, трансформациями, мониторингом, оптимизацией и поддержкой витрин.

— Научитесь анализировать проблемы в data-инфраструктуре и находить узкие места в пайплайнах.

— Разберёте подходы к оптимизации data-процессов, повышению надёжности и ускорению аналитических расчётов.

Реализуете полноценный end-to-end Data Pipeline: от загрузки данных из источников до формирования аналитической витрины, автоматизации обработки и мониторинга процессов.

— Построите полный pipeline обработки данных, включающий этапы извлечения, трансформации, загрузки и проверки данных.

— Настроите процессы трансформации и хранения информации для подготовки данных к аналитике.

— Создадите аналитическую витрину, готовую для отчётности, визуализации и бизнес-анализа.

— Автоматизируете запуск, контроль и мониторинг процессов обработки данных.

— Получите практический опыт построения data pipeline, приближенного к production-сценариям.

Закрепите навыки обработки больших объёмов данных с использованием Hadoop, Spark, Kafka и распределённых систем хранения. Получите практический опыт работы с технологиями, которые применяются в современных Big Data-платформах.

— Выполните практические задачи по distributed processing и обработке данных в распределённой среде.

— Освоите работу с кластерной инфраструктурой и взаимодействие между компонентами Big Data-экосистемы.

— Научитесь использовать Hadoop, Spark и Kafka для хранения, передачи и обработки больших объёмов информации.

— Закрепите навыки оптимизации data-процессов, повышения производительности и эффективного использования вычислительных ресурсов.

— Получите практический опыт решения задач, приближенных к реальным сценариям эксплуатации Big Data-платформ.

Построите инфраструктуру загрузки, обработки и хранения данных с использованием современных инструментов Data Engineering и подготовите данные для аналитики и дальнейшей обработки.

— Реализуете процессы загрузки данных из различных источников: файлов, баз данных, API и внешних систем.

— Настроите хранение данных в аналитических системах и распределённых хранилищах.

— Построите процессы очистки, валидации и подготовки информации к использованию в витринах и отчётах.

— Научитесь организовывать поток данных от источника до целевого хранилища с учётом надёжности и масштабируемости.